Мазмуну[Жашыруу][Көрсөтүү]
Биз чат, электрондук почта, веб-сайттар жана социалдык тармактар аркылуу онлайн режиминде адамдар менен баарлашууга көп убакыт сарптайбыз.
Биз секунд сайын чыгарган эбегейсиз көлөмдөгү текст маалыматтары биздин көңүлүбүздүн сыртында калат, бирок дайыма эмес.
Кардарлардын аракеттери жана сын-пикирлери уюмдарга кардарлардын товарларда жана кызматтарда эмнени баалаары жана жактырбоолору, ошондой эле брендден эмнени каалаары жөнүндө баа жеткис маалымат менен камсыз кылат.
Бирок, ишканалардын көпчүлүгү маалыматтарды талдоо үчүн эң натыйжалуу ыкманы аныктоодо дагы эле кыйынчылыктарга дуушар болушат.
Маалыматтардын көбү структураланбагандыктан, компьютерлер аны түшүнүү кыйынга турат жана аны кол менен сорттоо өтө көп убакытты талап кылат.
Көптөгөн маалыматтарды кол менен иштетүү түйшүктүү, монотондуу жана фирманын кеңейишине байланыштуу масштабсыз болуп калат.
Бактыга жараша, Natural Language Processing түзүлбөгөн тексттен терең маалыматты табууга жана текстти талдоо боюнча бир катар маселелерди чечүүгө жардам берет. сезимдерди талдоо, предметти классификациялоо жана башкалар.
Адамдардын тилин машиналарга түшүнүктүү кылуу - тил илимин жана информатиканы колдонгон табигый тилди иштетүүнүн (NLP) жасалма интеллект тармагынын максаты.
NLP компьютерлерге чоң көлөмдөгү маалыматтарды автоматтык түрдө баалоого мүмкүндүк берет, бул сизге керектүү маалыматты тез аныктоого мүмкүндүк берет.
Структураланбаган текст (же табигый тилдин башка түрлөрү) түшүнүктүү маалыматты ачуу жана бир катар маселелерди чечүү үчүн бир катар технологиялар менен колдонулушу мүмкүн.
Төмөндө берилген ачык булак куралдарынын тизмеси эч кандай толук эмес болсо да, алардын долбоорлорунда табигый тилди иштетүүнү колдонууга кызыкдар болгон ар бир адам же уюм үчүн баштоо үчүн эң сонун жер.
1. NLTK
Natural Language Toolkit (NLTK) мен караган эң өзгөчөлүктөргө бай курал деп талашса болот.
Дээрлик бардык NLP ыкмалары ишке ашырылган, анын ичинде категориялаштыруу, токенизациялоо, түптөө, белгилөө, талдоо жана семантикалык ой жүгүртүү.
Сиз колдонгуңуз келген так алгоритмди же ыкманы тандай аласыз, анткени ар бири үчүн бир нече ишке ашыруулар бар.
Көптөгөн тилдер да колдоого алынат. Жөнөкөй структуралар үчүн жакшы болгону менен, ал бардык маалыматтарды сап катары чагылдыргандыктан, кээ бир татаал мүмкүнчүлүктөрдү колдонуу кыйынга турат.
Башка куралдар менен салыштырганда китепкана да бир аз солгун.
Баарын эске алганда, бул алгоритмдердин белгилүү аралашмасын талап кылган эксперимент, чалгындоо жана колдонмолор үчүн эң сонун инструмент.
жакшы
- Бул бир нече үчүнчү толуктоолор менен эң популярдуу жана толук NLP китепканасы.
- Башка китепканаларга салыштырмалуу, ал көпчүлүк тилдерди колдойт.
жактары
- түшүнүү жана колдонуу кыйын
- Бул жай
- моделдери жок нейрон тармактары
- Ал текстти семантикасын эске албай сүйлөмгө гана бөлөт
2. Spacy
SpaCy - NLTKнын эң чоң атаандашы. Ар бир NLP компоненти үчүн бир гана ишке ашырууга ээ болсо да, ал жалпысынан тезирээк.
Кошумчалай кетсек, бардыгы сап эмес объект катары көрсөтүлөт, бул колдонмолорду иштеп чыгуу үчүн интерфейсти жөнөкөйлөтөт.
