私たちは、チャット、電子メール、ウェブサイト、ソーシャル メディアを通じてオンラインで人々とコミュニケーションをとることに多くの時間を費やしています。
私たちが毎秒生成する膨大な量のテキスト データは、私たちの注意をそらしますが、常にではありません。
顧客の行動とレビューは、顧客が商品やサービスで何を評価し、何を不満に思っているか、ブランドに何を求めているかについての貴重な情報を組織に提供します。
しかし、大多数の企業は、データ分析の最も効果的な方法を決定するのにまだ苦労しています。
データの多くは構造化されていないため、コンピューターはデータを理解するのが難しく、手動で並べ替えると非常に時間がかかります。
大量のデータを手作業で処理することは、面倒で単調になり、会社が拡大するにつれて単純に拡張できなくなります。
ありがたいことに、自然言語処理は、構造化されていないテキストから洞察に満ちた情報を見つけ出し、さまざまなテキスト分析の問題を解決するのに役立ちます。 感情分析、件名の分類など。
人間の言葉を機械が理解できるようにすることが、言語学とコンピューター サイエンスを利用した自然言語処理 (NLP) の人工知能分野の目標です。
NLP を使用すると、コンピュータは膨大な量のデータを自動的に評価できるため、関連する情報をすばやく特定できます。
非構造化テキスト (または他の種類の自然言語) をさまざまなテクノロジと共に使用して、洞察に満ちた情報を明らかにし、多くの問題に対処することができます。
決して包括的なものではありませんが、以下に示すオープンソース ツールのリストは、プロジェクトで自然言語処理を使用することに関心のある人や組織にとって、出発点として最適です。
1. NLTK
Natural Language Toolkit (NLTK) は、私がこれまで調べた中で最も機能豊富なツールであると言えます。
カテゴリ化、トークン化、ステミング、タグ付け、解析、セマンティック推論など、ほぼすべての NLP 手法が実装されています。
多くの場合、それぞれに複数の実装が利用できるため、利用したい正確なアルゴリズムまたはアプローチを選択できます。
多数の言語もサポートされています。 単純な構造には適していますが、すべてのデータを文字列として表すという事実により、一部の高度な機能を適用することが困難になります。
他のツールと比較すると、ライブラリも少し動きが鈍いです。
すべてを考慮すると、これは、特定のアルゴリズムの組み合わせを必要とする実験、調査、およびアプリケーションに最適なツールセットです。
メリット
- これは、いくつかの XNUMX 番目の追加機能を備えた、最も人気のある完全な NLP ライブラリです。
- 他のライブラリと比較して、ほとんどの言語をサポートしています。
デメリット
- 理解して利用するのが難しい
- 遅い
- のモデルはありません ニューラルネットワーク
- セマンティクスを考慮せずにテキストを文に分割するだけです
2. ぼんやりしました
SpaCy は NLTK の最も有力なライバルです。 NLP コンポーネントごとに XNUMX つの実装しかありませんが、一般的には高速です。
さらに、すべてが文字列ではなくオブジェクトとして表されるため、アプリを開発するためのインターフェイスが簡素化されます。
テキスト データをより深く理解することで、より多くのことを達成できるようになります。
これにより、他のいくつかのフレームワークやデータ サイエンス ツールとの接続も容易になります。 ただし、NLTK と比較すると、SpaCy はそれほど多くの言語をサポートしていません。
言語処理と分析のさまざまな側面のための多くのニューラル モデルと、凝縮された範囲のオプションと優れたドキュメントを備えた簡単なユーザー インターフェイスを備えています。
さらに、SpaCy は膨大な量のデータに対応できるように構築されており、非常に詳細に文書化されています。
また、トレーニング済みの自然言語処理のモデルが多数含まれているため、SpaCy を使用した自然言語処理の学習、教育、および使用が容易になります。
全体として、これは、特定の方法を必要とせず、本番環境でパフォーマンスを発揮する必要がある新しいアプリにとって優れたツールです。
メリット
- 他のものに比べて、速いです。
- 学習と使用は簡単です。
- モデルはニューラル ネットワークを使用してトレーニングされます
デメリット
- NLTKと比較して適応性が低い
3. ゲンシム
ドキュメントをセマンティック ベクトルとして表現するための最も効果的で簡単な方法は、Gensim として知られる特殊なオープン ソース Python フレームワークを使用することによって実現されます。
Gensim は著者によって作成され、一連の範囲を使用して生の構造化されていないプレーンテキストを処理します 機械学習 メソッド; したがって、Gensim を使用してトピック モデリングのような仕事に取り組むのは賢明な考えです。
