Trascorriamo molto tempo a comunicare con le persone online tramite chat, e-mail, siti Web e social media.
Gli enormi volumi di dati testuali che produciamo ogni secondo sfuggono alla nostra attenzione, ma non sempre.
Le azioni e le recensioni dei clienti forniscono alle organizzazioni informazioni inestimabili su ciò che i clienti apprezzano e disapprovano in beni e servizi, nonché su ciò che desiderano da un marchio.
La maggior parte delle aziende, tuttavia, ha ancora difficoltà a determinare il metodo più efficace per l'analisi dei dati.
Poiché la maggior parte dei dati non è strutturata, i computer hanno difficoltà a comprenderli e l'ordinamento manuale richiederebbe molto tempo.
L'elaborazione manuale di molti dati diventa laboriosa, monotona e semplicemente non scalabile man mano che un'azienda si espande.
Per fortuna, l'elaborazione del linguaggio naturale può aiutarti a trovare informazioni approfondite nel testo non strutturato e a risolvere una serie di problemi di analisi del testo, tra cui sentiment analysis, categorizzazione degli argomenti e altro.
Rendere il linguaggio umano comprensibile alle macchine è l'obiettivo del campo dell'intelligenza artificiale dell'elaborazione del linguaggio naturale (PNL), che fa uso della linguistica e dell'informatica.
La NLP consente ai computer di valutare automaticamente enormi quantità di dati, consentendo di identificare rapidamente le informazioni rilevanti.
Il testo non strutturato (o altri tipi di linguaggio naturale) può essere utilizzato con una gamma di tecnologie per scoprire informazioni approfondite e affrontare una serie di problemi.
Sebbene non sia affatto completo, l'elenco di strumenti open source presentato di seguito è un ottimo punto di partenza per chiunque o qualsiasi organizzazione interessata a utilizzare l'elaborazione del linguaggio naturale nei propri progetti.
1. NLTK
Si potrebbe obiettare che Natural Language Toolkit (NLTK) è lo strumento più ricco di funzionalità che abbia mai visto.
Vengono implementate quasi tutte le tecniche della PNL, inclusi categorizzazione, tokenizzazione, stemming, tagging, parsing e ragionamento semantico.
È possibile selezionare l'algoritmo o l'approccio preciso che si desidera utilizzare perché sono spesso disponibili diverse implementazioni per ciascuno.
Sono supportate anche numerose lingue. Sebbene sia utile per strutture semplici, il fatto che rappresenti tutti i dati come stringhe rende difficile l'applicazione di alcune funzionalità sofisticate.
Rispetto ad altri strumenti, anche la libreria è un po' lenta.
Tutto sommato, questo è un set di strumenti eccellente per la sperimentazione, l'esplorazione e le applicazioni che richiedono un certo mix di algoritmi.
Vantaggi
- È la libreria NLP più popolare e completa con diverse terze aggiunte.
- Rispetto ad altre librerie, supporta la maggior parte delle lingue.
Svantaggi
- difficile da capire e utilizzare
- È lento
- nessun modello di reti neurali
- Divide solo il testo in frasi senza considerare la semantica
2. spacy
SpaCy è il più probabile rivale di NLTK. Sebbene abbia solo un'implementazione per ogni componente NLP, è generalmente più veloce.
Inoltre, tutto è rappresentato come un oggetto anziché come una stringa, il che semplifica l'interfaccia per lo sviluppo di app.
Avere una conoscenza più approfondita dei tuoi dati di testo ti consentirà di ottenere di più.
Ciò semplifica anche la connessione con molti altri framework e strumenti di scienza dei dati. Ma rispetto a NLTK, SpaCy non supporta tante lingue.
Presenta molti modelli neurali per diversi aspetti dell'elaborazione e dell'analisi del linguaggio, nonché un'interfaccia utente semplice con una gamma ridotta di opzioni e un'eccellente documentazione.
Inoltre, SpaCy è stato creato per ospitare enormi quantità di dati ed è estremamente documentato.
Include anche una pletora di modelli per l'elaborazione del linguaggio naturale che sono già stati addestrati, rendendo più facile l'apprendimento, l'insegnamento e l'utilizzo dell'elaborazione del linguaggio naturale con SpaCy.
Nel complesso, questo è uno strumento eccellente per le nuove app che non richiedono un metodo specifico e devono essere performanti in produzione.
Vantaggi
- Rispetto ad altre cose, è veloce.
- Imparare e usarlo è semplice.
- i modelli vengono addestrati utilizzando le reti neurali
Svantaggi
- meno adattabilità rispetto a NLTK
3. Gensim
Gli approcci più efficaci e facili per esprimere i documenti come vettori semantici si ottengono utilizzando il framework Python open source specializzato noto come Gensim.
Gensim è stato creato dagli autori per gestire testo normale grezzo e non strutturato utilizzando una gamma di machine learning metodi; quindi, è un'idea intelligente usare Gensim per affrontare lavori come Topic Modelling.
