Índice analítico[Ocultar][Mostrar]
Pasamos moito tempo comunicándonos coa xente en liña a través do chat, correo electrónico, sitios web e redes sociais.
Os enormes volumes de datos de texto que producimos cada segundo escapan á nosa atención, pero non sempre.
As accións e opinións dos clientes proporcionan ás organizacións información inestimable sobre o que os clientes valoran e desaproban en bens e servizos, así como sobre o que queren dunha marca.
Non obstante, a maioría das empresas seguen tendo dificultades para determinar o método máis eficaz para a análise de datos.
Dado que gran parte dos datos non están estruturados, os ordenadores teñen dificultades para entendelos e clasificalos manualmente levaría moito tempo.
Procesar moitos datos a man vólvese laborioso, monótono e simplemente non escalable a medida que unha empresa se expande.
Afortunadamente, Natural Language Processing pode axudarche a atopar información perspicaz en texto non estruturado e a resolver unha serie de problemas de análise de texto, incluíndo análise de sentimentos, categorización de materias e moito máis.
Facer que a linguaxe humana sexa comprensible para as máquinas é o obxectivo do campo da intelixencia artificial do procesamento da linguaxe natural (PNL), que fai uso da lingüística e da informática.
A NLP permite aos ordenadores avaliar automaticamente enormes cantidades de datos, o que permite identificar rapidamente a información relevante.
O texto non estruturado (ou outros tipos de linguaxe natural) pódese utilizar cunha variedade de tecnoloxías para descubrir información perspicaz e abordar unha serie de problemas.
Aínda que de ningún xeito exhaustiva, a lista de ferramentas de código aberto que se presenta a continuación é un lugar marabilloso para comezar para calquera persoa ou organización interesada en usar o procesamento da linguaxe natural nos seus proxectos.
1. NLTK
Poderíase argumentar que o Natural Language Toolkit (NLTK) é a ferramenta máis rica en funcións que vin.
Impléntanse case todas as técnicas de PNL, incluíndo categorización, tokenización, derivación, etiquetado, análise e razoamento semántico.
Pode seleccionar o algoritmo ou enfoque preciso que quere utilizar porque a miúdo hai varias implementacións dispoñibles para cada unha.
Tamén se admiten numerosos idiomas. Aínda que é bo para estruturas simples, o feito de representar todos os datos como cadeas fai que sexa difícil aplicar algunhas capacidades sofisticadas.
En comparación con outras ferramentas, a biblioteca tamén é un pouco lenta.
Considerando todo, este é un excelente conxunto de ferramentas para experimentación, exploración e aplicacións que requiren unha determinada mestura de algoritmos.
Pros
- É a biblioteca de PNL máis popular e completa con varios terceiros engadidos.
- En comparación con outras bibliotecas, admite a maioría dos idiomas.
Contra
- difícil de entender e utilizar
- É lento
- sen modelos redes neuronales
- Só divide o texto en frases sen ter en conta a semántica
2. Espazo
SpaCy é o principal rival máis probable de NLTK. Aínda que só ten unha implementación para cada compoñente de NLP, xeralmente é máis rápido.
Ademais, todo se representa como un obxecto e non como unha cadea, o que simplifica a interface para desenvolver aplicacións.
Ter unha comprensión máis profunda dos teus datos de texto permitirache conseguir máis.
Isto tamén facilita a conexión con outros marcos e ferramentas de ciencia de datos. Pero en comparación con NLTK, SpaCy non admite tantos idiomas.
Presenta moitos modelos neuronais para diferentes aspectos do procesamento e análise da linguaxe, así como unha interface de usuario sinxela cunha variedade condensada de opcións e excelente documentación.
Ademais, SpaCy foi construído para acomodar grandes cantidades de datos e está moi documentado.
Tamén inclúe unha infinidade de modelos para o procesamento da linguaxe natural que xa foron adestrados, o que facilita a aprendizaxe, o ensino e o uso do procesamento da linguaxe natural con SpaCy.
En xeral, esta é unha excelente ferramenta para novas aplicacións que non necesitan un método específico e teñen que ser eficaces na produción.
Pros
- En comparación con outras cousas, é rápido.
- Aprender e usalo é sinxelo.
- os modelos adestran utilizando redes neuronais
Contra
- menor adaptabilidade en comparación con NLTK
3. Gensim
Os enfoques máis eficaces e sinxelos para expresar documentos como vectores semánticos conséguense mediante o uso do framework Python especializado de código aberto coñecido como Gensim.
Gensim foi creado polos autores para manexar texto sinxelo e non estruturado usando unha variedade de aprendizaxe de máquina métodos; polo tanto, é unha idea intelixente usar Gensim para abordar traballos como o modelado de temas.
