Tartalomjegyzék[Elrejt][Előadás]
Sok időt töltünk azzal, hogy online kommunikálunk az emberekkel chaten, e-mailen, webhelyeken és közösségi médián keresztül.
A minden másodpercben előállított hatalmas mennyiségű szöveges adat elkerüli a figyelmünket, de nem mindig.
Az ügyfelek tevékenységei és véleményei felbecsülhetetlen értékű információkat nyújtanak a szervezetek számára arról, hogy a vásárlók mit értékelnek és mit nem fogadnak el az áruk és szolgáltatások terén, valamint azt, hogy mit szeretnének egy márkától.
A vállalkozások többsége azonban továbbra is nehezen tudja meghatározni a leghatékonyabb adatelemzési módszert.
Mivel az adatok nagy része strukturálatlan, a számítógépek nehezen értik meg őket, és manuális rendezésük rendkívül időigényes lenne.
A sok adat kézi feldolgozása fáradságossá, monotonná és egyszerűen skálázhatatlanná válik a cég terjeszkedésével.
Szerencsére a Natural Language Processing segíthet abban, hogy éles információhoz jusson a strukturálatlan szövegben, és megoldjon egy sor szövegelemzési problémát, többek között hangulat elemzés, tárgybesorolás stb.
Az emberi nyelv gépek számára érthetővé tétele a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) mesterséges intelligencia területének célja, amely a nyelvészetet és a számítástechnikát hasznosítja.
Az NLP lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy automatikusan értékeljenek hatalmas mennyiségű adatot, lehetővé téve a releváns információk gyors azonosítását.
A strukturálatlan szöveg (vagy más természetes nyelv) számos technológiával felhasználható a lényegre törő információk feltárására és számos probléma megoldására.
Bár korántsem átfogó, a nyílt forráskódú eszközök alább bemutatott listája nagyszerű kiindulópont bárkinek vagy bármely szervezetnek, aki érdeklődik a természetes nyelvi feldolgozás iránt projektjeikben.
1. NLTK
Lehet vitatkozni, hogy a Natural Language Toolkit (NLTK) a leginkább funkciókban gazdag eszköz, amelyet néztem.
Szinte az összes NLP technikát alkalmazzák, beleértve a kategorizálást, a tokenizálást, a törzsképzést, a címkézést, az elemzést és a szemantikai érvelést.
Kiválaszthatja a használni kívánt pontos algoritmust vagy megközelítést, mert gyakran mindegyikhez több megvalósítás is elérhető.
Számos nyelv is támogatott. Bár egyszerű struktúrákhoz jó, az a tény, hogy minden adatot karakterláncként jelenít meg, kihívást jelent bizonyos kifinomult képességek alkalmazásában.
Más eszközökhöz képest a könyvtár is kissé lomha.
Mindent összevetve ez egy kiváló eszközkészlet a kísérletezéshez, a felfedezéshez és az algoritmusok bizonyos keverékét igénylő alkalmazásokhoz.
Érvek
- Ez a legnépszerűbb és legteljesebb NLP-könyvtár, számos harmadik kiegészítéssel.
- Más könyvtárakhoz képest a legtöbb nyelvet támogatja.
Hátrányok
- nehéz megérteni és használni
- Lassú
- nincsenek modellek neurális hálózatok
- Csak mondatokra osztja a szöveget, a szemantika figyelembevétele nélkül
2. borsos
A SpaCy az NLTK legvalószínűbb riválisa. Bár minden NLP-komponenshez csak egy implementációja van, általában gyorsabb.
Ezenkívül minden objektumként, nem pedig karakterláncként jelenik meg, ami leegyszerűsíti az alkalmazások fejlesztésének felületét.
A szöveges adatok mélyebb megértése lehetővé teszi, hogy többet érjen el.
Ez azt is megkönnyíti, hogy számos más keretrendszerrel és adattudományi eszközzel kapcsolódjon. De az NLTK-hoz képest a SpaCy nem támogat annyi nyelvet.
Számos neurális modellt tartalmaz a nyelvi feldolgozás és elemzés különböző aspektusaihoz, valamint egy egyszerű felhasználói felületet, számos opcióval és kiváló dokumentációval.
Ezenkívül a SpaCy hatalmas adatmennyiség befogadására készült, és rendkívül alaposan dokumentált.
Számos, már betanított természetes nyelvi feldolgozási modellt is tartalmaz, amelyek megkönnyítik a tanulást, a tanítást és a természetes nyelvi feldolgozás SpaCy segítségével történő használatát.
Összességében ez egy kiváló eszköz olyan új alkalmazásokhoz, amelyeknek nincs szükségük konkrét módszerre, és teljesítményüknek kell lenniük a termelésben.
Érvek
- Más dolgokhoz képest gyors.
- Elsajátítása és használata egyszerű.
- modellek képzése neurális hálózatok segítségével történik
Hátrányok
- kisebb alkalmazkodóképesség az NLTK-hoz képest
3. Gensim
A dokumentumok szemantikai vektorként történő kifejezésének leghatékonyabb és legegyszerűbb módjai a Gensim néven ismert, speciális nyílt forráskódú Python keretrendszer használatával érhetők el.
A Gensim-et a szerzők azért hozták létre, hogy nyers, strukturálatlan egyszerű szöveget kezeljenek egy sor tartomány használatával gépi tanulás mód; ezért okos ötlet a Gensim használata olyan feladatok megoldására, mint a témamodellezés.