Inoltre, Gensim trova efficacemente somiglianze testuali, indicizza il contenuto e naviga tra testi distinti.
È un altamente specializzato Libreria Python concentrandosi su attività di modellazione di argomenti che utilizzano l'allocazione di Dirichlet latente e altri metodi LDA).
Inoltre, è abbastanza bravo a trovare testi simili tra loro, a indicizzare i testi e a navigare tra i fogli.
Questo strumento gestisce enormi quantità di dati in modo efficiente e rapido. Ecco alcuni tutorial iniziali.
Vantaggi
- semplice interfaccia utente
- uso efficiente di noti algoritmi
- Su un gruppo di computer, può eseguire l'allocazione Dirichlet latente e l'analisi semantica latente.
Svantaggi
- È principalmente destinato alla modellazione del testo senza supervisione.
- Manca di una pipeline NLP completa e dovrebbe essere utilizzato insieme ad altre librerie come Spacy o NLTK.
4. TestoBlob
TextBlob è una sorta di estensione NLTK.
Tramite TextBlob, puoi accedere più facilmente a numerose funzioni NLTK e TextBlob incorpora anche funzionalità della libreria Pattern.
Questo potrebbe essere uno strumento utile da utilizzare durante l'apprendimento se hai appena iniziato e può essere utilizzato in produzione per applicazioni che non richiedono molte prestazioni.
Offre un'interfaccia molto più semplice e intuitiva per l'esecuzione delle stesse funzioni NLP.
È un'ottima opzione per i principianti che desiderano svolgere attività di NLP come l'analisi del sentimento, la categorizzazione del testo e la codifica di parti del discorso perché la sua curva di apprendimento è inferiore rispetto ad altri strumenti open source.
TextBlob è ampiamente utilizzato ed è eccellente per i progetti più piccoli in generale.
Vantaggi
- L'interfaccia utente della libreria è semplice e chiara.
- Offre servizi di identificazione e traduzione della lingua utilizzando Google Translate.
Svantaggi
- Rispetto ad altri, è lento.
- Nessun modello di reti neurali
- Nessun vettore di parole integrato
5. OpenPNL
È semplice incorporare OpenNLP con altri progetti Apache come Apache Flink, Apache NiFi e Apache Spark perché è ospitato dalla Apache Foundation.
È uno strumento NLP completo che può essere utilizzato dalla riga di comando o come libreria in un'applicazione.
Include tutti i componenti di elaborazione comuni della NLP.
Inoltre, offre un ampio supporto linguistico. Se stai usando Java, OpenNLP è uno strumento potente con una tonnellata di funzionalità che è preparato per i carichi di lavoro di produzione.
Oltre a consentire le attività più tipiche della NLP, come la tokenizzazione, la segmentazione delle frasi e la codifica di parti del discorso, OpenNLP può essere utilizzato per creare applicazioni di elaborazione del testo più complesse.
Sono inclusi anche l'entropia massima e l'apprendimento automatico basato su perceptron.
Vantaggi
- Uno strumento di formazione modello con diverse funzionalità
- Si concentra sulle attività di base della NLP ed eccelle in esse, inclusa l'identificazione di entità, il rilevamento di frasi e la tokenizzazione.
Svantaggi
- manca di capacità sofisticate; se vuoi continuare con JVM, passare a CoreNLP è il prossimo passo naturale.
6. AllenPNL
AllenNLP è ideale per applicazioni commerciali e analisi dei dati poiché è basato su strumenti e risorse PyTorch.
Si sviluppa in uno strumento onnicomprensivo per l'analisi del testo.
Questo lo rende uno degli strumenti di elaborazione del linguaggio naturale più sofisticati dell'elenco. Mentre esegue le altre attività in modo indipendente, AllenNLP preelabora i dati utilizzando il pacchetto open source gratuito SpaCy.
Il punto di forza di AllenNLP è la facilità d'uso.
AllenNLP semplifica il processo di elaborazione del linguaggio naturale, a differenza di altri programmi NLP che includono diversi moduli.
Di conseguenza, i risultati di output non sono mai confusi. È uno strumento fantastico per chi non ha molta conoscenza.
Vantaggi
- Sviluppato su PyTorch
- ottimo per esplorare e sperimentare utilizzando modelli all'avanguardia
- Può essere utilizzato sia commercialmente che accademicamente
Svantaggi
- Non appropriato per progetti su larga scala attualmente in produzione.
Conclusione
Le aziende utilizzano tecniche di PNL per estrarre informazioni da dati di testo non strutturati come e-mail, recensioni online, Social Media messaggi e altro ancora. Gli strumenti open source sono gratuiti, adattabili e offrono agli sviluppatori opzioni di personalizzazione complete.
Che cosa state aspettando? Usali subito e crea qualcosa di incredibile.
Buona programmazione!
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