સામગ્રીનું કોષ્ટક[છુપાવો][બતાવો]
અમે લોકો સાથે ચેટ, ઈમેલ, વેબસાઈટ અને સોશિયલ મીડિયા દ્વારા ઓનલાઈન વાતચીત કરવામાં ઘણો સમય પસાર કરીએ છીએ.
અમે દર સેકન્ડે બનાવેલ ટેક્સ્ટ ડેટાના પ્રચંડ વોલ્યુમો અમારા ધ્યાનથી છટકી જાય છે, પરંતુ, હંમેશા નહીં.
ગ્રાહકોની ક્રિયાઓ અને સમીક્ષાઓ સંસ્થાઓને સામાન અને સેવાઓમાં ગ્રાહકો શું મૂલ્ય આપે છે અને નામંજૂર કરે છે, તેમજ તેઓ બ્રાન્ડ પાસેથી શું ઇચ્છે છે તે વિશેની અમૂલ્ય માહિતી પ્રદાન કરે છે.
જો કે, મોટાભાગના વ્યવસાયોને હજુ પણ ડેટા વિશ્લેષણ માટે સૌથી અસરકારક પદ્ધતિ નક્કી કરવામાં મુશ્કેલી આવી રહી છે.
મોટાભાગનો ડેટા અસંરચિત હોવાથી, કોમ્પ્યુટરને તેને સમજવામાં મુશ્કેલી પડે છે અને તેને મેન્યુઅલી સૉર્ટ કરવામાં ઘણો સમય લાગે છે.
ઘણા બધા ડેટાને હાથ વડે પ્રક્રિયા કરવી કપરું, એકવિધ અને ફર્મ વિસ્તરણ કરતી વખતે અનસ્કેલેબલ બની જાય છે.
સદ્ભાગ્યે, નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ તમને અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ટેક્સ્ટમાં સમજદાર માહિતી શોધવામાં અને ટેક્સ્ટ વિશ્લેષણના મુદ્દાઓની શ્રેણીને ઉકેલવામાં મદદ કરી શકે છે, જેમાં ભાવના વિશ્લેષણ, વિષય વર્ગીકરણ અને વધુ.
માનવ ભાષાને મશીનો માટે સમજી શકાય તેવું બનાવવું એ પ્રાકૃતિક ભાષા પ્રક્રિયા (NLP) ના કૃત્રિમ બુદ્ધિ ક્ષેત્રનું લક્ષ્ય છે, જે ભાષાશાસ્ત્ર અને કમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનનો ઉપયોગ કરે છે.
NLP કોમ્પ્યુટરને મોટા પ્રમાણમાં ડેટાનું આપમેળે મૂલ્યાંકન કરવા સક્ષમ બનાવે છે, જે તમારા માટે સંબંધિત માહિતીને ઝડપથી ઓળખવાનું શક્ય બનાવે છે.
અસંરચિત ટેક્સ્ટ (અથવા અન્ય પ્રકારની પ્રાકૃતિક ભાષા) નો ઉપયોગ આંતરદૃષ્ટિપૂર્ણ માહિતીને ઉજાગર કરવા અને સંખ્યાબંધ મુદ્દાઓને ઉકેલવા માટે તકનીકોની શ્રેણી સાથે કરી શકાય છે.
કોઈપણ રીતે વ્યાપક ન હોવા છતાં, નીચે પ્રસ્તુત ઓપન-સોર્સ ટૂલ્સની સૂચિ કોઈપણ વ્યક્તિ અથવા કોઈપણ સંસ્થા માટે તેમના પ્રોજેક્ટ્સમાં પ્રાકૃતિક ભાષા પ્રક્રિયાનો ઉપયોગ કરવામાં રસ ધરાવનાર માટે શરૂ કરવા માટે એક અદ્ભુત સ્થળ છે.
