ჩვენ დიდ დროს ვატარებთ ადამიანებთან ონლაინ კომუნიკაციაში ჩატის, ელექტრონული ფოსტის, ვებსაიტების და სოციალური მედიის საშუალებით.
ტექსტური მონაცემების უზარმაზარი მოცულობები, რომელსაც ჩვენ ყოველ წამს ვაწარმოებთ, ჩვენს ყურადღებას აქცევს, მაგრამ არა ყოველთვის.
მომხმარებელთა ქმედებები და მიმოხილვები აწვდის ორგანიზაციებს ფასდაუდებელ ინფორმაციას იმის შესახებ, თუ რას აფასებენ და არ ეთანხმებიან მომხმარებლები საქონელსა და მომსახურებაში, ისევე როგორც რა სურთ მათ ბრენდისგან.
თუმცა, ბიზნესების უმრავლესობას ჯერ კიდევ უჭირს მონაცემთა ანალიზის ყველაზე ეფექტური მეთოდის დადგენა.
ვინაიდან მონაცემთა დიდი ნაწილი არასტრუქტურირებულია, კომპიუტერებს უჭირთ მისი გაგება და მისი ხელით დახარისხება ძალიან შრომატევადი იქნება.
ბევრი მონაცემების ხელით დამუშავება ხდება შრომატევადი, ერთფეროვანი და უბრალოდ არამაშტაბური ფირმის გაფართოებასთან ერთად.
საბედნიეროდ, ბუნებრივი ენის დამუშავება დაგეხმარებათ არასტრუქტურირებულ ტექსტში ამომწურავი ინფორმაციის მოძიებაში და ტექსტის ანალიზის მთელი რიგი საკითხების გადაჭრაში, მათ შორის განწყობის ანალიზი, საგნების კატეგორიზაცია და სხვა.
ადამიანის ენის მანქანებისთვის გასაგები გახადოს ბუნებრივი ენის დამუშავების ხელოვნური ინტელექტის სფეროს მიზანი (NLP), რომელიც იყენებს ლინგვისტიკას და კომპიუტერულ მეცნიერებას.
NLP საშუალებას აძლევს კომპიუტერებს ავტომატურად შეაფასონ უზარმაზარი რაოდენობის მონაცემები, რაც შესაძლებელს გახდის შესაბამისი ინფორმაციის სწრაფად იდენტიფიცირებას.
არასტრუქტურირებული ტექსტი (ან სხვა სახის ბუნებრივი ენა) შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა ტექნოლოგიებთან ერთად გამჭრიახი ინფორმაციის გამოსავლენად და რიგი საკითხების გადასაჭრელად.
მიუხედავად იმისა, რომ არავითარ შემთხვევაში არ არის ყოვლისმომცველი, ქვემოთ წარმოდგენილი ღია წყაროს ინსტრუმენტების სია შესანიშნავი ადგილია დასაწყებად ვინმესთვის ან ნებისმიერი ორგანიზაციისთვის, რომელიც დაინტერესებულია ბუნებრივი ენის დამუშავებით თავიანთ პროექტებში.
1. NLTK
შეიძლება ვიკამათოთ, რომ ბუნებრივი ენის ხელსაწყოების ნაკრები (NLTK) არის ყველაზე მდიდარი ინსტრუმენტი, რომელიც მე მინახავს.
NLP-ის თითქმის ყველა ტექნიკა დანერგილია, მათ შორის კატეგორიზაცია, ტოკენიზაცია, ფუძემდებლობა, ტეგირება, გარჩევა და სემანტიკური მსჯელობა.
თქვენ შეგიძლიათ აირჩიოთ ზუსტი ალგორითმი ან მიდგომა, რომლის გამოყენებაც გსურთ, რადგან ხშირად არსებობს რამდენიმე განხორციელება თითოეულისთვის.
