Bab lan Paragraf[Singidaken][Tampilake]
Kita mbuwang akeh wektu kanggo komunikasi karo wong online liwat chatting, email, situs web, lan media sosial.
Volume data teks sing akeh banget sing diasilake saben detik ora luput saka perhatian kita, nanging ora mesthi.
Tumindak lan ulasan pelanggan nyedhiyakake informasi sing ora larang regane marang organisasi babagan apa sing dianggep pelanggan lan ora disenengi ing barang lan layanan, uga apa sing dikarepake saka merek.
Nanging, mayoritas bisnis isih angel nemtokake cara sing paling efektif kanggo analisis data.
Amarga akeh data sing ora terstruktur, komputer angel ngerteni, lan ngurutake kanthi manual bakal mbutuhake wektu.
Ngolah akeh data kanthi tangan dadi angel, monoton, lan ora bisa diukur nalika perusahaan berkembang.
Matur nuwun, Pangolahan Basa Alami bisa nulung sampeyan nemokake informasi sing migunani ing teks sing ora terstruktur lan ngrampungake sawetara masalah analisis teks, kalebu analisis sentimen, kategorisasi subyek, lan liya-liyane.
Nggawe basa manungsa bisa dimangerteni dening mesin minangka tujuan saka lapangan intelijen buatan saka proses basa alami (NLP), sing nggunakake linguistik lan ilmu komputer.
NLP ngidini komputer kanthi otomatis ngevaluasi jumlah data sing akeh banget, supaya sampeyan bisa kanthi cepet ngenali informasi sing cocog.
Teks sing ora terstruktur (utawa jinis basa alami liyane) bisa digunakake kanthi macem-macem teknologi kanggo nemokake informasi sing migunani lan ngatasi sawetara masalah.
Sanajan ora lengkap, dhaptar alat sumber terbuka sing ditampilake ing ngisor iki minangka papan sing apik kanggo miwiti kanggo sapa wae utawa organisasi sing pengin nggunakake pangolahan basa alami ing proyeke.
1. NLTK
Siji bisa mbantah manawa Natural Language Toolkit (NLTK) minangka alat sing paling sugih fitur sing dakdeleng.
Meh kabeh teknik NLP ditindakake, kalebu kategorisasi, tokenisasi, stemming, tagging, parsing, lan penalaran semantik.
Sampeyan bisa milih algoritma utawa pendekatan sing tepat sing pengin digunakake amarga ana sawetara implementasine sing kasedhiya kanggo saben.
Akeh basa uga didhukung. Senajan iku apik kanggo struktur prasaja, kasunyatan sing makili kabeh data minangka strings ndadekake tantangan kanggo aplikasi sawetara kapabilitas canggih.
Yen dibandhingake karo piranti liyane, perpustakaan uga rada sluggish.
Kabeh sing dianggep, iki minangka toolset sing apik kanggo eksperimen, eksplorasi, lan aplikasi sing mbutuhake campuran algoritma tartamtu.
Pros
- Iki minangka perpustakaan NLP sing paling populer lan lengkap kanthi sawetara tambahan katelu.
- Dibandhingake karo perpustakaan liyane, ndhukung akeh basa.
cons
- angel dipahami lan digunakake
- Iku alon
- ora model saka jaringan saraf
- Mung mbagi teks dadi ukara tanpa nimbang semantik
2. angkasa
SpaCy minangka saingan paling dhuwur saka NLTK. Sanajan mung duwe siji implementasine kanggo saben komponen NLP, umume luwih cepet.
Kajaba iku, kabeh dituduhake minangka obyek tinimbang senar, sing nyederhanakake antarmuka kanggo ngembangake aplikasi.
Nduwe pemahaman sing luwih jero babagan data teks sampeyan bakal ngidini sampeyan entuk luwih akeh.
Iki uga nggawe luwih gampang kanggo nyambungake karo sawetara kerangka kerja lan alat ilmu data liyane. Nanging dibandhingake karo NLTK, SpaCy ora ndhukung akeh basa.
Iki nampilake akeh model saraf kanggo macem-macem aspek pamrosesan lan analisis basa, uga antarmuka pangguna sing gampang kanthi macem-macem pilihan lan dokumentasi sing apik.
Kajaba iku, SpaCy wis dibangun kanggo nampung data sing akeh banget lan didokumentasikake kanthi lengkap.
Uga kalebu akeh model pangolahan basa alami sing wis dilatih, supaya luwih gampang sinau, mulang, lan nggunakake pangolahan basa alami karo SpaCy.
Sakabèhé, iki minangka alat sing apik kanggo aplikasi anyar sing ora mbutuhake cara tartamtu lan kudu dadi performa ing produksi.
Pros
- Dibandhingake karo liyane, iku cepet.
- Sinau lan nggunakake iku prasaja.
- model dilatih nggunakake jaringan syaraf
cons
- daya adaptasi kurang dibandhingake karo NLTK
3. Gensim
Pendekatan sing paling efektif lan gampang kanggo nyebut dokumen minangka vektor semantik digayuh kanthi nggunakake kerangka Python open-source khusus sing dikenal minangka Gensim.
