Bidh sinn a’ caitheamh tòrr ùine a’ conaltradh ri daoine air-loidhne tro chat, post-d, làraich-lìn agus na meadhanan sòisealta.
Bidh na meudan mòra de dhàta teacsa a bhios sinn a’ toirt a-mach gach diog a’ teicheadh às ar n-aire, ach, chan ann an-còmhnaidh.
Bidh gnìomhan agus lèirmheasan luchd-cleachdaidh a’ toirt fiosrachadh gun phrìs do bhuidhnean mu na tha luchd-ceannach a’ cur luach agus eas-aonta ann am bathar is seirbheisean, a bharrachd air na tha iad ag iarraidh bho bhrand.
Tha duilgheadas fhathast aig a’ mhòr-chuid de ghnìomhachasan a bhith a’ dearbhadh an dòigh as èifeachdaiche airson mion-sgrùdadh dàta.
Leis gu bheil mòran den dàta neo-structaraichte, tha ùine dhoirbh aig coimpiutairean a thuigsinn, agus bhiodh e uamhasach ùine a chuir air dòigh le làimh.
Bidh a bhith a’ giullachd tòrr dàta le làimh a’ fàs saothaireach, monotonous, agus dìreach do-ruigsinneach mar a bhios companaidh a’ leudachadh.
Gu fortanach, faodaidh Pròiseas Cànain Nàdarra do chuideachadh le bhith a’ lorg fiosrachadh lèirsinneach ann an teacsa neo-structaraichte agus a’ fuasgladh raon de chùisean mion-sgrùdadh teacsa, a’ gabhail a-steach mion-sgrùdadh faireachdainn, seòrsachadh chuspairean, agus barrachd.
Tha a bhith a’ dèanamh cànan daonna so-thuigsinn do dh’ innealan na amas aig raon fiosrachaidh fuadain de ghiollachd cànain nàdarra (NLP), a bhios a’ cleachdadh cànanachas agus saidheans coimpiutaireachd.
Leigidh NLP le coimpiutairean tomhas mòr de dhàta a mheasadh gu fèin-ghluasadach, ga dhèanamh comasach dhut fiosrachadh buntainneach aithneachadh gu sgiobalta.
Faodar teacsa neo-structaraichte (no cànan nàdarra eile) a chleachdadh le raon de theicneòlasan gus fiosrachadh lèirsinneach a lorg agus dèiligeadh ri grunn chùisean.
Ged nach eil e farsaing idir, tha an liosta de dh’ innealan stòr fosgailte a tha air a thaisbeanadh gu h-ìosal na àite math airson tòiseachadh dha neach sam bith no buidheann sam bith aig a bheil ùidh ann a bhith a’ cleachdadh giollachd cànain nàdarra anns na pròiseactan aca.
1. NLTK
Dh’ fhaodadh aon a bhith ag argamaid gur e Inneal Cànain Nàdarra (NLTK) an inneal as beairtiche de fheartan air an do choimhead mi.
Tha cha mhòr a h-uile gin de na dòighean NLP air an cur an gnìomh, a’ gabhail a-steach seòrsachadh, tokenization, stad, tagadh, parsadh, agus reusanachadh semantach.
Faodaidh tu an dearbh algairim no an dòigh-obrach a tha thu airson a chleachdadh a thaghadh oir gu tric bidh grunn bhuileachadh ri fhaighinn airson gach fear.
Tha grunn chànanan a’ faighinn taic cuideachd. Ged a tha e math airson structaran sìmplidh, leis gu bheil e a’ riochdachadh a h-uile dàta mar shreathan tha e dùbhlanach cuid de chomasan sòlaimte a chuir an sàs.
An coimeas ri innealan eile, tha an leabharlann cuideachd beagan slaodach.
A h-uile càil air a bheilear a’ beachdachadh, is e inneal fìor mhath a tha seo airson deuchainneachd, sgrùdadh, agus tagraidhean a dh’ fheumas measgachadh sònraichte de algorithms.
nithean matha
- Is e seo an leabharlann NLP as mòr-chòrdte agus as coileanta le grunn treas cur-ris.
- An coimeas ri leabharlannan eile, tha e a’ toirt taic don mhòr-chuid de chànanan.
ana
- duilich a thuigsinn agus a chleachdadh
- Tha e slaodach
- gun mhodailean de lìonraidhean neònach
- Chan eil e a’ roinn an teacsa ach ann an seantansan gun a bhith a’ beachdachadh air semantics
2. Spàsachd
Is e SpaCy am prìomh cho-fharpaiseach as coltaiche aig NLTK. Ged nach eil aige ach aon bhuileachadh airson gach pàirt NLP, sa chumantas tha e nas luaithe.