ასევე მხარდაჭერილია მრავალი ენა. მიუხედავად იმისა, რომ ეს კარგია მარტივი სტრუქტურებისთვის, ის ფაქტი, რომ იგი წარმოადგენს ყველა მონაცემს სტრიქონების სახით, ართულებს გარკვეული დახვეწილი შესაძლებლობების გამოყენებას.
სხვა ინსტრუმენტებთან შედარებით, ბიბლიოთეკა ასევე ოდნავ დუნეა.
ყველაფრის გათვალისწინებით, ეს არის შესანიშნავი ხელსაწყოების ნაკრები ექსპერიმენტებისთვის, ძიებისთვის და აპლიკაციებისთვის, რომლებიც საჭიროებენ ალგორითმების გარკვეულ ნაზავს.
დადებითი
- ეს არის ყველაზე პოპულარული და სრული NLP ბიბლიოთეკა რამდენიმე მესამე დამატებით.
- სხვა ბიბლიოთეკებთან შედარებით, ის მხარს უჭერს ენების უმეტესობას.
Cons
- რთული გასაგები და გამოყენება
- ნელია
- არ არის მოდელები ნეირონული ქსელები
- ის მხოლოდ ტექსტს ყოფს წინადადებებად სემანტიკის გათვალისწინების გარეშე
2. კოსმოსური
SpaCy არის NLTK-ის ყველაზე სავარაუდო მთავარი კონკურენტი. მიუხედავად იმისა, რომ მას აქვს მხოლოდ ერთი განხორციელება თითოეული NLP კომპონენტისთვის, ის ზოგადად უფრო სწრაფია.
გარდა ამისა, ყველაფერი წარმოდგენილია როგორც ობიექტი და არა სტრიქონი, რაც ამარტივებს აპების შემუშავების ინტერფეისს.
თქვენი ტექსტის მონაცემების უფრო ღრმად გააზრება საშუალებას მოგცემთ მიაღწიოთ უფრო მეტს.
ეს ასევე აადვილებს მას რამდენიმე სხვა ჩარჩოსთან და მონაცემთა მეცნიერების ინსტრუმენტებთან დაკავშირებას. მაგრამ NLTK-თან შედარებით, SpaCy არ უჭერს მხარს იმდენ ენას.
მას აქვს მრავალი ნერვული მოდელი ენის დამუშავებისა და ანალიზის სხვადასხვა ასპექტისთვის, ასევე მარტივი მომხმარებლის ინტერფეისი პარამეტრების შეკუმშული დიაპაზონით და შესანიშნავი დოკუმენტაცია.
გარდა ამისა, SpaCy აშენდა უზარმაზარი რაოდენობის მონაცემების განსათავსებლად და ძალიან საფუძვლიანად არის დოკუმენტირებული.
ის ასევე მოიცავს ბუნებრივი ენის დამუშავების უამრავ მოდელს, რომლებიც უკვე გავლილია, რაც აადვილებს SpaCy-თან ბუნებრივი ენის დამუშავების სწავლას, სწავლებას და გამოყენებას.
საერთო ჯამში, ეს არის შესანიშნავი ინსტრუმენტი ახალი აპლიკაციებისთვის, რომლებსაც არ სჭირდებათ კონკრეტული მეთოდი და უნდა იყვნენ ეფექტურობა წარმოებაში.
დადებითი
- სხვა საკითხებთან შედარებით, ის სწრაფია.
- მისი სწავლა და გამოყენება მარტივია.
- მოდელები ივარჯიშება ნერვული ქსელების გამოყენებით
Cons
- ნაკლები ადაპტირება NLTK-თან შედარებით
3. გენსიმ
დოკუმენტების სემანტიკური ვექტორების სახით გამოხატვის ყველაზე ეფექტური და მარტივი მიდგომები მიიღწევა სპეციალიზებული ღია კოდის პითონის ჩარჩოს გამოყენებით, რომელიც ცნობილია როგორც Gensim.
