Daftar Isi[Bersembunyi][Menunjukkan]
Kami menghabiskan banyak waktu untuk berkomunikasi dengan orang-orang secara online melalui obrolan, email, situs web, dan media sosial.
Volume data teks yang sangat besar yang kami hasilkan setiap detik luput dari perhatian kami, tetapi, tidak selalu.
Tindakan dan ulasan pelanggan memberi organisasi informasi tak ternilai tentang apa yang dihargai dan tidak disetujui pelanggan dalam barang dan jasa, serta apa yang mereka inginkan dari sebuah merek.
Namun, sebagian besar bisnis masih mengalami kesulitan dalam menentukan metode yang paling efektif untuk analisis data.
Karena sebagian besar data tidak terstruktur, komputer sulit memahaminya, dan menyortirnya secara manual akan sangat memakan waktu.
Memproses banyak data dengan tangan menjadi melelahkan, monoton, dan tidak dapat diukur saat perusahaan berkembang.
Untungnya, Natural Language Processing dapat membantu Anda menemukan informasi mendalam dalam teks tidak terstruktur dan menyelesaikan berbagai masalah analisis teks, termasuk analisis sentimen, kategorisasi subjek, dan banyak lagi.
Membuat bahasa manusia dapat dimengerti oleh mesin adalah tujuan dari bidang kecerdasan buatan dari pemrosesan bahasa alami (NLP), yang memanfaatkan linguistik dan ilmu komputer.
NLP memungkinkan komputer untuk secara otomatis mengevaluasi sejumlah besar data, memungkinkan Anda untuk dengan cepat mengidentifikasi informasi yang relevan.
Teks tidak terstruktur (atau jenis bahasa alami lainnya) dapat digunakan dengan berbagai teknologi untuk mengungkap informasi mendalam dan mengatasi sejumlah masalah.
Meskipun tidak komprehensif, daftar alat open-source yang disajikan di bawah ini adalah tempat yang bagus untuk memulai bagi siapa saja atau organisasi mana pun yang tertarik menggunakan pemrosesan bahasa alami dalam proyek mereka.
1. NLTK
Orang dapat berargumen bahwa Natural Language Toolkit (NLTK) adalah alat paling kaya fitur yang pernah saya lihat.
Hampir semua teknik NLP diimplementasikan, termasuk kategorisasi, tokenization, stemming, tagging, parsing, dan semantic reasoning.
Anda dapat memilih algoritme atau pendekatan yang tepat yang ingin Anda gunakan karena sering kali ada beberapa implementasi yang tersedia untuk masing-masing.
Banyak bahasa juga didukung. Meskipun bagus untuk struktur sederhana, fakta bahwa itu mewakili semua data sebagai string membuatnya menantang untuk menerapkan beberapa kemampuan canggih.
Jika dibandingkan dengan alat lain, perpustakaan juga sedikit lamban.
Semua hal dipertimbangkan, ini adalah perangkat yang sangat baik untuk eksperimen, eksplorasi, dan aplikasi yang memerlukan campuran algoritma tertentu.
Pro
- Ini adalah perpustakaan NLP paling populer dan lengkap dengan beberapa tambahan ketiga.
- Dibandingkan dengan perpustakaan lain, ini mendukung sebagian besar bahasa.
Kekurangan
- sulit untuk dipahami dan digunakan
- Itu lambat
- tidak ada model jaringan saraf
- Itu hanya membagi teks menjadi kalimat tanpa mempertimbangkan semantik
2. lalai
SpaCy adalah saingan teratas NLTK yang paling mungkin. Meskipun hanya memiliki satu implementasi untuk setiap komponen NLP, umumnya lebih cepat.
Selain itu, semuanya direpresentasikan sebagai objek, bukan string, yang menyederhanakan antarmuka untuk mengembangkan aplikasi.
Memiliki pemahaman yang lebih dalam tentang data teks Anda akan memungkinkan Anda untuk mencapai lebih banyak.
Ini juga membuatnya lebih mudah untuk terhubung dengan beberapa kerangka kerja dan alat ilmu data lainnya. Tetapi dibandingkan dengan NLTK, SpaCy tidak mendukung banyak bahasa.
Itu memang menampilkan banyak model saraf untuk berbagai aspek pemrosesan dan analisis bahasa, serta antarmuka pengguna yang mudah dengan berbagai opsi yang ringkas dan dokumentasi yang sangat baik.
Selain itu, SpaCy telah dibangun untuk menampung sejumlah besar data dan didokumentasikan dengan sangat teliti.
Ini juga mencakup sejumlah besar model untuk pemrosesan bahasa alami yang telah dilatih, membuatnya lebih mudah untuk belajar, mengajar, dan menggunakan pemrosesan bahasa alami dengan SpaCy.
Secara keseluruhan, ini adalah alat yang sangat baik untuk aplikasi baru yang tidak memerlukan metode khusus dan harus berkinerja baik dalam produksi.
Pro
- Dibandingkan dengan hal-hal lain, itu cepat.
- Belajar dan menggunakannya sederhana.
- model dilatih menggunakan jaringan saraf
Kekurangan
- kemampuan beradaptasi yang lebih rendah dibandingkan dengan NLTK
3. Gensim
Pendekatan yang paling efektif dan mudah untuk mengekspresikan dokumen sebagai vektor semantik dicapai dengan menggunakan kerangka kerja Python open-source khusus yang dikenal sebagai Gensim.