A bharrachd air an sin, tha a h-uile dad air a riochdachadh mar nì seach sreang, a bhios a’ sìmpleachadh an eadar-aghaidh airson aplacaidean a leasachadh.
Le bhith a’ faighinn tuigse nas doimhne air an dàta teacsa agad leigidh sin leat barrachd a choileanadh.
Tha seo cuideachd ga dhèanamh nas fhasa dha ceangal a dhèanamh ri grunn fhrèaman eile agus innealan saidheans dàta. Ach an taca ri NLTK, chan eil SpaCy a’ toirt taic do dh’ uimhir de chànanan.
Tha e a’ nochdadh mòran mhodalan neural airson diofar thaobhan de ghiollachd agus mion-sgrùdadh cànain, a bharrachd air eadar-aghaidh cleachdaiche sìmplidh le raon dlùth de roghainnean agus sgrìobhainnean sàr-mhath.
A bharrachd air an sin, chaidh SpaCy a thogail gus gabhail ri mòran dàta agus tha e air a chlàradh gu mionaideach.
Tha e cuideachd a’ toirt a-steach pailteas de mhodalan airson giullachd cànain nàdarra a tha air an trèanadh mar-thà, ga dhèanamh nas fhasa ionnsachadh, teagasg agus cleachdadh giollachd cànain nàdarra le SpaCy.
Gu h-iomlan, is e inneal sàr-mhath a tha seo airson aplacaidean ùra nach eil feumach air dòigh sònraichte agus a dh’ fheumas a bhith èifeachdach ann an cinneasachadh.
nithean matha
- An coimeas ri rudan eile, tha e luath.
- Tha e sìmplidh ionnsachadh agus a chleachdadh.
- tha modalan air an trèanadh le bhith a’ cleachdadh lìonraidhean neural
ana
- nas lugha de fhreagarrachd an coimeas ri NLTK
3. Gensim
Tha na dòighean-obrach as èifeachdaiche agus as fhasa airson sgrìobhainnean a chuir an cèill mar vectaran semantach air an coileanadh le bhith a’ cleachdadh frèam sònraichte stòr fosgailte Python ris an canar Gensim.
Chaidh Gensim a chruthachadh leis na h-ùghdaran gus teacsa lom, neo-structaraichte a làimhseachadh a’ cleachdadh raon de ionnsachadh innealan dòighean-obrach; mar sin, is e deagh bheachd a th’ ann Gensim a chleachdadh gus dèiligeadh ri obraichean mar Topic Modelling.
A bharrachd air an sin, bidh Gensim gu h-èifeachdach a’ lorg rudan coltach ri teacsa, a’ clàr-amais susbaint, agus a’ seòladh eadar teacsaichean sònraichte.
Tha e air leth speisealaichte Python leabharlann le fòcas air gnìomhan modaladh cuspair a’ cleachdadh Latent Dirichlet Allocation agus dòighean LDA eile).
A bharrachd air an sin, tha e gu math math air teacsaichean a lorg a tha coltach ri chèile, a’ clàradh theacsaichean, agus a’ seòladh thairis air pàipearan.
Bidh an inneal seo a’ làimhseachadh tòrr dàta gu h-èifeachdach agus gu sgiobalta. Seo cuid de na clasaichean tòiseachaidh.
nithean matha
- eadar-aghaidh cleachdaiche sìmplidh
- cleachdadh èifeachdach de algorithms ainmeil
- Air buidheann de choimpiutairean, faodaidh e riarachadh falaichte Dirichlet agus mion-sgrùdadh semantach falaichte a dhèanamh.
ana
- Tha e gu ìre mhòr airson modaladh teacsa gun stiùireadh.
- Chan eil loidhne-phìoban NLP iomlan ann agus bu chòir a chleachdadh ann an co-bhonn ri leabharlannan eile leithid Spacy no NLTK.
4. TeacsBlob
Tha TextBlob na sheòrsa de leudachadh NLTK.
Tro TextBlob, gheibh thu cothrom air grunn ghnìomhan NLTK nas fhasa, agus tha TextBlob cuideachd a’ toirt a-steach comasan leabharlainn Pattern.
Dh’ fhaodadh seo a bhith na inneal feumail airson a chleachdadh fhad ‘s a tha thu ag ionnsachadh ma tha thu dìreach a’ tòiseachadh, agus faodar a chleachdadh ann an cinneasachadh airson tagraidhean nach eil feumach air mòran coileanaidh.
Tha e a’ tabhann eadar-aghaidh fada nas fhasa a chleachdadh agus nas sìmplidhe airson na h-aon ghnìomhan NLP a choileanadh.
