אנו מבלים זמן רב בתקשורת עם אנשים באינטרנט באמצעות צ'אט, דואר אלקטרוני, אתרי אינטרנט ומדיה חברתית.
הנפחים העצומים של נתוני טקסט שאנו מייצרים בכל שנייה חומקים מתשומת ליבנו, אך לא תמיד.
הפעולות והביקורות של לקוחות מספקות לארגונים מידע יקר מפז על מה שלקוחות מעריכים ומוסרים ממנו בסחורות ובשירותים, כמו גם מה הם רוצים ממותג.
עם זאת, רוב העסקים עדיין מתקשים לקבוע את השיטה היעילה ביותר לניתוח נתונים.
מכיוון שחלק גדול מהנתונים אינם מובנים, למחשבים קשה להבין אותם, ומיון ידני ייקח זמן רב.
עיבוד נתונים רבים ביד הופך לעמלני, מונוטוני ופשוט בלתי ניתן להרחבה ככל שהפירמה מתרחבת.
למרבה המזל, עיבוד שפה טבעית יכול לסייע לך במציאת מידע רב תובנה בטקסט לא מובנה ולפתור מגוון בעיות של ניתוח טקסט, כולל ניתוח הסנטימנט, סיווג נושאים ועוד.
הפיכת השפה האנושית למובנת למכונות היא המטרה של תחום הבינה המלאכותית של עיבוד שפה טבעית (NLP), העושה שימוש בבלשנות ובמדעי המחשב.
NLP מאפשרת למחשבים להעריך באופן אוטומטי כמויות אדירות של נתונים, מה שמאפשר לך לזהות במהירות מידע רלוונטי.
ניתן להשתמש בטקסט לא מובנה (או סוגים אחרים של שפה טבעית) עם מגוון טכנולוגיות כדי לחשוף מידע בעל תובנות ולטפל במספר בעיות.
למרות שהיא אינה מקיפה בשום אופן, רשימת הכלים בקוד פתוח המוצגת להלן היא מקום נפלא להתחיל בו עבור כל אחד או כל ארגון המעוניין להשתמש בעיבוד שפה טבעית בפרויקטים שלהם.
1. NLTK
אפשר לטעון ש-Natural Language Toolkit (NLTK) הוא הכלי העשיר ביותר בתכונות שבדקתי.
כמעט כל טכניקות ה-NLP מיושמות, כולל קטגוריזציה, טוקניזציה, היווצרות, תיוג, ניתוח וחשיבה סמנטית.
אתה יכול לבחור את האלגוריתם או הגישה המדויקים שבהם אתה רוצה להשתמש מכיוון שלעתים קרובות יש כמה יישומים זמינים עבור כל אחד מהם.
מספר שפות נתמכות גם כן. למרות שהוא טוב למבנים פשוטים, העובדה שהוא מייצג את כל הנתונים כמחרוזות מאתגרת ליישם כמה יכולות מתוחכמות.
בהשוואה לכלים אחרים, הספרייה גם קצת איטית.
כל הדברים בחשבון, זוהי ערכת כלים מצוינת לניסויים, חקירה ויישומים הדורשים שילוב מסוים של אלגוריתמים.
Pros
- זוהי ספריית ה-NLP הפופולרית והשלמה ביותר עם מספר תוספות שלישיות.
- בהשוואה לספריות אחרות, הוא תומך ברוב השפות.
חסרונות
- קשה להבין ולנצל
- זה איטי
- אין דגמים של רשתות עצביות
- זה רק מחלק את הטקסט למשפטים מבלי להתחשב בסמנטיקה
2. מרגיז
SpaCy היא היריבה הבכירה ביותר של NLTK. למרות שיש לו רק יישום אחד עבור כל רכיב NLP, הוא בדרך כלל מהיר יותר.
בנוסף, הכל מיוצג כאובייקט ולא כמחרוזת, מה שמפשט את הממשק לפיתוח אפליקציות.
הבנה עמוקה יותר של נתוני הטקסט שלך תאפשר לך להשיג יותר.
זה גם מקל עליו להתחבר למספר מסגרות אחרות וכלים למדעי הנתונים. אבל בהשוואה ל-NLTK, SpaCy לא תומך בכמה שפות.
הוא מכיל מודלים עצביים רבים להיבטים שונים של עיבוד וניתוח שפה, כמו גם ממשק משתמש פשוט עם מגוון מצומצם של אפשרויות ותיעוד מעולה.
בנוסף, SpaCy נבנה כדי להכיל כמויות אדירות של נתונים ומתועד בצורה יסודית ביותר.
הוא כולל גם שפע של מודלים לעיבוד שפה טבעית שכבר הוכשרו, מה שמקל על הלמידה, ההוראה והשימוש בעיבוד שפה טבעית עם SpaCy.
בסך הכל, זהו כלי מצוין עבור אפליקציות חדשות שלא צריכות שיטה ספציפית וצריכות להיות ביצועיות בייצור.
Pros
- בהשוואה לדברים אחרים, זה מהיר.
- הלמידה והשימוש בו הם פשוטים.
- מודלים מאומנים באמצעות רשתות עצביות
חסרונות
- פחות יכולת הסתגלות בהשוואה ל-NLTK
3. גנסים
הגישות היעילות והקלות ביותר לביטוי מסמכים כווקטורים סמנטיים מושגות על ידי שימוש במסגרת הקוד הפתוח המיוחדת של Python הידועה בשם Gensim.
Gensim נוצר על ידי המחברים כדי לטפל בטקסט פשוט גולמי, לא מובנה באמצעות מגוון של למידת מכונה שיטות; לפיכך, זה רעיון חכם להשתמש ב-Gensim כדי להתמודד עם עבודות כמו Topic Modeling.
