Մենք շատ ժամանակ ենք ծախսում մարդկանց հետ առցանց շփվելու համար՝ չաթի, էլ.փոստի, կայքերի և սոցիալական ցանցերի միջոցով:
Տեքստային տվյալների հսկայական ծավալները, որոնք մենք արտադրում ենք ամեն վայրկյան, վրիպում են մեր ուշադրությունից, բայց ոչ միշտ:
Հաճախորդների գործողություններն ու ակնարկները կազմակերպություններին տալիս են անգին տեղեկատվություն այն մասին, թե ինչն է գնորդը գնահատում և հավանություն չի տալիս ապրանքների և ծառայությունների մեջ, ինչպես նաև այն մասին, թե ինչ են նրանք ցանկանում ապրանքանիշից:
Այնուամենայնիվ, ձեռնարկությունների մեծամասնությունը դեռևս դժվարանում է որոշել տվյալների վերլուծության ամենաարդյունավետ մեթոդը:
Քանի որ տվյալների մեծ մասը կառուցվածքային չէ, համակարգիչները դժվարանում են հասկանալ դրանք, և դրանց ձեռքով տեսակավորումը չափազանց ժամանակատար կլինի:
Ձեռքով շատ տվյալների մշակումը դառնում է աշխատատար, միապաղաղ և պարզապես անմաստիկ, քանի որ ընկերությունն ընդլայնվում է:
Բարեբախտաբար, բնական լեզվի մշակումը կարող է օգնել ձեզ չկառուցված տեքստում խորաթափանց տեղեկատվություն գտնելու և տեքստի վերլուծության մի շարք խնդիրների լուծման գործում, այդ թվում՝ զգայական վերլուծություն, առարկաների դասակարգում և այլն:
Մարդկային լեզուն մեքենաների համար հասկանալի դարձնելը բնական լեզվի մշակման (NLP) արհեստական բանականության ոլորտի նպատակն է, որն օգտագործում է լեզվաբանությունը և համակարգչային գիտությունը:
NLP-ն թույլ է տալիս համակարգիչներին ավտոմատ կերպով գնահատել հսկայական քանակությամբ տվյալներ՝ հնարավորություն տալով արագ բացահայտել համապատասխան տեղեկատվությունը:
Չկառուցված տեքստը (կամ բնական լեզվի այլ տեսակներ) կարող է օգտագործվել մի շարք տեխնոլոգիաների հետ՝ խորաթափանց տեղեկատվությունը բացահայտելու և մի շարք խնդիրներ լուծելու համար:
Թեև ամենևին էլ համապարփակ չէ, ստորև ներկայացված բաց կոդով գործիքների ցանկը հիանալի վայր է սկսելու համար որևէ մեկի կամ ցանկացած կազմակերպության համար, որը հետաքրքրված է բնական լեզվի մշակումն օգտագործելու իրենց նախագծերում:
1. NLTK
Կարելի է պնդել, որ բնական լեզվի գործիքակազմը (NLTK) ամենահարուստ գործիքն է, որին ես նայել եմ:
Գրեթե բոլոր NLP տեխնիկան իրականացվում է, ներառյալ դասակարգումը, նշանավորումը, բխում, հատկորոշում, վերլուծություն և իմաստային պատճառաբանություն:
Դուք կարող եք ընտրել ճշգրիտ ալգորիթմը կամ մոտեցումը, որը ցանկանում եք օգտագործել, քանի որ յուրաքանչյուրի համար հաճախ կան մի քանի իրականացումներ:
Աջակցվում են նաև բազմաթիվ լեզուներ: Չնայած այն լավ է պարզ կառույցների համար, այն փաստը, որ այն ներկայացնում է բոլոր տվյալները որպես տողեր, դժվար է դարձնում որոշ բարդ հնարավորությունների կիրառումը:
Այլ գործիքների համեմատ գրադարանը նույնպես մի փոքր դանդաղ է:
Հաշվի առնելով ամեն ինչ, սա հիանալի գործիքակազմ է փորձերի, հետախուզման և ալգորիթմների որոշակի խառնուրդ պահանջող ծրագրերի համար:
Կոալիցիայում
- Այն ամենահայտնի և ամբողջական NLP գրադարանն է՝ մի քանի երրորդ հավելումներով:
- Համեմատած այլ գրադարանների հետ, այն աջակցում է լեզուների մեծամասնությանը:
Դեմ
- դժվար է հասկանալ և օգտագործել
- Դանդաղ է
- ոչ մի մոդել նյարդային ցանցեր
- Այն միայն տեքստը բաժանում է նախադասությունների՝ չհաշված իմաստաբանությունը
2. Տիեզերք
SpaCy-ն NLTK-ի ամենահավանական գլխավոր մրցակիցն է: Թեև այն ունի ընդամենը մեկ իրականացում յուրաքանչյուր NLP բաղադրիչի համար, այն ընդհանուր առմամբ ավելի արագ է:
