Sisällysluettelo[Piilottaa][Näytä]
Vietämme paljon aikaa kommunikoidaksemme ihmisten kanssa verkossa chatin, sähköpostin, verkkosivustojen ja sosiaalisen median kautta.
Joka sekunti tuottamamme valtavat tekstidatamäärät jäävät huomioimatta, mutta eivät aina.
Asiakkaiden toiminta ja arvostelut antavat organisaatioille korvaamatonta tietoa siitä, mitä asiakkaat arvostavat ja eivät hyväksy tavaroissa ja palveluissa sekä mitä he haluavat brändiltä.
Suurimmalla osalla yrityksistä on kuitenkin edelleen vaikeuksia määrittää tehokkain menetelmä tietojen analysointiin.
Koska suuri osa tiedoista on jäsentämätöntä, tietokoneiden on vaikea ymmärtää sitä, ja sen manuaalinen lajittelu olisi erittäin aikaa vievää.
Suuren määrän datan käsittely käsin muuttuu työlääksi, yksitoikkoiseksi ja yksinkertaisesti skaalautumattomaksi yrityksen laajentuessa.
Onneksi Natural Language Processing voi auttaa sinua löytämään oivaltavaa tietoa jäsentämättömästä tekstistä ja ratkaisemaan useita tekstianalyysiongelmia, kuten tunteiden analyysi, aiheen luokittelu ja paljon muuta.
Ihmiskielen tekeminen ymmärrettäväksi koneille on kielitiedettä ja tietojenkäsittelytiedettä hyödyntävän luonnollisen kielenkäsittelyn (NLP) tekoälykentän tavoitteena.
NLP:n avulla tietokoneet voivat arvioida automaattisesti valtavia tietomääriä, mikä mahdollistaa olennaisen tiedon nopean tunnistamisen.
Strukturoimatonta tekstiä (tai muunlaista luonnollista kieltä) voidaan käyttää useiden teknologioiden kanssa oivaltavan tiedon paljastamiseen ja useiden ongelmien ratkaisemiseen.
Vaikka alla oleva luettelo avoimen lähdekoodin työkaluista ei suinkaan ole kattava, se on loistava paikka aloittaa jokaiselle tai organisaatiolle, joka on kiinnostunut käyttämään luonnollisen kielen käsittelyä projekteissaan.
1. NLTK
Voidaan väittää, että Natural Language Toolkit (NLTK) on monipuolisin työkalu, jota olen katsellut.
Lähes kaikki NLP-tekniikat ovat käytössä, mukaan lukien luokittelu, tokenisointi, stemming, tagging, jäsentäminen ja semanttinen päättely.
Voit valita tarkan algoritmin tai lähestymistavan, jota haluat käyttää, koska kullekin on usein saatavilla useita toteutuksia.
Useita kieliä tuetaan myös. Vaikka se on hyvä yksinkertaisille rakenteille, se tosiasia, että se esittää kaiken datan merkkijonoina, tekee joidenkin kehittyneiden ominaisuuksien soveltamisesta haastavaa.
Muihin työkaluihin verrattuna kirjasto on myös hieman hidas.
Kaiken kaikkiaan tämä on erinomainen työkalusarja kokeiluun, tutkimiseen ja sovelluksiin, jotka vaativat tietyn yhdistelmän algoritmeja.
Plussat
- Se on suosituin ja täydellisin NLP-kirjasto, jossa on useita kolmatta lisäystä.
- Muihin kirjastoihin verrattuna se tukee useimpia kieliä.
MIINUKSET
- vaikea ymmärtää ja käyttää
- Se on hidasta
- ei malleja hermoverkkoihin
- Se vain jakaa tekstin lauseiksi ottamatta huomioon semantiikkaa
2. spacy
SpaCy on NLTK:n todennäköisin kilpailija. Vaikka siinä on vain yksi toteutus kullekin NLP-komponentille, se on yleensä nopeampi.