Ezenkívül a Gensim hatékonyan megtalálja a szöveges hasonlóságokat, indexeli a tartalmat, és navigál a különböző szövegek között.
Ez egy nagyon specializált Python könyvtár témamodellezési feladatokra összpontosítva látens Dirichlet allokáció és egyéb LDA) módszerekkel.
Ezenkívül nagyon jó az egymáshoz hasonló szövegek megtalálásában, a szövegek indexelésében és a papírok közötti navigálásban.
Ez az eszköz hatalmas mennyiségű adatot kezel hatékonyan és gyorsan. Íme néhány kezdő oktatóanyag.
Érvek
- egyszerű felhasználói felület
- jól ismert algoritmusok hatékony alkalmazása
- Számítógépek egy csoportján látens Dirichlet-allokációt és látens szemantikai elemzést tud végezni.
Hátrányok
- Leginkább felügyelet nélküli szövegmodellezésre szolgál.
- Nem rendelkezik teljes NLP-folyamattal, és más könyvtárakkal, például a Spacy-val vagy az NLTK-val együtt kell használni.
4. TextBlob
A TextBlob egyfajta NLTK-kiterjesztés.
A TextBlob segítségével számos NLTK funkciót könnyebben elérhet, és a TextBlob Pattern könyvtári képességeket is tartalmaz.
Ez hasznos eszköz lehet tanulás közben, ha még csak most kezdi, és használható az éles környezetben is olyan alkalmazásokhoz, amelyek nem igényelnek nagy teljesítményt.
Sokkal felhasználóbarátabb és egyszerűbb felületet kínál ugyanazon NLP-funkciók végrehajtásához.
Ez egy nagyszerű lehetőség azoknak a kezdőknek, akik olyan NLP-feladatokat szeretnének vállalni, mint a hangulatelemzés, a szöveg kategorizálása és a beszédrészek címkézése, mivel tanulási görbéje kisebb, mint más nyílt forráskódú eszközök esetében.
A TextBlob széles körben használatos, és összességében kiválóan alkalmas kisebb projektekhez.
Érvek
- A könyvtár felhasználói felülete egyszerű és áttekinthető.
- Nyelvazonosító és fordítási szolgáltatásokat kínál a Google Fordító segítségével.
Hátrányok
- Másokhoz képest lassú.
- Nincsenek neurális hálózatok modelljei
- Nincs integrálva szóvektor
5. OpenNLP
Az OpenNLP-t egyszerű beépíteni más Apache projektekkel, mint például az Apache Flink, az Apache NiFi és az Apache Spark, mert az Apache Foundation üzemelteti.
Ez egy átfogó NLP-eszköz, amely használható parancssorból vagy könyvtárként egy alkalmazásban.
Tartalmazza az NLP összes közös feldolgozási összetevőjét.
Ezenkívül széles körű nyelvi támogatást kínál. Ha Java-t használ, az OpenNLP egy erős eszköz, rengeteg képességgel, amely felkészült az éles munkaterhelésekre.
Amellett, hogy lehetővé teszi a legjellemzőbb NLP-feladatokat, mint például a tokenizálás, a mondatszegmentálás és a beszédrész-címkézés, az OpenNLP segítségével összetettebb szövegfeldolgozó alkalmazások is létrehozhatók.
A maximális entrópia és a perceptron alapú gépi tanulás is benne van.
Érvek
- Modell oktatóeszköz több funkcióval
- Az alapvető NLP-feladatokra összpontosít, és kiválóan teljesít ezekben, beleértve az entitásazonosítást, a frázisészlelést és a tokenizálást.
Hátrányok
- hiányoznak a kifinomult képességek; Ha folytatni szeretné a JVM-et, a CoreNLP-re való átállás a következő természetes lépés.
6. AllenNLP
Az AllenNLP ideális kereskedelmi alkalmazásokhoz és adatelemzésekhez, mivel PyTorch eszközökre és erőforrásokra épül.
A szövegelemzés mindenre kiterjedő eszközévé fejlődik.
Ez teszi a lista egyik kifinomultabb természetes nyelvi feldolgozó eszközévé. A többi feladat önálló végrehajtása során az AllenNLP az ingyenes SpaCy nyílt forráskódú csomag segítségével előfeldolgozza az adatokat.
Az AllenNLP legfontosabb értékesítési pontja a használat egyszerűsége.
Az AllenNLP leegyszerűsíti a természetes nyelvi feldolgozási folyamatot, ellentétben más, több modult tartalmazó NLP programokkal.
Ennek eredményeként a kimeneti eredmények soha nem tűnnek zavarónak. Fantasztikus eszköz azok számára, akik nem rendelkeznek nagy tudással.
Érvek
- PyTorch tetején fejlesztették ki
- kiválóan alkalmas a legmodernebb modellek segítségével történő felfedezésre és kísérletezésre
- Kereskedelmi és tudományos célokra egyaránt használható
Hátrányok
- Nem alkalmas nagyszabású projektekhez, amelyek jelenleg gyártás alatt állnak.
Következtetés
A vállalatok NLP technikákat használnak, hogy betekintést nyerjenek a strukturálatlan szöveges adatokból, például e-mailekből, online értékelésekből, Közösségi média bejegyzések és egyebek. A nyílt forráskódú eszközök ingyenesek, adaptálhatók, és teljes testreszabási lehetőséget biztosítanak a fejlesztőknek.
Mire vársz? Azonnal használja őket, és készítsen valami hihetetlent.
Boldog kódolás!
Hagy egy Válaszol