Gensim digawe dening penulis kanggo nangani teks kosong mentah lan ora terstruktur nggunakake sawetara learning machine cara; mula, iku idea pinter nggunakake Gensim kanggo nyegat proyek kaya Topic Modelling.
Kajaba iku, Gensim kanthi efektif nemokake persamaan teks, ngindeks isi, lan navigasi ing antarane teks sing beda.
Iku Highly specialized Pustaka Python fokus ing tugas modeling topik nggunakake Alokasi Dirichlet Laten lan cara LDA liyane.
Kajaba iku, cukup apik kanggo nemokake teks sing padha karo siji liyane, ngindeks teks, lan navigasi ing kertas.
Alat iki nangani akeh data kanthi efisien lan cepet. Kene sawetara tutorial miwiti.
Pros
- antarmuka panganggo prasaja
- nggunakake efisien algoritma kondhang
- Ing klompok komputer, bisa nindakake alokasi Dirichlet laten lan analisis semantik laten.
cons
- Umume ditujokake kanggo pemodelan teks sing ora diawasi.
- Ora ana pipa NLP sing lengkap lan kudu digunakake bebarengan karo perpustakaan liyane kaya Spacy utawa NLTK.
4. TextBlob
TextBlob minangka jinis ekstensi NLTK.
Liwat TextBlob, sampeyan bisa ngakses akeh fungsi NLTK kanthi luwih gampang, lan TextBlob uga nggabungake kemampuan perpustakaan Pola.
Iki bisa dadi alat sing migunani kanggo digunakake nalika sinau yen sampeyan lagi miwiti, lan bisa digunakake ing produksi kanggo aplikasi sing ora mbutuhake kinerja akeh.
Nawakake antarmuka sing luwih gampang pangguna lan gampang kanggo nindakake fungsi NLP sing padha.
Iki minangka pilihan sing apik kanggo wong anyar sing pengin nindakake tugas NLP kayata analisis sentimen, kategorisasi teks, lan tag part-of-speech amarga kurva sinau kurang saka piranti open-source liyane.
TextBlob akeh digunakake lan apik banget kanggo proyek cilik sakabèhé.
Pros
- Antarmuka panganggo perpustakaan iku prasaja lan cetha.
- Nawakake layanan identifikasi basa lan terjemahan nggunakake Google Translate.
cons
- Dibandhingake karo liyane, iku alon.
- Ora ana model jaringan saraf
- Ora ana vektor tembung sing terintegrasi
5. OpenNLP
Gampang kanggo nggabungake OpenNLP karo proyek Apache liyane kaya Apache Flink, Apache NiFi, lan Apache Spark amarga di-host dening Apache Foundation.
Iku alat NLP lengkap sing bisa digunakake saka baris printah utawa minangka perpustakaan ing aplikasi.
Iki kalebu kabeh komponen pangolahan umum NLP.
Kajaba iku, nawakake dhukungan basa sing ekstensif. Yen sampeyan nggunakake Jawa, OpenNLP minangka alat sing kuat kanthi akeh kapabilitas sing disiapake kanggo beban kerja produksi.
Saliyane ngaktifake tugas NLP sing paling khas, kayata tokenisasi, segmentasi ukara, lan tag part-of-speech, OpenNLP bisa digunakake kanggo nggawe aplikasi pangolahan teks sing luwih rumit.
Entropi maksimal lan pembelajaran mesin adhedhasar perceptron uga kalebu.
Pros
- Alat latihan model kanthi sawetara fitur
- Fokus ing tugas NLP dhasar lan unggul, kalebu identifikasi entitas, deteksi frasa, lan tokenisasi.
cons
- ora duwe kabisan sing canggih; yen sampeyan pengin nerusake JVM, pindhah menyang CoreNLP minangka langkah alami sabanjure.
6. AllenNLP
AllenNLP becik kanggo aplikasi komersial lan analisis data amarga dibangun ing alat lan sumber daya PyTorch.
Iki berkembang dadi alat sing nyakup kabeh kanggo analisis teks.
Iki ndadekake salah sawijining alat pangolahan basa alami sing luwih canggih. Nalika nindakake tugas liyane kanthi mandiri, AllenNLP ngolah data kanthi nggunakake paket sumber terbuka SpaCy gratis.
Titik jual utama AllenNLP yaiku gampang digunakake.
AllenNLP nyepetake proses pangolahan basa alami, beda karo program NLP liyane sing kalebu sawetara modul.
Akibaté, asil output ora bakal bingung. Iki minangka alat sing apik banget kanggo wong sing ora duwe kawruh.
Pros
- Dikembangaké ing ndhuwur PyTorch
- banget kanggo njelajah lan nyobi nggunakake model mutakhir
- Bisa digunakake kanggo komersial lan akademisi
cons
- Ora cocok kanggo proyek skala gedhe sing saiki lagi diproduksi.
kesimpulan
Perusahaan nggunakake teknik NLP kanggo ngekstrak wawasan saka data teks sing ora terstruktur kayata email, ulasan online, media sosial kiriman, lan liya-liyane. Piranti open-source gratis biaya, bisa adaptasi, lan menehi pangembang opsi pangaturan dhewe lengkap.
Opo sing mbok enteni? Gunakake langsung lan nggawe sing luar biasa.
Seneng Coding!
Ninggalake a Reply