Wy besteegje in protte tiid oan kommunikaasje mei minsken online fia petear, e-post, websiden en sosjale media.
De enoarme folumes tekstgegevens dy't wy elke sekonde produsearje ûntkomme ús oandacht, mar net altyd.
Aksjes en beoardielingen fan klanten jouwe organisaasjes ûnbeskate ynformaasje oer wat klanten wurdearje en net goedkarre yn guod en tsjinsten, lykas wat se wolle fan in merk.
De mearderheid fan bedriuwen hat lykwols noch muoite om de meast effektive metoade foar gegevensanalyse te bepalen.
Om't in protte fan 'e gegevens net struktureare binne, hawwe kompjûters it dreech om it te begripen, en it manuell sortearjen soe ekstreem tiidslinend wêze.
It ferwurkjen fan in protte gegevens mei de hân wurdt omslachtich, ientoanich en gewoan ûnskaalber as in bedriuw útwreidet.
Gelokkich kin Natural Language Processing jo helpe by it finen fan ynsjochlike ynformaasje yn net-strukturearre tekst en it oplossen fan in ferskaat oan tekstanalyseproblemen, ynklusyf sentimint analyse, ûnderwerp kategorisearring, en mear.
De minsklike taal begryplik meitsje foar masines is it doel fan it keunstmjittige yntelliginsjefjild fan natuerlike taalferwurking (NLP), dat gebrûk makket fan taalkunde en kompjûterwittenskip.
NLP stelt kompjûters yn steat om enoarme hoemannichten gegevens automatysk te evaluearjen, wêrtroch jo relevante ynformaasje fluch kinne identifisearje.
Unstrukturearre tekst (as oare soarten natuerlike taal) kin brûkt wurde mei in ferskaat oan technologyen om ynsjochlike ynformaasje te ûntdekken en in oantal problemen oan te pakken.
Hoewol op gjin inkelde manier wiidweidich is, is de list mei iepen boarne-ark hjirûnder presintearre in prachtich plak om te begjinnen foar elkenien as elke organisaasje dy't ynteressearre is yn it brûken fan natuerlike taalferwurking yn har projekten.
1. NLTK
Men soe kinne stelle dat Natural Language Toolkit (NLTK) it meast funksje-rike ark is dat ik haw sjoen.
Hast alle NLP-techniken wurde ymplementearre, ynklusyf kategorisearring, tokenisaasje, stemming, tagging, parsing, en semantyske redenearring.
Jo kinne de krekte algoritme of oanpak selektearje dy't jo wolle brûke, om't d'r faaks ferskate ymplemintaasjes beskikber binne foar elk.
Tal fan talen wurde ek stipe. Hoewol it goed is foar ienfâldige struktueren, makket it feit dat it alle gegevens as snaren fertsjintwurdiget it útdaagjend om wat ferfine mooglikheden oan te passen.
Yn ferliking mei oare ark is de bibleteek ek in bytsje traach.
Alle dingen beskôge, dit is in poerbêste ark foar eksperimintearjen, ferkenning en applikaasjes dy't in bepaalde miks fan algoritmen fereaskje.
pros
- It is de populêrste en folsleine NLP-bibleteek mei ferskate tredde tafoegings.
- Yn ferliking mei oare bibleteken stipet it de measte talen.
Cons
- lestich te begripen en te brûken
- It is stadich
- gjin modellen fan neurale netwurken
- It dielt de tekst allinnich yn sinnen sûnder de semantyk te beskôgjen
2. Romme
SpaCy is de meast wierskynlike toprivaal fan NLTK. Hoewol it mar ien ymplemintaasje hat foar elke NLP-komponint, is it oer it algemien rapper.
Derneist wurdt alles fertsjintwurdige as in objekt ynstee fan in tekenrige, wat de ynterface foar it ûntwikkeljen fan apps ferienfâldiget.
Mei in djipper begryp fan jo tekstgegevens kinne jo mear berikke.
Dit makket it ek makliker om te ferbinen mei ferskate oare kaders en ark foar gegevenswittenskip. Mar yn ferliking mei NLTK stipet SpaCy net safolle talen.
It hat in protte neuronale modellen foar ferskate aspekten fan taalferwurking en -analyse, lykas ek in ienfâldige brûkersynterface mei in komprimearre oanbod fan opsjes en poerbêste dokumintaasje.
Derneist is SpaCy boud om enoarme hoemannichten gegevens te foldwaan en is ekstreem yngeand dokumintearre.
It omfettet ek in oerfloed fan modellen foar natuerlike taalferwurking dy't al oplaat binne, wêrtroch it makliker is om natuerlike taalferwurking te learen, te learen en te brûken mei SpaCy.
Oer it algemien is dit in poerbêst ark foar nije apps dy't gjin spesifike metoade nedich hawwe en performant moatte wêze yn produksje.
pros
- Yn ferliking mei oare dingen is it fluch.
- Learje en brûke is ienfâldich.
- modellen wurde oplaat mei help fan neurale netwurken
Cons
- minder oanpassingsfermogen yn ferliking mei NLTK
3. Gensim
De meast effektive en maklike oanpak om dokuminten út te drukken as semantyske fektors wurde berikt troch it brûken fan it spesjalisearre iepen-boarne Python-ramt bekend as Gensim.