Lisäksi kaikki on esitetty objektina merkkijonon sijaan, mikä yksinkertaistaa sovellusten kehittämisen käyttöliittymää.
Kun ymmärrät tekstitietosi paremmin, voit saavuttaa enemmän.
Tämä helpottaa myös yhteyden muodostamista useisiin muihin kehyksiin ja datatieteen työkaluihin. Mutta verrattuna NLTK:hen, SpaCy ei tue niin montaa kieltä.
Siinä on monia hermomalleja kielen käsittelyn ja analyysin eri näkökohtia varten, sekä suoraviivainen käyttöliittymä, jossa on tiivistetty valikoima vaihtoehtoja ja erinomainen dokumentaatio.
Lisäksi SpaCy on rakennettu valtaviin tietomääriin ja se on erittäin perusteellisesti dokumentoitu.
Se sisältää myös lukuisia jo koulutettuja malleja luonnollisen kielen käsittelyyn, mikä helpottaa oppimista, opettamista ja luonnollisen kielen käsittelyä SpaCyn kanssa.
Kaiken kaikkiaan tämä on erinomainen työkalu uusille sovelluksille, jotka eivät tarvitse tiettyä menetelmää ja joiden on oltava tehokkaita tuotannossa.
Plussat
- Muihin asioihin verrattuna se on nopeaa.
- Sen oppiminen ja käyttö on helppoa.
- malleja opetetaan käyttämällä hermoverkkoja
MIINUKSET
- vähemmän sopeutumiskykyä verrattuna NLTK:hen
3. Gensim
Tehokkaimmat ja helpoimmat tavat ilmaista asiakirjoja semanttisina vektoreina saavutetaan käyttämällä erikoistunutta avoimen lähdekoodin Python-kehystä, joka tunnetaan nimellä Gensim.
Kirjoittajat loivat Gensimin käsittelemään raakaa, jäsentämätöntä pelkkää tekstiä käyttämällä erilaisia koneoppiminen menetelmät; Siksi on fiksu idea käyttää Gensimiä sellaisten tehtävien hoitamiseen, kuten aihemallinnus.
Lisäksi Gensim löytää tehokkaasti tekstin yhtäläisyyksiä, indeksoi sisältöä ja navigoi eri tekstien välillä.
Se on erittäin erikoistunut Python-kirjasto keskittyminen aihemallinnustehtäviin käyttämällä latenttia Dirichlet-allokaatiota ja muita LDA-menetelmiä.
Lisäksi se on melko hyvä löytämään toisiaan muistuttavia tekstejä, indeksoimaan tekstejä ja selaamaan papereita.
Tämä työkalu käsittelee valtavia tietomääriä tehokkaasti ja nopeasti. Tässä on joitain aloitusohjeita.
Plussat
- yksinkertainen käyttöliittymä
- tunnettujen algoritmien tehokas käyttö
- Tietokoneryhmässä se voi tehdä piilevän Dirichlet-allokoinnin ja piilevän semanttisen analyysin.
MIINUKSET
- Se on enimmäkseen tarkoitettu valvomattomaan tekstin mallintamiseen.
- Siitä puuttuu täydellinen NLP-putki, ja sitä tulisi käyttää muiden kirjastojen, kuten Spacyn tai NLTK:n, kanssa.
4. Tekstilohko
TextBlob on eräänlainen NLTK-laajennus.
TextBlobin kautta voit käyttää lukuisia NLTK-toimintoja helpommin, ja TextBlob sisältää myös Pattern-kirjaston ominaisuuksia.
Tämä voi olla hyödyllinen työkalu oppimisen aikana, jos olet vasta aloittamassa, ja sitä voidaan käyttää tuotannossa sovelluksissa, jotka eivät vaadi paljon suorituskykyä.
Se tarjoaa paljon käyttäjäystävällisemmän ja selkeämmän käyttöliittymän samojen NLP-toimintojen suorittamiseen.