Բացի այդ, ամեն ինչ ներկայացված է որպես օբյեկտ, այլ ոչ թե տող, ինչը հեշտացնում է հավելվածների մշակման միջերեսը:
Ձեր տեքստային տվյալների ավելի խորը ընկալումը ձեզ հնարավորություն կտա ավելին իրականացնել:
Սա նաև հեշտացնում է նրա կապը մի քանի այլ շրջանակների և տվյալների գիտության գործիքների հետ: Բայց համեմատած NLTK-ի հետ, SpaCy-ն չի աջակցում այնքան լեզուներ:
Այն ունի բազմաթիվ նեյրոնային մոդելներ լեզվի մշակման և վերլուծության տարբեր ասպեկտների համար, ինչպես նաև պարզ ինտերֆեյս՝ ընտրանքների խտացված շրջանակով և հիանալի փաստաթղթերով:
Բացի այդ, SpaCy-ն ստեղծվել է հսկայական քանակությամբ տվյալներ տեղավորելու համար և չափազանց մանրակրկիտ փաստաթղթավորված է:
Այն նաև ներառում է բնական լեզվի մշակման բազմաթիվ մոդելներ, որոնք արդեն վերապատրաստվել են, ինչը հեշտացնում է SpaCy-ի հետ սովորելը, ուսուցանելը և օգտագործել բնական լեզվի մշակումը:
Ընդհանուր առմամբ, սա հիանալի գործիք է նոր հավելվածների համար, որոնք հատուկ մեթոդի կարիք չունեն և պետք է կատարողական լինեն արտադրության մեջ:
Կոալիցիայում
- Համեմատած այլ բաների հետ՝ այն արագ է։
- Դա սովորելն ու օգտագործելը պարզ է:
- մոդելները վերապատրաստվում են նեյրոնային ցանցերի միջոցով
Դեմ
- ավելի քիչ հարմարվողականություն՝ համեմատած NLTK-ի հետ
3. Գենսիմ
Փաստաթղթերը որպես իմաստային վեկտորներ արտահայտելու ամենաարդյունավետ և հեշտ մոտեցումները ձեռք են բերվում օգտագործելով մասնագիտացված բաց կոդով Python շրջանակը, որը հայտնի է որպես Gensim:
Gensim-ը ստեղծվել է հեղինակների կողմից՝ չմշակված, չկառուցված պարզ տեքստի մշակման համար՝ օգտագործելով մի շարք Machine Learning մեթոդներ; Հետևաբար, խելացի գաղափար է օգտագործել Gensim-ը՝ թեմաների մոդելավորման նման աշխատանքներ լուծելու համար:
Բացի այդ, Gensim-ը արդյունավետորեն գտնում է տեքստային նմանություններ, ինդեքսավորում է բովանդակությունը և նավարկում տարբեր տեքստերի միջև:
Դա խիստ մասնագիտացված է Python գրադարան կենտրոնանալով թեմայի մոդելավորման առաջադրանքների վրա՝ օգտագործելով Latent Dirichlet Allocation և այլ LDA) մեթոդներ:
Բացի այդ, այն բավականին լավ է միմյանց նման տեքստեր գտնելու, տեքստերի ինդեքսավորման և թղթերի միջով նավարկելու հարցում:
Այս գործիքը արդյունավետ և արագ մշակում է հսկայական քանակությամբ տվյալներ: Ահա մի քանի մեկնարկային ձեռնարկներ:
Կոալիցիայում
- պարզ օգտագործողի ինտերֆեյս
- հայտնի ալգորիթմների արդյունավետ օգտագործումը
- Համակարգիչների խմբի վրա այն կարող է անել թաքնված Դիրիխլեի տեղաբաշխում և գաղտնի իմաստային վերլուծություն:
Դեմ
- Այն հիմնականում նախատեսված է չվերահսկվող տեքստի մոդելավորման համար:
- Այն չունի ամբողջական NLP խողովակաշար և պետք է օգտագործվի այլ գրադարանների հետ, ինչպիսիք են Spacy-ը կամ NLTK-ը:
4. TextBlob
TextBlob-ը NLTK ընդլայնման մի տեսակ է:
TextBlob-ի միջոցով դուք կարող եք ավելի հեշտությամբ մուտք գործել բազմաթիվ NLTK գործառույթներ, և TextBlob-ը նաև ներառում է Pattern գրադարանի հնարավորությունները:
Սա կարող է օգտակար գործիք լինել սովորելու ընթացքում օգտագործելու համար, եթե նոր եք սկսում, և այն կարող է օգտագործվել արտադրության մեջ այն հավելվածների համար, որոնք մեծ կատարողականություն չեն պահանջում:
Այն առաջարկում է շատ ավելի հարմար և պարզ ինտերֆեյս՝ նույն NLP գործառույթներն իրականացնելու համար:
Դա հիանալի տարբերակ է սկսնակների համար, ովքեր ցանկանում են ստանձնել NLP առաջադրանքներ, ինչպիսիք են զգացմունքների վերլուծությունը, տեքստի դասակարգումը և խոսքի մասի հատկորոշումը, քանի որ դրա ուսուցման կորը ավելի քիչ է, քան բաց կոդով այլ գործիքների դեպքում:
TextBlob-ը լայնորեն օգտագործվում է և գերազանց է ընդհանուր առմամբ փոքր նախագծերի համար:
Կոալիցիայում
- Գրադարանի օգտատիրոջ միջերեսը պարզ է և պարզ:
- Այն առաջարկում է լեզվի նույնականացման և թարգմանչական ծառայություններ Google Translate-ի միջոցով:
Դեմ
- Համեմատած մյուսների հետ, դա դանդաղ է:
- Նյարդային ցանցերի մոդելներ չկան
- Ոչ մի բառի վեկտորներ ինտեգրված չեն
5. OpenNLP
Պարզ է OpenNLP-ն ընդգրկել այլ Apache նախագծերի հետ, ինչպիսիք են Apache Flink-ը, Apache NiFi-ը և Apache Spark-ը, քանի որ այն հյուրընկալվում է Apache Foundation-ի կողմից:
Դա համապարփակ NLP գործիք է, որը կարող է օգտագործվել հրամանի տողից կամ որպես գրադարան հավելվածում:
Այն ներառում է NLP-ի բոլոր ընդհանուր մշակման բաղադրիչները:
Բացի այդ, այն առաջարկում է լայնածավալ լեզվական աջակցություն: Եթե դուք օգտագործում եք Java-ն, OpenNLP-ն հզոր գործիք է՝ տոննա հնարավորություններով, որը պատրաստված է արտադրական ծանրաբեռնվածության համար:
Բացի NLP-ի առավել բնորոշ առաջադրանքները, ինչպիսիք են նշանավորումը, նախադասության հատվածավորումը և խոսքի մասի հատկորոշումը, OpenNLP-ն կարող է օգտագործվել տեքստի մշակման ավելի բարդ հավելվածներ ստեղծելու համար:
Ներառված են նաև առավելագույն էնտրոպիա և պերցեպտրոնի վրա հիմնված մեքենայական ուսուցում:
Կոալիցիայում
- Մոդելային ուսումնական գործիք մի քանի առանձնահատկություններով
- Կենտրոնանում է NLP-ի հիմնական առաջադրանքների վրա և գերազանցում է դրանց, ներառյալ կազմակերպության նույնականացումը, արտահայտությունների հայտնաբերումը և նշանավորումը:
Դեմ
- չունի բարդ հնարավորություններ; Եթե ցանկանում եք շարունակել JVM-ով, CoreNLP-ին անցնելը հաջորդ բնական քայլն է:
6. AllenNLP
AllenNLP-ն իդեալական է առևտրային հավելվածների և տվյալների վերլուծության համար, քանի որ այն կառուցված է PyTorch գործիքների և ռեսուրսների վրա:
Այն վերածվում է տեքստի վերլուծության համապարփակ գործիքի:
Սա այն դարձնում է ցանկի բնական լեզվի մշակման առավել բարդ գործիքներից մեկը: Մյուս առաջադրանքները ինքնուրույն կատարելիս AllenNLP-ն նախապես մշակում է տվյալները՝ օգտագործելով անվճար SpaCy բաց կոդով փաթեթը:
AllenNLP-ի վաճառքի հիմնական կետն այն է, թե որքան հեշտ է այն օգտագործել:
AllenNLP-ն հեշտացնում է բնական լեզվի մշակման գործընթացը՝ ի տարբերություն այլ NLP ծրագրերի, որոնք ներառում են մի քանի մոդուլներ:
Որպես հետևանք, ելքային արդյունքները երբեք չեն շփոթեցնում: Դա ֆանտաստիկ գործիք է նրանց համար, ովքեր մեծ գիտելիքներ չունեն:
Կոալիցիայում
- Մշակված է PyTorch-ի վերևում
- գերազանց է ուսումնասիրելու և փորձարկելու համար՝ օգտագործելով նորագույն մոդելներ
- Այն կարող է օգտագործվել ինչպես կոմերցիոն, այնպես էլ ակադեմիական
Դեմ
- Հարմար չէ լայնածավալ նախագծերի համար, որոնք ներկայումս արտադրության մեջ են:
Եզրափակում
Ընկերություններն օգտագործում են NLP տեխնիկան՝ չկառուցված տեքստային տվյալներից, ինչպիսիք են էլ. նամակները, առցանց ակնարկները, պատկերացումներ հանելու համար: սոցիալական լրատվամիջոցների գրառումներ և այլն: Բաց կոդով գործիքներն անվճար են, հարմարվողական են և ծրագրավորողներին տալիս են անհատականացման ամբողջական տարբերակներ:
Ինչին ես սպասում? Օգտագործեք դրանք անմիջապես և ստեղծեք ինչ-որ անհավանական բան:
Շնորհավոր կոդավորում:
Թողնել գրառում