Ademais, Gensim atopa de forma eficaz semellanzas textuais, indexa o contido e navega entre distintos textos.
É unha persoa altamente especializada Biblioteca Python centrándose en tarefas de modelado de temas utilizando métodos Latent Dirichlet Allocation e outros LDA).
Ademais, é moi bo para atopar textos que sexan similares entre si, indexar textos e navegar por artigos.
Esta ferramenta manexa grandes cantidades de datos de forma eficiente e rápida. Aquí tes algúns tutoriais de inicio.
Pros
- interface de usuario sinxela
- uso eficiente de algoritmos coñecidos
- Nun grupo de ordenadores, pode facer a asignación de Dirichlet latente e análise semántica latente.
Contra
- Destínase principalmente ao modelado de texto sen supervisión.
- Carece dunha canalización de NLP completa e debería usarse en conxunto con outras bibliotecas como Spacy ou NLTK.
4. TextBlob
TextBlob é unha especie de extensión NLTK.
A través de TextBlob, pode acceder a numerosas funcións de NLTK máis facilmente, e TextBlob tamén incorpora capacidades da biblioteca de patróns.
Esta pode ser unha ferramenta útil para usar mentres aprendes se estás comezando, e pódese usar en produción para aplicacións que non requiren moito rendemento.
Ofrece unha interface moito máis sinxela e sinxela para realizar as mesmas funcións de NLP.
É unha excelente opción para os novatos que desexan asumir tarefas de PNL como análise de sentimentos, categorización de texto e etiquetado de parte do discurso porque a súa curva de aprendizaxe é menor que con outras ferramentas de código aberto.
TextBlob é amplamente utilizado e excelente para proxectos máis pequenos en xeral.
Pros
- A interface de usuario da biblioteca é sinxela e clara.
- Ofrece servizos de identificación e tradución de idiomas mediante Google Translate.
Contra
- En comparación con outros, é lento.
- Non hai modelos de redes neuronais
- Sen vectores de palabras integrados
5. OpenNLP
É sinxelo incorporar OpenNLP con outros proxectos de Apache como Apache Flink, Apache NiFi e Apache Spark porque está aloxado pola Fundación Apache.
É unha ferramenta completa de PNL que se pode usar desde a liña de comandos ou como biblioteca nunha aplicación.
Inclúe todos os compoñentes de procesamento comúns do NLP.
Ademais, ofrece un amplo soporte lingüístico. Se estás a usar Java, OpenNLP é unha ferramenta forte cunha tonelada de capacidades que está preparada para cargas de traballo de produción.
Ademais de habilitar as tarefas máis típicas de NLP, como a tokenización, a segmentación de frases e a etiquetaxe de parte do discurso, OpenNLP pódese usar para crear aplicacións de procesamento de texto máis complexas.
Tamén se inclúen a entropía máxima e a aprendizaxe automática baseada en perceptrón.
Pros
- Unha ferramenta de adestramento modelo con varias características
- Céntrase nas tarefas básicas de PNL e destaca nelas, incluíndo a identificación de entidades, a detección de frases e a tokenización.
Contra
- carece de capacidades sofisticadas; se queres continuar con JVM, pasar a CoreNLP é o seguinte paso natural.
6. AllenNLP
AllenNLP é ideal para aplicacións comerciais e análise de datos xa que está construído con ferramentas e recursos PyTorch.
Convértese nunha ferramenta integral para a análise de textos.
Isto fai que sexa unha das ferramentas de procesamento da linguaxe natural máis sofisticadas da lista. Mentres realiza as outras tarefas de forma independente, AllenNLP preprocesa os datos usando o paquete gratuíto de código aberto SpaCy.
O principal punto de venda de AllenNLP é o fácil que é de usar.
AllenNLP simplifica o proceso de procesamento da linguaxe natural, en contraste con outros programas de PNL que inclúen varios módulos.
Como consecuencia, os resultados nunca resultan confusos. É unha ferramenta fantástica para aqueles que non teñen moito coñecemento.
Pros
- Desenvolvido enriba de PyTorch
- excelente para explorar e experimentar utilizando modelos de vangarda
- Pódese usar tanto a nivel comercial como académico
Contra
- Non é apropiado para proxectos a gran escala que están actualmente en produción.
Conclusión
As empresas están utilizando técnicas de PNL para extraer información de datos de texto non estruturados, como correos electrónicos, recensións en liña, medios sociais publicacións e moito máis. As ferramentas de código aberto son gratuítas, son adaptables e ofrecen aos desenvolvedores opcións de personalización completas.
A que estás esperando? Utilízaos de inmediato e crea algo incrible.
Feliz Codificación!
Deixe unha resposta