Тексттик маалыматтарыңызды тереңирээк өздөштүрсөңүз, көп нерсеге жетише аласыз.
Бул дагы бир нече башка алкактар жана маалымат илиминин куралдары менен байланышты жеңилдетет. Бирок NLTK менен салыштырганда, SpaCy көп тилдерди колдобойт.
Ал тилди иштетүүнүн жана талдоонун ар кандай аспектилери үчүн көптөгөн нейрондук моделдерди, ошондой эле конденсацияланган варианттар диапазону жана мыкты документтер менен түз колдонуучу интерфейсин камтыйт.
Мындан тышкары, SpaCy чоң көлөмдөгү маалыматтарды жайгаштыруу үчүн курулган жана өтө кылдаттык менен документтештирилген.
Ал ошондой эле табигый тилди иштетүү үчүн үйрөтүлгөн көптөгөн моделдерди камтыйт, бул SpaCy менен табигый тилди иштетүүнү үйрөнүүнү, үйрөтүүнү жана колдонууну жеңилдетет.
Жалпысынан алганда, бул белгилүү бир ыкманы талап кылбаган жана өндүрүштө аткарууну талап кылган жаңы колдонмолор үчүн эң сонун курал.
жакшы
- Башка нерселерге салыштырмалуу тез.
- Аны үйрөнүү жана колдонуу жөнөкөй.
- моделдер нейрон тармактарын колдонуу менен үйрөтүлөт
жактары
- NLTK салыштырмалуу азыраак көнүү
3. Gensim
Документтерди семантикалык векторлор катары экспрессиялоонун эң эффективдүү жана оңой ыкмаларына Gensim деп аталган адистештирилген ачык булактуу Python алкактарын колдонуу аркылуу жетишилет.
Gensim авторлор тарабынан чийки, структураланбаган жөнөкөй текстти бир катар колдонуу менен иштетүү үчүн түзүлгөн машина үйрөнүү методдору; демек, тема моделдөө сыяктуу жумуштарды чечүү үчүн Gensimди колдонуу акылдуу идея.
Мындан тышкары, Gensim тексттик окшоштуктарды натыйжалуу табат, мазмунду индекстейт жана ар башка тексттердин ортосунда багыт алат.
Бул жогорку адистештирилген Python китепканасы Latent Dirichlet Allocation жана башка LDA) методдорун колдонуу менен теманы моделдөө тапшырмаларына басым жасоо.
Кошумчалай кетсек, ал бири-бирине окшош тексттерди табууда, тексттерди индекстөөдө жана кагаздар боюнча чабыттоодо абдан жакшы.
Бул курал чоң көлөмдөгү маалыматтарды эффективдүү жана тез иштетет. Бул жерде кээ бир баштоо окуу куралдары бар.
жакшы
- жөнөкөй колдонуучу интерфейси
- белгилүү алгоритмдерди натыйжалуу пайдалануу
- Компьютерлердин тобунда ал жашыруун Дирихлет бөлүштүрүүнү жана жашыруун семантикалык анализди жасай алат.
жактары
- Ал негизинен көзөмөлсүз текст моделдөө үчүн арналган.
- Анын толук NLP түтүктөрү жок жана Spacy же NLTK сыяктуу башка китепканалар менен бирге колдонулушу керек.
4. TextBlob
TextBlob - бул NLTK кеңейтүүсүнүн бир түрү.
TextBlob аркылуу сиз көптөгөн NLTK функцияларына оңой жете аласыз жана TextBlob ошондой эле Үлгү китепканасынын мүмкүнчүлүктөрүн камтыйт.
Эгер сиз жаңыдан баштап жатсаңыз, бул үйрөнүү учурунда колдонуу үчүн пайдалуу курал болушу мүмкүн жана аны көп аткарууну талап кылбаган колдонмолор үчүн өндүрүштө колдонсо болот.
Ал ошол эле NLP функцияларын аткаруу үчүн алда канча ыңгайлуу жана жөнөкөй интерфейсти сунуштайт.