Se on loistava vaihtoehto aloittelijoille, jotka haluavat suorittaa NLP-tehtäviä, kuten tunteiden analysointia, tekstin luokittelua ja puheen osan merkitsemistä, koska sen oppimiskäyrä on pienempi kuin muilla avoimen lähdekoodin työkaluilla.
TextBlob on laajalti käytetty ja erinomainen pienempiin projekteihin kaiken kaikkiaan.
Plussat
- Kirjaston käyttöliittymä on yksinkertainen ja selkeä.
- Se tarjoaa kielentunnistus- ja käännöspalveluita Google-kääntäjän avulla.
MIINUKSET
- Muihin verrattuna se on hidasta.
- Ei neuroverkkomalleja
- Ei integroituja sanavektoreita
5. OpenNLP
OpenNLP:n yhdistäminen muihin Apache-projekteihin, kuten Apache Flink, Apache NiFi ja Apache Spark, on helppoa, koska sitä isännöi Apache Foundation.
Se on kattava NLP-työkalu, jota voidaan käyttää komentoriviltä tai kirjastona sovelluksessa.
Se sisältää kaikki NLP:n yleiset prosessointikomponentit.
Lisäksi se tarjoaa laajan kielituen. Jos käytät Javaa, OpenNLP on vahva työkalu, jolla on paljon ominaisuuksia ja joka on valmis tuotantotyökuormille.
Sen lisäksi, että OpenNLP mahdollistaa tyypillisimmät NLP-tehtävät, kuten tokenoinnin, lauseiden segmentoinnin ja puheosan taggauksen, sitä voidaan käyttää monimutkaisempien tekstinkäsittelysovellusten luomiseen.
Mukana on myös maksimientropia ja perceptronipohjainen koneoppiminen.
Plussat
- Malliharjoittelutyökalu, jossa on useita ominaisuuksia
- Keskittyy NLP:n perustehtäviin ja on niissä erinomaista, mukaan lukien entiteetin tunnistaminen, lauseiden tunnistus ja tokenointi.
MIINUKSET
- siitä puuttuu kehittyneitä ominaisuuksia; Jos haluat jatkaa JVM:n kanssa, siirtyminen CoreNLP:hen on seuraava luonnollinen askel.
6. AllenNLP
AllenNLP on ihanteellinen kaupallisiin sovelluksiin ja tietojen analysointiin, koska se perustuu PyTorchin työkaluihin ja resursseihin.
Se kehittyy kaikenkattavaksi työkaluksi tekstin analysointiin.
Tämä tekee siitä yhden luettelon kehittyneemmistä luonnollisen kielen käsittelytyökaluista. Suorittaessaan muita tehtäviä itsenäisesti AllenNLP esikäsittelee tietoja käyttämällä ilmaista avoimen lähdekoodin SpaCy-pakettia.
AllenNLP:n tärkein myyntivaltti on sen helppokäyttöisyys.
AllenNLP virtaviivaistaa luonnollisen kielen käsittelyprosessia toisin kuin muut NLP-ohjelmat, jotka sisältävät useita moduuleja.
Tämän seurauksena tulosten tulokset eivät koskaan tunnu hämmentävältä. Se on loistava työkalu niille, joilla ei ole paljon tietoa.
Plussat
- Kehitetty PyTorchin päälle
- sopii erinomaisesti tutkimiseen ja kokeilemiseen huippuluokan mallien avulla
- Sitä voidaan käyttää sekä kaupallisesti että akateemisesti
MIINUKSET
- Ei sovellu suuriin projekteihin, jotka ovat parhaillaan tuotannossa.
Yhteenveto
Yritykset käyttävät NLP-tekniikoita poimiakseen oivalluksia jäsentämättömästä tekstidatasta, kuten sähköposteista, online-arvosteluista, sosiaalinen media julkaisut ja paljon muuta. Avoimen lähdekoodin työkalut ovat ilmaisia, mukautuvia ja tarjoavat kehittäjille täydelliset mukautusvaihtoehdot.
Mitä odotat? Käytä niitä heti ja luo jotain uskomatonta.
Hyvää koodausta!
Jätä vastaus