Gensim waard makke troch de auteurs te behannelje rau, unstructured platte tekst mei help fan in berik fan masine learen methods; dêrfandinne, it is in tûk idee te brûken Gensim te pakken banen lykas Topic Modelling.
Derneist fynt Gensim tekstuele oerienkomsten effektyf, yndeksearret ynhâld en navigearret tusken ûnderskate teksten.
It is in tige spesjalisearre Python bibleteek fokusje op ûnderwerpmodelleringstaken mei gebrûk fan latente Dirichlet Allocation en oare LDA) metoaden.
Derneist is it frij goed om teksten te finen dy't op elkoar lykje, teksten yndeksearje en troch papieren navigearje.
Dit ark behannelet massale hoemannichten gegevens effisjint en fluch. Hjir binne wat begjinnende tutorials.
pros
- ienfâldige brûkersynterface
- effisjint gebrûk fan bekende algoritmen
- Op in groep kompjûters kin it latinte Dirichlet-allokaasje en latinte semantyske analyse dwaan.
Cons
- It is meast bedoeld foar tekstmodellering sûnder tafersjoch.
- It mist in folsleine NLP-pipeline en moat brûkt wurde yn kombinaasje mei oare biblioteken lykas Spacy of NLTK.
4. TextBlob
TextBlob is in soarte fan NLTK-útwreiding.
Troch TextBlob kinne jo makliker tagong krije ta ferskate NLTK-funksjes, en TextBlob omfettet ek mooglikheden foar Pattern-biblioteek.
Dit kin in nuttich ark wêze om te brûken by it learen as jo gewoan begjinne, en it kin brûkt wurde yn produksje foar applikaasjes dy't net in protte prestaasjes fereaskje.
It biedt in folle mear brûkerfreonlike en rjochte interface foar it útfieren fan deselde NLP-funksjes.
It is in geweldige opsje foar begjinners dy't NLP-taken wolle oannimme lykas sentimintanalyse, tekstkategorisearring, en wurdlid-tagging, om't de learkurve minder is dan mei oare iepenboarne-ark.
TextBlob wurdt in soad brûkt en poerbêst foar lytsere projekten algemien.
pros
- De brûkersynterface fan 'e bibleteek is ienfâldich en dúdlik.
- It biedt taalidentifikaasje en oersettingstsjinsten mei Google Translate.
Cons
- Yn ferliking mei oaren is it stadich.
- Gjin modellen fan neurale netwurken
- Gjin wurd vectors yntegrearre
5. OpenNLP
It is ienfâldich om OpenNLP op te nimmen mei oare Apache-projekten lykas Apache Flink, Apache NiFi, en Apache Spark, om't it wurdt host troch de Apache Foundation.
It is in wiidweidich NLP-ark dat kin wurde brûkt fanút de kommandorigel as as bibleteek yn in applikaasje.
It omfettet alle mienskiplike ferwurkingskomponinten fan 'e NLP.
Derneist biedt it wiidweidige taalstipe. As jo Java brûke, is OpenNLP in sterk ark mei in ton mooglikheden dat is taret op produksjewurkloads.
Neist it ynskeakeljen fan de meast typyske NLP-taken, lykas tokenisaasje, sinsegmentaasje, en wurdlid-tagging, kin OpenNLP brûkt wurde om mear komplekse tekstferwurkingsapplikaasjes te meitsjen.
Maksimum entropy en perceptron-basearre masine learen binne ek opnommen.
pros
- In model training ark mei ferskate funksjes
- Rjochtet him op basis NLP-taken en blinkt út dêryn, ynklusyf entiteitidentifikaasje, sindeteksje, en tokenisaasje.
Cons
- mist ferfine mooglikheden; as jo wolle trochgean mei JVM, ferhuzing nei CoreNLP is de folgjende natuerlike stap.
6. AllenNLP
AllenNLP is ideaal foar kommersjele applikaasjes en gegevensanalyse, om't it is boud op PyTorch-ark en boarnen.
It ûntwikkelt yn in alles omfiemjend ark foar tekstanalyse.
Dit makket it ien fan 'e mear ferfine ark foar ferwurkjen fan natuerlike taal. Wylst de oare taken selsstannich útfiert, ferwurket AllenNLP gegevens mei it fergese SpaCy-iepenboarne-pakket.
It wichtichste ferkeappunt fan AllenNLP is hoe maklik it is te brûken.
AllenNLP streamlines it proses fan natuerlike taalferwurking, yn tsjinstelling ta oare NLP-programma's dy't ferskate modules omfetsje.
As gefolch fiele de útfierresultaten noait betiizjend. It is in fantastysk ark foar dyjingen sûnder folle kennis.
pros
- Ûntwikkele boppe op PyTorch
- poerbêst foar ferkennen en eksperimintearjen mei help fan cutting-edge modellen
- It kin sawol kommersjeel as akademysk brûkt wurde
Cons
- Net geskikt foar grutskalige projekten dy't op it stuit yn produksje binne.
Konklúzje
Bedriuwen brûke NLP-techniken om ynsjoggen te heljen út net-strukturearre tekstgegevens lykas e-post, online beoardielingen, sosjale media berjochten, en mear. Iepenboarne-ark binne kostenfrij, oanpasber en jouwe ûntwikkelders folsleine oanpassingsopsjes.
Wêr wachtest op? Brûk se direkt en meitsje wat ongelooflijks.
Lokkige kodearring!
Leave a Reply