Nous passons beaucoup de temps à communiquer avec les gens en ligne par chat, e-mail, sites Web et réseaux sociaux.
Les énormes volumes de données textuelles que nous produisons chaque seconde échappent à notre attention, mais pas toujours.
Les actions et les avis des clients fournissent aux organisations des informations inestimables sur ce que les clients apprécient et désapprouvent dans les biens et services, ainsi que sur ce qu'ils attendent d'une marque.
La majorité des entreprises, cependant, ont encore du mal à déterminer la méthode la plus efficace pour l'analyse des données.
Étant donné qu'une grande partie des données n'est pas structurée, les ordinateurs ont du mal à les comprendre et les trier manuellement prendrait énormément de temps.
Le traitement manuel d'un grand nombre de données devient laborieux, monotone et tout simplement inévolutif à mesure que l'entreprise se développe.
Heureusement, le traitement du langage naturel peut vous aider à trouver des informations pertinentes dans un texte non structuré et à résoudre une série de problèmes d'analyse de texte, y compris l'analyse des sentiments, la catégorisation des sujets, etc.
Rendre le langage humain compréhensible pour les machines est l'objectif du domaine de l'intelligence artificielle du traitement du langage naturel (TAL), qui utilise la linguistique et l'informatique.
La PNL permet aux ordinateurs d'évaluer automatiquement d'énormes quantités de données, ce qui vous permet d'identifier rapidement les informations pertinentes.
Le texte non structuré (ou d'autres types de langage naturel) peut être utilisé avec une gamme de technologies pour découvrir des informations pertinentes et résoudre un certain nombre de problèmes.
Bien qu'elle ne soit en aucun cas exhaustive, la liste des outils open source présentée ci-dessous est un excellent point de départ pour toute personne ou organisation intéressée par l'utilisation du traitement du langage naturel dans ses projets.
1. NLTK
On pourrait dire que Natural Language Toolkit (NLTK) est l'outil le plus riche en fonctionnalités que j'ai examiné.
Presque toutes les techniques de PNL sont mises en œuvre, y compris la catégorisation, la tokenisation, la radicalisation, le balisage, l'analyse et le raisonnement sémantique.
Vous pouvez sélectionner l'algorithme ou l'approche précise que vous souhaitez utiliser car il existe souvent plusieurs implémentations disponibles pour chacun.
De nombreuses langues sont également prises en charge. Bien qu'il soit bon pour les structures simples, le fait qu'il représente toutes les données sous forme de chaînes rend difficile l'application de certaines fonctionnalités sophistiquées.
Comparée à d'autres outils, la bibliothèque est également un peu lente.
Tout bien considéré, il s'agit d'un excellent ensemble d'outils pour l'expérimentation, l'exploration et les applications qui nécessitent un certain mélange d'algorithmes.
Avantages
- C'est la bibliothèque NLP la plus populaire et la plus complète avec plusieurs troisièmes ajouts.
- En comparaison avec d'autres bibliothèques, il prend en charge la plupart des langues.
Inconvénients
- difficile à comprendre et à utiliser
- C'est lent
- pas de modèles de les réseaux de neurones
- Il ne fait que diviser le texte en phrases sans tenir compte de la sémantique
2. spacy
SpaCy est probablement le principal rival de NLTK. Bien qu'il n'ait qu'une seule implémentation pour chaque composant NLP, il est généralement plus rapide.
De plus, tout est représenté comme un objet plutôt que comme une chaîne, ce qui simplifie l'interface pour le développement d'applications.
Une meilleure compréhension de vos données textuelles vous permettra d'en faire plus.
Cela lui permet également de se connecter plus facilement à plusieurs autres cadres et outils de science des données. Mais comparé à NLTK, SpaCy ne prend pas en charge autant de langues.
Il comporte de nombreux modèles neuronaux pour différents aspects du traitement et de l'analyse du langage, ainsi qu'une interface utilisateur simple avec une gamme condensée d'options et une excellente documentation.
De plus, SpaCy a été conçu pour accueillir d'énormes quantités de données et est extrêmement bien documenté.
Il comprend également une pléthore de modèles de traitement du langage naturel qui ont déjà été formés, ce qui facilite l'apprentissage, l'enseignement et l'utilisation du traitement du langage naturel avec SpaCy.
Dans l'ensemble, c'est un excellent outil pour les nouvelles applications qui n'ont pas besoin d'une méthode spécifique et qui doivent être performantes en production.
Avantages
- Comparé à d'autres choses, c'est rapide.
- L'apprendre et l'utiliser est simple.
- les modèles sont formés à l'aide de réseaux de neurones
Inconvénients
- moins d'adaptabilité par rapport à NLTK
3. Gensim
Les approches les plus efficaces et les plus simples pour exprimer des documents en tant que vecteurs sémantiques sont obtenues en utilisant le framework Python open source spécialisé connu sous le nom de Gensim.