1. NLTK
કોઈ એવી દલીલ કરી શકે છે કે નેચરલ લેંગ્વેજ ટૂલકીટ (NLTK) એ સૌથી વધુ સુવિધાયુક્ત સાધન છે જે મેં જોયું છે.
વર્ગીકરણ, ટોકનાઇઝેશન, સ્ટેમિંગ, ટેગિંગ, પાર્સિંગ અને સિમેન્ટીક રિઝનિંગ સહિત લગભગ તમામ NLP તકનીકોનો અમલ કરવામાં આવે છે.
તમે ચોક્કસ અલ્ગોરિધમ અથવા અભિગમ પસંદ કરી શકો છો જેનો તમે ઉપયોગ કરવા માંગો છો કારણ કે દરેક માટે વારંવાર ઘણા અમલીકરણો ઉપલબ્ધ હોય છે.
અસંખ્ય ભાષાઓ પણ સપોર્ટેડ છે. જો કે તે સરળ માળખા માટે સારું છે, હકીકત એ છે કે તે તમામ ડેટાને સ્ટ્રિંગ્સ તરીકે રજૂ કરે છે તે કેટલીક અત્યાધુનિક ક્ષમતાઓને લાગુ કરવાનું પડકારરૂપ બનાવે છે.
જ્યારે અન્ય સાધનોની સરખામણીમાં, પુસ્તકાલય પણ થોડી સુસ્ત છે.
તમામ બાબતો ધ્યાનમાં લેવામાં આવી છે, આ પ્રયોગો, શોધખોળ અને એપ્લીકેશન માટે એક ઉત્તમ ટૂલસેટ છે જેમાં ચોક્કસ અલ્ગોરિધમ્સનું મિશ્રણ જરૂરી છે.
ગુણ
- તે ઘણા ત્રીજા ઉમેરાઓ સાથે સૌથી લોકપ્રિય અને સંપૂર્ણ NLP લાઇબ્રેરી છે.
- અન્ય પુસ્તકાલયોની તુલનામાં, તે મોટાભાગની ભાષાઓને સપોર્ટ કરે છે.
વિપક્ષ
- સમજવા અને ઉપયોગ કરવા માટે અઘરું
- તે ધીમું છે
- ના મોડલ નથી ન્યુરલ નેટવર્ક્સ
- તે સિમેન્ટિક્સને ધ્યાનમાં લીધા વિના ફક્ત ટેક્સ્ટને વાક્યોમાં વિભાજિત કરે છે
2. જગ્યા
SpaCy એ NLTK ની સૌથી સંભવિત ટોચની હરીફ છે. તેમ છતાં તેમાં દરેક NLP ઘટક માટે માત્ર એક અમલીકરણ છે, તે સામાન્ય રીતે ઝડપી છે.
વધુમાં, દરેક વસ્તુને સ્ટ્રિંગને બદલે એક ઑબ્જેક્ટ તરીકે રજૂ કરવામાં આવે છે, જે એપ્લિકેશન્સ વિકસાવવા માટેના ઇન્ટરફેસને સરળ બનાવે છે.
તમારા ટેક્સ્ટ ડેટાની ઊંડી સમજ રાખવાથી તમે વધુ પરિપૂર્ણ કરી શકશો.
આ તેના માટે અન્ય કેટલાક ફ્રેમવર્ક અને ડેટા સાયન્સ ટૂલ્સ સાથે કનેક્ટ થવાનું પણ સરળ બનાવે છે. પરંતુ NLTK ની તુલનામાં, SpaCy ઘણી ભાષાઓને સપોર્ટ કરતું નથી.
તે ભાષાની પ્રક્રિયા અને વિશ્લેષણના વિવિધ પાસાઓ માટે ઘણા ન્યુરલ મોડલ્સ તેમજ વિકલ્પોની સંક્ષિપ્ત શ્રેણી અને ઉત્તમ દસ્તાવેજીકરણ સાથેનો સીધોસાદો વપરાશકર્તા ઈન્ટરફેસ ધરાવે છે.