Gensim შეიქმნა ავტორების მიერ, რათა დამუშავებულიყო დაუმუშავებელი, არასტრუქტურირებული უბრალო ტექსტი დიაპაზონის გამოყენებით მანქანა სწავლის მეთოდები; აქედან გამომდინარე, ჭკვიანური იდეაა გამოიყენო Gensim ისეთი სამუშაოების მოსაგვარებლად, როგორიცაა თემის მოდელირება.
გარდა ამისა, Gensim ეფექტურად პოულობს ტექსტურ მსგავსებებს, ახდენს შინაარსის ინდექსირებას და ნავიგაციას განსხვავებულ ტექსტებს შორის.
ეს არის უაღრესად სპეციალიზებული პითონის ბიბლიოთეკა თემის მოდელირების ამოცანებზე ფოკუსირება ლატენტური დირიხლეტის განაწილებისა და სხვა LDA) მეთოდების გამოყენებით.
გარდა ამისა, საკმაოდ კარგია ერთმანეთის მსგავსი ტექსტების პოვნა, ტექსტების ინდექსირება და ნავიგაცია ნაშრომებში.
ეს ინსტრუმენტი ეფექტურად და სწრაფად ამუშავებს მონაცემთა დიდ რაოდენობას. აქ არის რამდენიმე საწყისი გაკვეთილი.
დადებითი
- მარტივი მომხმარებლის ინტერფეისი
- ცნობილი ალგორითმების ეფექტური გამოყენება
- კომპიუტერების ჯგუფზე მას შეუძლია დირიხლეს ლატენტური განაწილება და ლატენტური სემანტიკური ანალიზის გაკეთება.
Cons
- ის ძირითადად განკუთვნილია ტექსტის უკონტროლო მოდელირებისთვის.
- მას არ გააჩნია სრული NLP მილსადენი და უნდა იქნას გამოყენებული სხვა ბიბლიოთეკებთან ერთად, როგორიცაა Spacy ან NLTK.
4. TextBlob
TextBlob არის ერთგვარი NLTK გაფართოება.
TextBlob-ის საშუალებით, თქვენ შეგიძლიათ უფრო მარტივად შეხვიდეთ მრავალ NLTK ფუნქციაზე და TextBlob ასევე აერთიანებს Pattern ბიბლიოთეკის შესაძლებლობებს.
ეს შეიძლება იყოს სასარგებლო ინსტრუმენტი სწავლის დროს გამოსაყენებლად, თუ ახლახან იწყებთ და ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას წარმოებაში აპლიკაციებისთვის, რომლებიც არ საჭიროებს დიდ შესრულებას.
ის გთავაზობთ ბევრად უფრო მოსახერხებელ და მარტივ ინტერფეისს იგივე NLP ფუნქციების შესასრულებლად.
ეს შესანიშნავი ვარიანტია დამწყებთათვის, რომლებსაც სურთ NLP ამოცანების შესრულება, როგორიცაა განწყობის ანალიზი, ტექსტის კატეგორიზაცია და მეტყველების ნაწილის მონიშვნა, რადგან მისი სწავლის მრუდი ნაკლებია, ვიდრე სხვა ღია წყაროს ინსტრუმენტებთან შედარებით.
TextBlob ფართოდ გამოიყენება და შესანიშნავია მთლიანობაში მცირე პროექტებისთვის.
დადებითი
- ბიბლიოთეკის მომხმარებლის ინტერფეისი მარტივი და გასაგებია.
- ის გთავაზობთ ენის იდენტიფიკაციისა და თარგმანის სერვისებს Google Translate-ის გამოყენებით.
Cons
- სხვებთან შედარებით ნელია.
- არ არის ნერვული ქსელების მოდელები
- არ არის ინტეგრირებული სიტყვების ვექტორები
5. OpenNLP
მარტივია OpenNLP-ის ჩართვა სხვა Apache პროექტებთან, როგორიცაა Apache Flink, Apache NiFi და Apache Spark, რადგან მას მასპინძლობს Apache Foundation.
ეს არის ყოვლისმომცველი NLP ინსტრუმენტი, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას ბრძანების ხაზიდან ან როგორც ბიბლიოთეკა აპლიკაციაში.