Gensim a été créé par les auteurs pour gérer du texte brut non structuré à l'aide d'une gamme de machine learning méthodes; par conséquent, c'est une bonne idée d'utiliser Gensim pour s'attaquer à des tâches telles que la modélisation de sujets.
De plus, Gensim trouve efficacement les similitudes textuelles, indexe le contenu et navigue entre des textes distincts.
C'est une entreprise hautement spécialisée Librairie Python en se concentrant sur les tâches de modélisation de sujets en utilisant l'allocation de Dirichlet latente et d'autres méthodes LDA).
De plus, il est assez efficace pour trouver des textes similaires les uns aux autres, indexer des textes et naviguer entre les documents.
Cet outil gère efficacement et rapidement des quantités massives de données. Voici quelques tutoriels de démarrage.
Avantages
- interface utilisateur simple
- utilisation efficace d'algorithmes bien connus
- Sur un groupe d'ordinateurs, il peut effectuer une allocation Dirichlet latente et une analyse sémantique latente.
Inconvénients
- Il est principalement destiné à la modélisation de texte non supervisée.
- Il manque un pipeline NLP complet et doit être utilisé en conjonction avec d'autres bibliothèques comme Spacy ou NLTK.
4. TextBlob
TextBlob est une sorte d'extension NLTK.
Grâce à TextBlob, vous pouvez accéder plus facilement à de nombreuses fonctions NLTK, et TextBlob intègre également des fonctionnalités de bibliothèque de modèles.
Cela pourrait être un outil utile à utiliser lors de l'apprentissage si vous débutez, et il peut être utilisé en production pour des applications qui ne nécessitent pas beaucoup de performances.
Il offre une interface beaucoup plus conviviale et simple pour exécuter les mêmes fonctions NLP.
C'est une excellente option pour les novices qui souhaitent entreprendre des tâches de PNL telles que l'analyse des sentiments, la catégorisation de texte et le marquage des parties du discours, car sa courbe d'apprentissage est inférieure à celle d'autres outils open source.
TextBlob est largement utilisé et excellent pour les petits projets en général.
Avantages
- L'interface utilisateur de la bibliothèque est simple et claire.
- Il propose des services d'identification et de traduction de la langue à l'aide de Google Translate.
Inconvénients
- Par rapport aux autres, c'est lent.
- Pas de modèles de réseaux de neurones
- Aucun vecteur de mots intégré
5. OpenNLP
Il est simple d'incorporer OpenNLP à d'autres projets Apache comme Apache Flink, Apache NiFi et Apache Spark car il est hébergé par la Fondation Apache.
Il s'agit d'un outil NLP complet qui peut être utilisé à partir de la ligne de commande ou en tant que bibliothèque dans une application.
Il comprend tous les composants de traitement communs du NLP.
De plus, il offre un support linguistique étendu. Si vous utilisez Java, OpenNLP est un outil puissant avec une tonne de capacités qui est préparé pour les charges de travail de production.
En plus d'activer les tâches NLP les plus courantes, telles que la segmentation de mots, la segmentation de phrases et le marquage de parties du discours, OpenNLP peut être utilisé pour créer des applications de traitement de texte plus complexes.
L'entropie maximale et l'apprentissage automatique basé sur le perceptron sont également inclus.
Avantages
- Un outil de formation de modèles avec plusieurs fonctionnalités
- Se concentre sur les tâches de base de la PNL et y excelle, y compris l'identification d'entité, la détection de phrases et la tokenisation.
Inconvénients
- manque de capacités sophistiquées ; si vous souhaitez continuer avec JVM, passer à CoreNLP est la prochaine étape naturelle.
6. AllenPNL
AllenNLP est idéal pour les applications commerciales et l'analyse de données car il est basé sur les outils et ressources PyTorch.
Il se développe en un outil complet pour l'analyse de texte.
Cela en fait l'un des outils de traitement du langage naturel les plus sophistiqués de la liste. Tout en effectuant les autres tâches de manière indépendante, AllenNLP prétraite les données à l'aide du package open source gratuit SpaCy.
Le principal argument de vente d'AllenNLP est sa facilité d'utilisation.
AllenNLP rationalise le processus de traitement du langage naturel, contrairement aux autres programmes NLP qui incluent plusieurs modules.
En conséquence, les résultats de sortie ne semblent jamais déroutants. C'est un outil fantastique pour ceux qui n'ont pas beaucoup de connaissances.
Avantages
- Développé sur PyTorch
- excellent pour explorer et expérimenter à l'aide de modèles de pointe
- Il peut être utilisé à la fois commercialement et académiquement
Inconvénients
- Ne convient pas aux projets à grande échelle qui sont actuellement en production.
Conclusion
Les entreprises utilisent des techniques NLP pour extraire des informations à partir de données textuelles non structurées telles que des e-mails, des avis en ligne, réseaux sociaux affichages, et plus encore. Les outils open source sont gratuits, adaptables et offrent aux développeurs des options de personnalisation complètes.
Qu'est-ce que tu attends? Utilisez-les tout de suite et créez quelque chose d'incroyable.
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