વધુમાં, SpaCy વિશાળ માત્રામાં ડેટાને સમાવવા માટે બનાવવામાં આવી છે અને તે અત્યંત સંપૂર્ણ રીતે દસ્તાવેજીકૃત છે.
તેમાં નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ માટેના મોડલ્સનો પણ સમાવેશ થાય છે જેને પહેલેથી જ તાલીમ આપવામાં આવી છે, જે SpaCy સાથે પ્રાકૃતિક ભાષા પ્રોસેસિંગ શીખવા, શીખવવા અને તેનો ઉપયોગ કરવાનું સરળ બનાવે છે.
એકંદરે, નવી એપ્સ માટે આ એક ઉત્તમ સાધન છે જેને કોઈ ચોક્કસ પદ્ધતિની જરૂર નથી અને ઉત્પાદનમાં પરફોર્મન્સ હોવું જરૂરી છે.
ગુણ
- અન્ય વસ્તુઓની તુલનામાં, તે ઝડપી છે.
- શીખવું અને તેનો ઉપયોગ કરવો સરળ છે.
- મૉડલોને ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરીને તાલીમ આપવામાં આવે છે
વિપક્ષ
- NLTK ની સરખામણીમાં ઓછી અનુકૂલનક્ષમતા
3. જેન્સિમ
સિમેન્ટીક વેક્ટર તરીકે દસ્તાવેજોને વ્યક્ત કરવા માટે સૌથી અસરકારક અને સરળ અભિગમો જેન્સિમ તરીકે ઓળખાતા વિશિષ્ટ ઓપન-સોર્સ પાયથોન ફ્રેમવર્કનો ઉપયોગ કરીને પ્રાપ્ત થાય છે.
ની શ્રેણીનો ઉપયોગ કરીને કાચા, અસંરચિત સાદા ટેક્સ્ટને હેન્ડલ કરવા માટે લેખકો દ્વારા Gensim બનાવવામાં આવ્યું હતું મશીન શિક્ષણ પદ્ધતિઓ; આથી, ટોપિક મોડેલિંગ જેવી નોકરીઓ માટે જેન્સિમનો ઉપયોગ કરવો એ એક સ્માર્ટ વિચાર છે.
વધુમાં, Gensim અસરકારક રીતે ટેક્સ્ટની સમાનતાઓ શોધે છે, સામગ્રીને અનુક્રમિત કરે છે અને અલગ ટેક્સ્ટ વચ્ચે નેવિગેટ કરે છે.
તે અત્યંત વિશિષ્ટ છે પાયથોન લાઇબ્રેરી લેટેન્ટ ડિરિચલેટ એલોકેશન અને અન્ય LDA) પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને વિષય મોડેલિંગ કાર્યો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવું.
વધુમાં, તે એક બીજા જેવા હોય તેવા ગ્રંથો શોધવામાં, ગ્રંથોને અનુક્રમિત કરવા અને સમગ્ર પેપરમાં નેવિગેટ કરવા માટે ખૂબ સારું છે.
આ ટૂલ મોટા પ્રમાણમાં ડેટાને અસરકારક રીતે અને ઝડપથી હેન્ડલ કરે છે. અહીં કેટલાક પ્રારંભિક ટ્યુટોરિયલ્સ છે.
ગુણ
- સરળ વપરાશકર્તા ઈન્ટરફેસ
- જાણીતા અલ્ગોરિધમનો કાર્યક્ષમ ઉપયોગ
- કોમ્પ્યુટરના જૂથ પર, તે સુપ્ત ડિરિચલેટ ફાળવણી અને સુપ્ત સિમેન્ટીક વિશ્લેષણ કરી શકે છે.
વિપક્ષ
- તે મોટે ભાગે અસુરક્ષિત ટેક્સ્ટ મોડેલિંગ માટે બનાવાયેલ છે.