Gensim dibuat oleh penulis untuk menangani teks biasa yang mentah dan tidak terstruktur menggunakan berbagai Mesin belajar metode; oleh karena itu, adalah ide yang cerdas untuk menggunakan Gensim untuk menangani pekerjaan seperti Pemodelan Topik.
Selain itu, Gensim secara efektif menemukan kesamaan tekstual, mengindeks konten, dan menavigasi antara teks yang berbeda.
Ini sangat terspesialisasi Pustaka Python berfokus pada tugas pemodelan topik menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation dan LDA lainnya).
Selain itu, cukup bagus dalam menemukan teks yang mirip satu sama lain, mengindeks teks, dan menavigasi melintasi kertas.
Alat ini menangani sejumlah besar data secara efisien dan cepat. Berikut adalah beberapa tutorial awal.
Pro
- antarmuka pengguna yang sederhana
- penggunaan yang efisien dari algoritma terkenal
- Pada sekelompok komputer, dapat melakukan alokasi Dirichlet laten dan analisis semantik laten.
Kekurangan
- Ini sebagian besar ditujukan untuk pemodelan teks tanpa pengawasan.
- Ini tidak memiliki pipa NLP lengkap dan harus digunakan bersama dengan perpustakaan lain seperti Spacy atau NLTK.
4. TeksBlob
TextBlob adalah semacam ekstensi NLTK.
Melalui TextBlob, Anda dapat mengakses berbagai fungsi NLTK dengan lebih mudah, dan TextBlob juga menggabungkan kemampuan pustaka Pola.
Ini bisa menjadi alat yang berguna untuk digunakan saat belajar jika Anda baru memulai, dan dapat digunakan dalam produksi untuk aplikasi yang tidak memerlukan banyak kinerja.
Ini menawarkan antarmuka yang jauh lebih ramah pengguna dan langsung untuk menjalankan fungsi NLP yang sama.
Ini adalah pilihan yang bagus untuk pemula yang ingin mengambil tugas NLP seperti analisis sentimen, kategorisasi teks, dan penandaan bagian-of-speech karena kurva belajarnya lebih sedikit dibandingkan dengan alat sumber terbuka lainnya.
TextBlob banyak digunakan dan sangat baik untuk proyek yang lebih kecil secara keseluruhan.
Pro
- Antarmuka pengguna perpustakaan sederhana dan jelas.
- Menawarkan identifikasi bahasa dan layanan terjemahan menggunakan Google Translate.
Kekurangan
- Dibandingkan dengan yang lain, itu lambat.
- Tidak ada model jaringan saraf
- Tidak ada vektor kata yang terintegrasi
5. BukaNLP
Sangat mudah untuk menggabungkan OpenNLP dengan proyek Apache lainnya seperti Apache Flink, Apache NiFi, dan Apache Spark karena di-host oleh Apache Foundation.
Ini adalah alat NLP komprehensif yang dapat digunakan dari baris perintah atau sebagai perpustakaan dalam aplikasi.
Ini mencakup semua komponen pemrosesan umum NLP.
Selain itu, ia menawarkan dukungan bahasa yang luas. Jika Anda menggunakan Java, OpenNLP adalah alat yang kuat dengan banyak kemampuan yang disiapkan untuk beban kerja produksi.
Selain mengaktifkan tugas NLP yang paling umum, seperti tokenization, segmentasi kalimat, dan penandaan part-of-speech, OpenNLP dapat digunakan untuk membuat aplikasi pemrosesan teks yang lebih kompleks.
Entropi maksimum dan pembelajaran mesin berbasis perceptron juga disertakan.
Pro
- Alat pelatihan model dengan beberapa fitur
- Berfokus pada tugas-tugas NLP dasar dan unggul dalam hal itu, termasuk identifikasi entitas, deteksi frasa, dan tokenisasi.
Kekurangan
- tidak memiliki kemampuan yang canggih; jika Anda ingin melanjutkan dengan JVM, pindah ke CoreNLP adalah langkah alami berikutnya.
6. AllenNLP
AllenNLP sangat ideal untuk aplikasi komersial dan analisis data karena dibangun di atas alat dan sumber daya PyTorch.
Ini berkembang menjadi alat yang mencakup semua untuk analisis teks.
Ini menjadikannya salah satu alat pemrosesan bahasa alami yang lebih canggih. Saat melakukan tugas lain secara mandiri, AllenNLP melakukan praproses data menggunakan paket sumber terbuka SpaCy gratis.
Titik penjualan utama AllenNLP adalah betapa mudahnya menggunakannya.
AllenNLP menyederhanakan proses pemrosesan bahasa alami, berbeda dengan program NLP lain yang menyertakan beberapa modul.
Akibatnya, hasil keluaran tidak pernah terasa membingungkan. Ini adalah alat yang fantastis bagi mereka yang tidak memiliki banyak pengetahuan.
Pro
- Dikembangkan di atas PyTorch
- sangat baik untuk mengeksplorasi dan bereksperimen menggunakan model mutakhir
- Ini dapat digunakan baik secara komersial maupun akademis
Kekurangan
- Tidak sesuai untuk proyek skala besar yang sedang dalam proses produksi.
Kesimpulan
Perusahaan menggunakan teknik NLP untuk mengekstrak wawasan dari data teks tidak terstruktur seperti email, ulasan online, media sosial postingan, dan lainnya. Alat sumber terbuka bebas biaya, mudah beradaptasi, dan memberi pengembang opsi penyesuaian lengkap.
Apa yang kamu tunggu? Gunakan segera dan ciptakan sesuatu yang luar biasa.
Selamat Coding!
Tinggalkan Balasan