Pregled sadržaja[Sakriti][Pokazati]
Provodimo puno vremena komunicirajući s ljudima na mreži putem chata, e-pošte, web stranica i društvenih medija.
Ogromne količine tekstualnih podataka koje proizvodimo svake sekunde izmiču našoj pozornosti, ali ne uvijek.
Kupčeve radnje i recenzije pružaju organizacijama neprocjenjive informacije o tome što kupci cijene, a što ne odobravaju u proizvodima i uslugama, kao i što žele od robne marke.
Međutim, većina poduzeća još uvijek ima poteškoća u određivanju najučinkovitije metode analize podataka.
Budući da je velik dio podataka nestrukturiran, računala ih teško razumiju, a njihovo ručno sortiranje oduzimalo bi mnogo vremena.
Ručna obrada velikog broja podataka postaje mukotrpna, monotona i jednostavno neskalabilna kako se tvrtka širi.
Srećom, obrada prirodnog jezika može vam pomoći u pronalaženju pronicljivih informacija u nestrukturiranom tekstu i rješavanju niza problema s analizom teksta, uključujući sentiment analiza, kategorizacija predmeta i drugo.
Učiniti ljudski jezik razumljivim strojevima cilj je područja umjetne inteligencije obrade prirodnog jezika (NLP), koje koristi lingvistiku i računalne znanosti.
NLP omogućuje računalima da automatski procjenjuju goleme količine podataka, što vam omogućuje da brzo identificirate relevantne informacije.
Nestrukturirani tekst (ili druge vrste prirodnog jezika) može se koristiti s nizom tehnologija za otkrivanje pronicljivih informacija i rješavanje brojnih problema.
Iako nipošto nije sveobuhvatan, popis alata otvorenog koda predstavljen u nastavku je prekrasno mjesto za početak za bilo koga ili bilo koju organizaciju zainteresiranu za korištenje obrade prirodnog jezika u svojim projektima.
1. NLTK
Moglo bi se reći da je Natural Language Toolkit (NLTK) najbogatiji alat koji sam vidio.
Primjenjuju se gotovo sve NLP tehnike, uključujući kategorizaciju, tokenizaciju, korijen, označavanje, raščlanjivanje i semantičko zaključivanje.
Možete odabrati točan algoritam ili pristup koji želite koristiti jer je često dostupno nekoliko implementacija za svaku.
Podržani su i brojni jezici. Iako je dobar za jednostavne strukture, činjenica da sve podatke predstavlja kao nizove čini izazovnim primjenu nekih sofisticiranih mogućnosti.
U usporedbi s drugim alatima, biblioteka je također malo troma.
Uzimajući sve u obzir, ovo je izvrstan skup alata za eksperimentiranje, istraživanje i aplikacije koje zahtijevaju određenu kombinaciju algoritama.
Prozodija
- To je najpopularnija i potpuna NLP biblioteka s nekoliko trećih dodataka.
- U usporedbi s drugim bibliotekama, podržava većinu jezika.
Cons
- teško razumjeti i koristiti
- Sporo je
- nema modela od neuronske mreže
- Samo dijeli tekst na rečenice bez razmatranja semantike
2. prostran
SpaCy je NLTK-ov najvjerojatniji najveći rival. Iako ima samo jednu implementaciju za svaku NLP komponentu, općenito je brži.
Osim toga, sve je predstavljeno kao objekt, a ne kao niz, što pojednostavljuje sučelje za razvoj aplikacija.
Dublje razumijevanje tekstualnih podataka omogućit će vam da postignete više.
To također olakšava povezivanje s nekoliko drugih okvira i alata za znanost podataka. Ali u usporedbi s NLTK-om, SpaCy ne podržava toliko jezika.
Sadrži mnogo neuronskih modela za različite aspekte obrade i analize jezika, kao i jednostavno korisničko sučelje sa sažetim rasponom opcija i izvrsnom dokumentacijom.
Osim toga, SpaCy je napravljen da primi ogromne količine podataka i iznimno je temeljito dokumentiran.
Također uključuje mnoštvo modela za obradu prirodnog jezika koji su već uvježbani, što olakšava učenje, podučavanje i korištenje obrade prirodnog jezika sa SpaCyjem.
Općenito, ovo je izvrstan alat za nove aplikacije kojima nije potrebna posebna metoda i koje moraju biti učinkovite u proizvodnji.
Prozodija
- U usporedbi s drugim stvarima, brzo je.
- Učenje i korištenje je jednostavno.
- modeli se obučavaju pomoću neuronskih mreža
Cons
- manja prilagodljivost u usporedbi s NLTK-om
3. Gensim
Najučinkovitiji i najlakši pristupi izražavanju dokumenata kao semantičkih vektora postižu se korištenjem specijaliziranog Python okvira otvorenog koda poznatog kao Gensim.
Gensim su stvorili autori za obradu sirovog, nestrukturiranog običnog teksta koristeći niz stroj za učenje metode; stoga je pametna ideja koristiti Gensim za rješavanje poslova poput tematskog modeliranja.