- તેમાં સંપૂર્ણ NLP પાઇપલાઇનનો અભાવ છે અને તેનો ઉપયોગ Spacy અથવા NLTK જેવી અન્ય લાઇબ્રેરીઓ સાથે જોડાણમાં થવો જોઈએ.
4. ટેક્સ્ટબ્લોબ
TextBlob NLTK એક્સ્ટેંશનનો એક પ્રકાર છે.
TextBlob દ્વારા, તમે અસંખ્ય NLTK કાર્યોને વધુ સરળતાથી ઍક્સેસ કરી શકો છો, અને TextBlob પેટર્ન લાઇબ્રેરી ક્ષમતાઓને પણ સમાવિષ્ટ કરે છે.
જો તમે હમણાં જ પ્રારંભ કરી રહ્યાં હોવ તો શીખતી વખતે ઉપયોગ કરવા માટે આ એક ઉપયોગી સાધન હોઈ શકે છે, અને તેનો ઉપયોગ એપ્લીકેશન માટે ઉત્પાદનમાં થઈ શકે છે જેને વધારે પ્રદર્શનની જરૂર નથી.
તે સમાન NLP કાર્યો કરવા માટે વધુ વપરાશકર્તા-મૈત્રીપૂર્ણ અને સરળ ઇન્ટરફેસ પ્રદાન કરે છે.
સેન્ટિમેન્ટ એનાલિસિસ, ટેક્સ્ટ કેટેગરાઈઝેશન અને પાર્ટ-ઓફ-સ્પીચ ટેગિંગ જેવા NLP કાર્યો કરવા ઈચ્છતા શિખાઉ લોકો માટે તે એક સરસ વિકલ્પ છે કારણ કે તેનો શીખવાની કર્વ અન્ય ઓપન-સોર્સ ટૂલ્સ કરતાં ઓછી છે.
TextBlob વ્યાપકપણે ઉપયોગમાં લેવાય છે અને એકંદરે નાના પ્રોજેક્ટ્સ માટે ઉત્તમ છે.
ગુણ
- લાઈબ્રેરીનું યુઝર ઈન્ટરફેસ સરળ અને સ્પષ્ટ છે.
- તે Google અનુવાદનો ઉપયોગ કરીને ભાષા ઓળખ અને અનુવાદ સેવાઓ પ્રદાન કરે છે.
વિપક્ષ
- અન્યની તુલનામાં, તે ધીમું છે.
- ન્યુરલ નેટવર્કના કોઈ મોડલ નથી
- કોઈ શબ્દ વેક્ટર સંકલિત નથી
5. ઓપનએનએલપી
અપાચે ફ્લિંક, અપાચે નિફાઇ અને અપાચે સ્પાર્ક જેવા અન્ય અપાચે પ્રોજેક્ટ સાથે ઓપનએનએલપીને સામેલ કરવું સરળ છે કારણ કે તે અપાચે ફાઉન્ડેશન દ્વારા હોસ્ટ કરવામાં આવે છે.
તે એક વ્યાપક NLP ટૂલ છે જેનો ઉપયોગ કમાન્ડ લાઇનમાંથી અથવા એપ્લિકેશનમાં લાઇબ્રેરી તરીકે કરી શકાય છે.
તેમાં NLP ના તમામ સામાન્ય પ્રોસેસિંગ ઘટકોનો સમાવેશ થાય છે.
વધુમાં, તે વ્યાપક ભાષા સપોર્ટ પ્રદાન કરે છે. જો તમે Java નો ઉપયોગ કરી રહ્યાં છો, તો OpenNLP એ એક ટન ક્ષમતાઓ સાથેનું એક મજબૂત સાધન છે જે ઉત્પાદન વર્કલોડ માટે તૈયાર છે.
ટોકનાઇઝેશન, વાક્ય વિભાજન અને પાર્ટ-ઓફ-સ્પીચ ટેગિંગ જેવા સૌથી સામાન્ય NLP કાર્યોને સક્ષમ કરવા ઉપરાંત, ઓપનએનએલપીનો ઉપયોગ વધુ જટિલ ટેક્સ્ટ પ્રોસેસિંગ એપ્લિકેશન્સ બનાવવા માટે થઈ શકે છે.