Бул сезимди талдоо, текстти категориялаштыруу жана кептин бир бөлүгүн белгилөө сыяктуу NLP тапшырмаларын аткарууну каалагандар үчүн эң сонун вариант, анткени анын үйрөнүү ийри башка ачык булак куралдарына караганда азыраак.
TextBlob кеңири колдонулат жана жалпысынан кичинекей долбоорлор үчүн эң сонун.
жакшы
- Китепкананын колдонуучу интерфейси жөнөкөй жана түшүнүктүү.
- Ал Google Translate аркылуу тилди аныктоо жана котормо кызматтарын сунуштайт.
жактары
- Башкаларга салыштырмалуу бул жай.
- Нейрондук тармактардын моделдери жок
- Сөз векторлору интеграцияланган эмес
5. OpenNLP
OpenNLPти Apache Flink, Apache NiFi жана Apache Spark сыяктуу башка Apache долбоорлоруна кошуу оңой, анткени ал Apache Foundation тарабынан уюштурулган.
Бул буйрук сабынан же колдонмодогу китепкана катары колдонула турган комплекстүү NLP куралы.
Ал NLPдин бардык жалпы иштетүү компоненттерин камтыйт.
Мындан тышкары, ал кеңири тил колдоосун сунуш кылат. Эгер сиз Java колдонуп жатсаңыз, OpenNLP бул өндүрүштүк жүктөм үчүн даярдалган тонналаган мүмкүнчүлүктөрү бар күчтүү курал.
Токенизация, сүйлөмдү сегменттөө жана сөздүн бир бөлүгүн белгилөө сыяктуу эң типтүү NLP тапшырмаларын иштетүүдөн тышкары, OpenNLP татаалыраак текстти иштетүү колдонмолорун түзүү үчүн колдонулушу мүмкүн.
Максималдуу энтропия жана перцептронго негизделген машина үйрөнүү да камтылган.
жакшы
- бир нече өзгөчөлүктөрү менен үлгү окутуу куралы
- Негизги NLP милдеттерине көңүл бурат жана аларда, анын ичинде субъекттин идентификациясын, фразаларды аныктоону жана токенизациялоону аткарат.
жактары
- татаал мүмкүнчүлүктөрү жок; JVM менен уланткыңыз келсе, CoreNLPке өтүү кийинки табигый кадам.
6. AllenNLP
AllenNLP коммерциялык колдонмолор жана маалыматтарды талдоо үчүн идеалдуу, анткени ал PyTorch куралдарына жана ресурстарына негизделген.
Ал текстти талдоо үчүн бардыгын камтыган куралга айланат.
Бул аны тизмедеги эң татаал табигый тилди иштетүү куралдарынын бири кылат. Башка тапшырмаларды өз алдынча аткарып жатканда, AllenNLP акысыз SpaCy ачык булак пакетин колдонуу менен маалыматтарды алдын ала иштетет.
AllenNLPтин негизги сатуу пункту - аны колдонуу канчалык оңой.
AllenNLP бир нече модулдарды камтыган башка NLP программаларынан айырмаланып, табигый тилди иштетүү процессин жеңилдетет.
Натыйжада, жыйынтыктар эч качан баш аламандыкты сезбейт. Бул көп билими жок адамдар үчүн фантастикалык курал.
жакшы
- PyTorch үстүндө иштелип чыккан
- заманбап моделдерин колдонуу менен изилдөө жана эксперимент үчүн сонун
- Аны коммерциялык жана академиялык жактан да колдонсо болот
жактары
- Учурда өндүрүштө турган ири долбоорлорго ылайыктуу эмес.
жыйынтыктоо
Компаниялар электрондук почталар, онлайн сын-пикирлер сыяктуу структураланбаган текст маалыматтарынан түшүнүк алуу үчүн NLP ыкмаларын колдонуп жатышат. коомдук Медиа билдирүүлөр жана башкалар. Ачык булак куралдары бекер, ийкемдүү жана иштеп чыгуучуларга толук ыңгайлаштыруу мүмкүнчүлүктөрүн берет.
Эмнени күтүп жатасың? Аларды дароо колдонуп, укмуштуудай нерсени жаратыңыз.
Коддошууңуз менен!
Таштап Жооп