Tha e na dheagh roghainn dha luchd-tòiseachaidh a tha airson gnìomhan NLP a ghabhail os làimh leithid mion-sgrùdadh faireachdainn, seòrsachadh teacsa, agus tagadh pàirt-cainnt leis gu bheil an lùb ionnsachaidh aige nas lugha na le innealan stòr fosgailte eile.
Tha TextBlob air a chleachdadh gu farsaing agus sàr-mhath airson pròiseactan nas lugha san fharsaingeachd.
nithean matha
- Tha eadar-aghaidh cleachdaiche an leabharlainn sìmplidh agus soilleir.
- Bidh e a’ tabhann seirbheisean aithneachaidh cànain agus eadar-theangachaidh a’ cleachdadh Google Translate.
ana
- An coimeas ri feadhainn eile, tha e slaodach.
- Gun mhodail de lìonraidhean neural
- Chan eil faclan vector aonaichte
5. FosgailNLP
Tha e sìmplidh OpenNLP a thoirt a-steach le pròiseactan Apache eile leithid Apache Flink, Apache NiFi, agus Apache Spark oir tha e air a chumail leis an Apache Foundation.
Is e inneal coileanta NLP a th’ ann a ghabhas cleachdadh bhon loidhne-àithne no mar leabharlann ann an tagradh.
Tha e a’ toirt a-steach na pàirtean giullachd cumanta aig NLP.
A bharrachd air an sin, tha e a’ tabhann taic cànain farsaing. Ma tha thu a 'cleachdadh Java, tha OpenNLP na inneal làidir le tunna de chomas a tha deiseil airson eallach obrach cinneasachaidh.
A bharrachd air a bhith comasach air na gnìomhan NLP as àbhaistiche a dhèanamh, leithid tokenization, sgaradh seantans, agus tagadh pàirt-cainnt, faodar OpenNLP a chleachdadh gus tagraidhean giollachd teacsa nas iom-fhillte a chruthachadh.
Thathas cuideachd a’ toirt a-steach ionnsachadh inneal stèidhichte air entropy agus perceptron.
nithean matha
- Inneal trèanaidh modail le grunn fheartan
- A’ cuimseachadh air gnìomhan bunaiteach NLP agus air leth math orra, a’ gabhail a-steach comharrachadh eintiteas, lorg abairtean, agus tokenization.
ana
- dìth comasan sòlaimte; ma tha thu airson leantainn air adhart le JVM, is e gluasad gu CoreNLP an ath cheum nàdarra.
6. AileanNLP
Tha AllenNLP air leth freagarrach airson tagraidhean malairteach agus mion-sgrùdadh dàta leis gu bheil e stèidhichte air innealan agus goireasan PyTorch.
Bidh e a’ fàs gu bhith na inneal làn-chuimseach airson mion-sgrùdadh teacsa.
Tha seo ga fhàgail mar aon de na h-innealan giullachd cànain nàdarra as ionnsaichte air an liosta. Fhad ‘s a bhios e a’ coileanadh nan gnìomhan eile gu neo-eisimeileach, bidh AllenNLP a ’giullachd dàta ro-làimh a’ cleachdadh a ’phacaid stòr fosgailte SpaCy an-asgaidh.
Is e prìomh phuing reic AllenNLP cho furasta ‘s a tha e a chleachdadh.
Bidh AllenNLP a’ sgioblachadh a’ phròiseas giollachd cànain nàdarra, an taca ri prògraman NLP eile anns a bheil grunn mhodalan.
Mar thoradh air an sin, chan eil na toraidhean toraidh a-riamh a’ faireachdainn troimh-chèile. Tha e na inneal air leth dhaibhsan aig nach eil mòran eòlais.
nithean matha
- Air a leasachadh air mullach PyTorch
- sàr-mhath airson a bhith a’ sgrùdadh agus a’ feuchainn a’ cleachdadh mhodalan as ùire
- Faodar a chleachdadh an dà chuid gu malairteach agus gu h-acadaimigeach
ana
- Chan eil e iomchaidh airson pròiseactan mòra a tha gan dèanamh an-dràsta.
Co-dhùnadh
Tha companaidhean a’ cleachdadh dhòighean NLP gus seallaidhean fhaighinn bho dhàta teacsa neo-structaraichte leithid puist-d, lèirmheasan air-loidhne, meadhanan sòisealta postachd, agus barrachd. Tha innealan stòr fosgailte saor bho chosgais, sùbailte, agus bheir iad roghainnean gnàthachaidh iomlan do luchd-leasachaidh.
Dè tha thu a' feitheamh? Cleachd iad sa bhad agus cruthaich rudeigin iongantach.
Còdadh sona!
Leave a Reply