મેક્સિમમ એન્ટ્રોપી અને પરસેપ્ટ્રોન આધારિત મશીન લર્નિંગ પણ સામેલ છે.
ગુણ
- ઘણી સુવિધાઓ સાથેનું એક મોડેલ તાલીમ સાધન
- મૂળભૂત NLP કાર્યો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે અને એન્ટિટી ઓળખ, શબ્દસમૂહ શોધ અને ટોકનાઇઝેશન સહિત તેમાં શ્રેષ્ઠતા ધરાવે છે.
વિપક્ષ
- અત્યાધુનિક ક્ષમતાઓનો અભાવ; જો તમે JVM સાથે ચાલુ રાખવા માંગતા હો, તો CoreNLP પર જવું એ આગલું કુદરતી પગલું છે.
6. એલનએનએલપી
એલેનએનએલપી વ્યવસાયિક એપ્લિકેશનો અને ડેટા વિશ્લેષણ માટે આદર્શ છે કારણ કે તે PyTorch સાધનો અને સંસાધનો પર બનેલ છે.
તે ટેક્સ્ટ પૃથ્થકરણ માટે સર્વગ્રાહી સાધન તરીકે વિકસે છે.
આ તેને યાદીના વધુ અત્યાધુનિક પ્રાકૃતિક ભાષા પ્રક્રિયા સાધનોમાંનું એક બનાવે છે. સ્વતંત્ર રીતે અન્ય કાર્યો કરતી વખતે, AllenNLP ફ્રી SpaCy ઓપન સોર્સ પેકેજનો ઉપયોગ કરીને ડેટાને પ્રીપ્રોસેસ કરે છે.
એલનએનએલપીનો મુખ્ય વેચાણ મુદ્દો એ છે કે તેનો ઉપયોગ કરવો કેટલું સરળ છે.
એલેનએનએલપી કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા પ્રક્રિયાને સુવ્યવસ્થિત કરે છે, અન્ય એનએલપી પ્રોગ્રામ્સ કે જેમાં ઘણા મોડ્યુલોનો સમાવેશ થાય છે તેનાથી વિપરીત.
પરિણામે, આઉટપુટ પરિણામો ક્યારેય મૂંઝવણ અનુભવતા નથી. જેઓ વધારે જાણતા નથી તેમના માટે તે એક અદ્ભુત સાધન છે.
ગુણ
- PyTorch ની ટોચ પર વિકસિત
- અદ્યતન મોડલ્સનો ઉપયોગ કરીને અન્વેષણ કરવા અને પ્રયોગ કરવા માટે ઉત્તમ
- તેનો ઉપયોગ વ્યાપારી અને શૈક્ષણિક બંને રીતે થઈ શકે છે
વિપક્ષ
- મોટા પાયાના પ્રોજેક્ટ્સ માટે યોગ્ય નથી જે હાલમાં ઉત્પાદનમાં છે.
ઉપસંહાર
કંપનીઓ અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ટેક્સ્ટ ડેટા જેમ કે ઇમેઇલ્સ, ઓનલાઈન સમીક્ષાઓ, માંથી આંતરદૃષ્ટિ મેળવવા માટે NLP તકનીકોનો ઉપયોગ કરી રહી છે. સામાજિક મીડિયા પોસ્ટિંગ્સ, અને વધુ. ઓપન-સોર્સ ટૂલ્સ ખર્ચ-મુક્ત, અનુકૂલનક્ષમ છે અને વિકાસકર્તાઓને સંપૂર્ણ કસ્ટમાઇઝેશન વિકલ્પો આપે છે.
તમે કોની રાહ જુઓછો? તેનો તરત જ ઉપયોગ કરો અને કંઈક અકલ્પનીય બનાવો.
હેપી કોડિંગ!
એક જવાબ છોડો