さらに、Gensim は効果的にテキストの類似点を見つけ、コンテンツにインデックスを付け、異なるテキスト間をナビゲートします。
高度な専門性です Pythonライブラリ 潜在的ディリクレ配分法やその他の LDA 法を利用したトピック モデリング タスクに焦点を当てています。
さらに、互いに類似したテキストの検索、テキストの索引付け、論文間の移動が非常に得意です。
このツールは、大量のデータを効率的かつ迅速に処理します。 ここにいくつかの開始チュートリアルがあります。
メリット
- シンプルなユーザーインターフェース
- よく知られたアルゴリズムの効率的な使用
- コンピューターのグループでは、潜在的なディリクレ割り当てと潜在的な意味分析を行うことができます。
デメリット
- 主に、教師なしテキスト モデリングを対象としています。
- 完全な NLP パイプラインがないため、Spacy や NLTK などの他のライブラリと組み合わせて使用する必要があります。
4. テキストブロブ
TextBlob は一種の NLTK 拡張機能です。
TextBlob を使用すると、多数の NLTK 関数に簡単にアクセスでき、TextBlob にはパターン ライブラリ機能も組み込まれています。
これは、学習を始めたばかりの場合に役立つツールであり、多くのパフォーマンスを必要としないアプリケーションの本番環境で使用できます。
これは、同じ NLP 機能を実行するためのはるかにユーザーフレンドリーで簡単なインターフェイスを提供します。
他のオープンソース ツールよりも学習曲線が短いため、感情分析、テキストの分類、品詞のタグ付けなどの NLP タスクを実行したい初心者に最適なオプションです。
TextBlob は広く使用されており、全体的に小規模なプロジェクトに最適です。
メリット
- ライブラリのユーザー インターフェイスはシンプルで明確です。
- Google 翻訳を使用した言語識別および翻訳サービスを提供しています。
デメリット
- 他と比べて、遅いです。
- ニューラル ネットワークのモデルがない
- 単語ベクトルが統合されていません
5. OpenNLP
OpenNLP は Apache Foundation によってホストされているため、Apache Flink、Apache NiFi、Apache Spark などの他の Apache プロジェクトに簡単に組み込むことができます。
これは、コマンド ラインから、またはアプリケーションのライブラリとして使用できる包括的な NLP ツールです。
これには、NLP の一般的な処理コンポーネントがすべて含まれています。
さらに、広範な言語サポートを提供します。 Java を使用している場合、OpenNLP は、本番ワークロード用に準備された多数の機能を備えた強力なツールです。
トークン化、文のセグメンテーション、品詞のタグ付けなど、最も一般的な NLP タスクを有効にするだけでなく、OpenNLP を使用して、より複雑なテキスト処理アプリケーションを作成することもできます。
最大エントロピーとパーセプトロンベースの機械学習も含まれています。
メリット
- いくつかの機能を備えたモデル トレーニング ツール
- エンティティの識別、フレーズの検出、トークン化など、基本的な NLP タスクに重点を置き、それらを得意としています。
デメリット
- 洗練された機能がありません。 JVM を使い続けたい場合は、CoreNLP に移行することが次の自然なステップです。
6. アレンNLP
AllenNLP は、PyTorch のツールとリソースに基づいて構築されているため、商用アプリケーションやデータ分析に最適です。
テキスト分析のための包括的なツールに発展します。
これにより、リストのより洗練された自然言語処理ツールの XNUMX つになります。 他のタスクを個別に実行しながら、AllenNLP は無料の SpaCy オープンソース パッケージを使用してデータを前処理します。
AllenNLP の主なセールス ポイントは、その使いやすさです。
AllenNLP は、いくつかのモジュールを含む他の NLP プログラムとは対照的に、自然言語処理プロセスを簡素化します。
結果として、出力結果が混乱することはありません。 あまり知識のない人にとっては素晴らしいツールです。
メリット
- PyTorch 上で開発
- 最先端のモデルを使用した探索と実験に最適
- 商業的にも学術的にも使用できます
デメリット
- 現在運用中の大規模なプロジェクトには適していません。
まとめ
企業は NLP 技術を使用して、電子メール、オンライン レビューなどの非構造化テキスト データから洞察を抽出しています。 ソーシャルメディア 投稿など。 オープンソース ツールは、コストがかからず、順応性があり、開発者に完全なカスタマイズ オプションを提供します。
何を待っていますか? それらをすぐに使用して、素晴らしいものを作成してください。
ハッピーコーディング!
コメントを残す