Uz to, Gensim učinkovito pronalazi tekstualne sličnosti, indeksira sadržaj i kreće se između različitih tekstova.
To je visoko specijalizirana Python knjižnica usredotočujući se na zadatke modeliranja teme koristeći latentnu Dirichletovu raspodjelu i druge metode LDA).
Osim toga, prilično je dobar u pronalaženju tekstova koji su slični jedni drugima, indeksiranju tekstova i kretanju po papirima.
Ovaj alat obrađuje goleme količine podataka učinkovito i brzo. Evo nekoliko početnih tutorijala.
Prozodija
- jednostavno korisničko sučelje
- učinkovito korištenje dobro poznatih algoritama
- Na grupi računala može raditi latentnu Dirichletovu alokaciju i latentnu semantičku analizu.
Cons
- Uglavnom je namijenjen modeliranju teksta bez nadzora.
- Nedostaje mu potpuni NLP cjevovod i trebao bi se koristiti zajedno s drugim bibliotekama kao što su Spacy ili NLTK.
4. TextBlob
TextBlob je vrsta NLTK proširenja.
Kroz TextBlob možete lakše pristupiti brojnim NLTK funkcijama, a TextBlob također uključuje mogućnosti biblioteke uzoraka.
Ovo bi mogao biti koristan alat za korištenje tijekom učenja ako tek počinjete, a može se koristiti u produkciji za aplikacije koje ne zahtijevaju puno performansi.
Nudi mnogo jednostavnije i jednostavnije sučelje za obavljanje istih NLP funkcija.
To je izvrsna opcija za početnike koji žele preuzeti NLP zadatke kao što su analiza osjećaja, kategorizacija teksta i označavanje dijelova govora jer je njegova krivulja učenja kraća nego kod drugih alata otvorenog koda.
TextBlob se široko koristi i općenito je izvrstan za manje projekte.
Prozodija
- Korisničko sučelje knjižnice jednostavno je i pregledno.
- Nudi usluge identifikacije jezika i prevođenja pomoću Google prevoditelja.
Cons
- U usporedbi s drugima, sporo je.
- Nema modela neuronskih mreža
- Nema integriranih vektora riječi
5. OpenNLP
Jednostavno je inkorporirati OpenNLP s drugim Apache projektima kao što su Apache Flink, Apache NiFi i Apache Spark jer ga hostira Apache Foundation.
To je opsežan NLP alat koji se može koristiti iz naredbenog retka ili kao biblioteka u aplikaciji.
Uključuje sve NLP uobičajene komponente obrade.
Osim toga, nudi opsežnu jezičnu podršku. Ako koristite Javu, OpenNLP je snažan alat s tonom mogućnosti koji je pripremljen za produkcijska radna opterećenja.
Uz omogućavanje najtipičnijih NLP zadataka, kao što su tokenizacija, segmentacija rečenica i označavanje dijelova govora, OpenNLP se može koristiti za stvaranje složenijih aplikacija za obradu teksta.
Također su uključeni maksimalna entropija i strojno učenje temeljeno na perceptronu.
Prozodija
- Model alata za obuku s nekoliko značajki
- Usredotočuje se na osnovne NLP zadatke i briljira u njima, uključujući identifikaciju entiteta, otkrivanje fraza i tokenizaciju.
Cons
- nedostaju mu sofisticirane sposobnosti; ako želite nastaviti s JVM-om, prelazak na CoreNLP je sljedeći prirodni korak.
6. AllenNLP
AllenNLP je idealan za komercijalne aplikacije i analizu podataka budući da je izgrađen na PyTorch alatima i resursima.
Razvija se u sveobuhvatni alat za analizu teksta.
To ga čini jednim od sofisticiranijih alata za obradu prirodnog jezika na popisu. Dok samostalno obavlja ostale zadatke, AllenNLP pretprocesira podatke pomoću besplatnog paketa otvorenog koda SpaCy.
AllenNLP-ova ključna prodajna točka je koliko je jednostavan za korištenje.
AllenNLP pojednostavljuje proces obrade prirodnog jezika, za razliku od drugih NLP programa koji uključuju nekoliko modula.
Kao posljedica toga, izlazni rezultati nikada ne djeluju zbunjujuće. To je fantastičan alat za one bez puno znanja.
Prozodija
- Razvijen na temelju PyTorcha
- izvrstan za istraživanje i eksperimentiranje korištenjem vrhunskih modela
- Može se koristiti i komercijalno i akademski
Cons
- Nije prikladno za velike projekte koji su trenutno u produkciji.
Zaključak
Tvrtke koriste NLP tehnike za izvlačenje uvida iz nestrukturiranih tekstualnih podataka kao što su e-poruke, online recenzije, društvenih medija objave i više. Alati otvorenog koda besplatni su, prilagodljivi i daju programerima potpune mogućnosti prilagodbe.
Što čekaš? Iskoristite ih odmah i stvorite nešto nevjerojatno.
Sretno kodiranje!
Ostavi odgovor