იგი მოიცავს NLP-ის ყველა საერთო დამუშავების კომპონენტს.
გარდა ამისა, ის გთავაზობთ ფართო ენობრივ მხარდაჭერას. თუ იყენებთ Java-ს, OpenNLP არის ძლიერი ინსტრუმენტი უამრავი შესაძლებლობებით, რომელიც მომზადებულია წარმოების დატვირთვისთვის.
გარდა ყველაზე ტიპიური NLP ამოცანების ჩართვისა, როგორიცაა ტოკენიზაცია, წინადადებების სეგმენტაცია და მეტყველების ნაწილის მონიშვნა, OpenNLP შეიძლება გამოყენებულ იქნას ტექსტის დამუშავების უფრო რთული აპლიკაციების შესაქმნელად.
ასევე შედის მაქსიმალური ენტროპია და პერცეპტრონი დაფუძნებული მანქანათმცოდნეობა.
დადებითი
- მოდელის სასწავლო ინსტრუმენტი რამდენიმე ფუნქციით
- ფოკუსირებულია NLP-ის ძირითად ამოცანებზე და აუმჯობესებს მათ, მათ შორის ერთეულების იდენტიფიკაციას, ფრაზების ამოცნობას და ტოკენიზაციას.
Cons
- მოკლებულია დახვეწილ შესაძლებლობებს; თუ გსურთ გააგრძელოთ JVM, CoreNLP-ზე გადასვლა შემდეგი ბუნებრივი ნაბიჯია.
6. AllenNLP
AllenNLP იდეალურია კომერციული აპლიკაციებისა და მონაცემთა ანალიზისთვის, რადგან ის აგებულია PyTorch ინსტრუმენტებსა და რესურსებზე.
იგი ვითარდება ტექსტის ანალიზის ყოვლისმომცველ ინსტრუმენტად.
ეს ხდის მას სიის ერთ-ერთ უფრო დახვეწილ ბუნებრივი ენის დამუშავების ხელსაწყოს. სხვა ამოცანების დამოუკიდებლად შესრულებისას, AllenNLP წინასწარ ამუშავებს მონაცემებს უფასო SpaCy ღია კოდის პაკეტის გამოყენებით.
AllenNLP-ის მთავარი გაყიდვის წერტილი არის ის, თუ რამდენად მარტივია მისი გამოყენება.
AllenNLP აუმჯობესებს ბუნებრივი ენის დამუშავების პროცესს, განსხვავებით სხვა NLP პროგრამებისგან, რომლებიც მოიცავს რამდენიმე მოდულს.
შედეგად, გამომავალი შედეგები არასოდეს იგრძნობა დამაბნეველი. ეს არის ფანტასტიკური ინსტრუმენტი მათთვის, ვისაც დიდი ცოდნა არ აქვს.
დადებითი
- შემუშავებულია PyTorch-ის თავზე
- შესანიშნავია უახლესი მოდელების გამოყენებით შესასწავლად და ექსპერიმენტებისთვის
- მისი გამოყენება შესაძლებელია როგორც კომერციულად, ასევე აკადემიურად
Cons
- არ არის შესაფერისი ფართომასშტაბიანი პროექტებისთვის, რომლებიც ამჟამად წარმოებაშია.
დასკვნა
კომპანიები იყენებენ NLP ტექნიკას არასტრუქტურირებული ტექსტური მონაცემების ამოსაღებად, როგორიცაა ელ.წერილი, ონლაინ მიმოხილვები, სოციალური მედია პოსტები და სხვა. ღია კოდის ინსტრუმენტები არის იაფი, ადაპტირებადი და აძლევს დეველოპერებს პერსონალიზაციის სრულ ვარიანტებს.
Რას ელოდები? გამოიყენეთ ისინი დაუყოვნებლივ და შექმენით რაღაც წარმოუდგენელი.
ბედნიერი კოდირება!
დატოვე პასუხი