בנוסף, Gensim מוצא ביעילות קווי דמיון טקסטואליים, מוסיף לאינדקס תוכן ומנווט בין טקסטים שונים.
זה מאוד מיוחד ספריית פייתון התמקדות במשימות דוגמנות נושאים תוך שימוש בהקצאת Dirichlet סמויה ושיטות LDA אחרות).
בנוסף, הוא די טוב במציאת טקסטים הדומים זה לזה, באינדקס טקסטים ובניווט בין ניירות.
כלי זה מטפל בכמויות אדירות של נתונים ביעילות ובמהירות. הנה כמה מדריכים מתחילים.
Pros
- ממשק משתמש פשוט
- שימוש יעיל באלגוריתמים ידועים
- בקבוצת מחשבים, הוא יכול לבצע הקצאת Dirichlet סמויה וניתוח סמנטי סמוי.
חסרונות
- זה מיועד בעיקר לדוגמנות טקסט ללא פיקוח.
- חסר לו צינור NLP שלם ויש להשתמש בו בשילוב עם ספריות אחרות כמו Spacy או NLTK.
4. TextBlob
TextBlob הוא מעין סיומת NLTK.
באמצעות TextBlob, אתה יכול לגשת למספר פונקציות NLTK בקלות רבה יותר, ו-TextBlob משלב גם יכולות של ספריית Pattern.
זה יכול להיות כלי שימושי לשימוש בזמן למידה אם אתה רק מתחיל, והוא יכול לשמש בייצור עבור יישומים שאינם דורשים הרבה ביצועים.
הוא מציע ממשק הרבה יותר ידידותי למשתמש ופשוט לביצוע אותן פונקציות NLP.
זוהי אפשרות מצוינת לטירונים שרוצים לקחת על עצמם משימות NLP כמו ניתוח סנטימנטים, סיווג טקסט ותיוג חלקי דיבור מכיוון שעקומת הלמידה שלו פחותה מאשר בכלי קוד פתוח אחרים.
TextBlob נמצא בשימוש נרחב ומצוין עבור פרויקטים קטנים יותר בסך הכל.
Pros
- ממשק המשתמש של הספרייה פשוט וברור.
- הוא מציע שירותי זיהוי שפה ותרגום באמצעות Google Translate.
חסרונות
- בהשוואה לאחרים, זה איטי.
- אין מודלים של רשתות עצביות
- אין וקטורים של מילים משולבים
5. OpenNLP
זה פשוט לשלב את OpenNLP עם פרויקטים אחרים של Apache כמו Apache Flink, Apache NiFi ו- Apache Spark מכיוון שהוא מתארח על ידי קרן Apache.
זהו כלי NLP מקיף שניתן להשתמש בו משורת הפקודה או כספרייה באפליקציה.
הוא כולל את כל מרכיבי העיבוד הנפוצים של ה-NLP.
בנוסף, הוא מציע תמיכה נרחבת בשפה. אם אתה משתמש ב-Java, OpenNLP הוא כלי חזק עם המון יכולות שמוכן לעומסי עבודה בייצור.
בנוסף לאפשר את משימות ה-NLP האופייניות ביותר, כגון טוקניזציה, פילוח משפטים ותיוג חלקי דיבור, ניתן להשתמש ב-OpenNLP ליצירת יישומי עיבוד טקסט מורכבים יותר.
אנטרופיה מרבית ולמידת מכונה מבוססת פרספטרון כלולים גם כן.
Pros
- כלי אימון מודל עם מספר תכונות
- מתמקד במשימות NLP בסיסיות ומצטיין בהן, כולל זיהוי ישויות, זיהוי ביטויים וטוקניזציה.
חסרונות
- חסר יכולות מתוחכמות; אם אתה רוצה להמשיך עם JVM, המעבר ל-CoreNLP הוא הצעד הטבעי הבא.
6. אלןNLP
AllenNLP אידיאלי עבור יישומים מסחריים וניתוח נתונים מכיוון שהוא בנוי על כלים ומשאבים של PyTorch.
הוא מתפתח לכלי מקיף לניתוח טקסט.
זה הופך אותו לאחד מכלי עיבוד השפה הטבעית המתוחכמים יותר של הרשימה. בזמן ביצוע המשימות האחרות באופן עצמאי, AllenNLP מעבד נתונים מראש באמצעות חבילת הקוד הפתוח החינמית SpaCy.
נקודת המכירה העיקרית של AllenNLP היא כמה קל להשתמש בו.
AllenNLP מייעל את תהליך עיבוד השפה הטבעית, בניגוד לתוכניות NLP אחרות הכוללות מספר מודולים.
כתוצאה מכך, תוצאות הפלט לעולם אינן מרגישות מבלבלות. זהו כלי פנטסטי עבור אלה ללא ידע רב.
Pros
- פותח על גבי PyTorch
- מצוין לחקירה והתנסות באמצעות מודלים חדישים
- ניתן להשתמש בו הן מסחרית והן אקדמית
חסרונות
- לא מתאים לפרויקטים בקנה מידה גדול שנמצאים כעת בייצור.
סיכום
חברות משתמשות בטכניקות NLP כדי לחלץ תובנות מנתוני טקסט לא מובנים כגון מיילים, ביקורות מקוונות, מדיה חברתית פרסומים ועוד. כלי קוד פתוח הם ללא עלות, ניתנים להתאמה ומעניקים למפתחים אפשרויות התאמה אישית מלאות.
למה אתה מחכה? השתמש בהם מיד וצור משהו מדהים.
קידוד שמח!
השאירו תגובה