Inhaltsverzeechnes[Verstoppen][Show]
Mir verbréngen vill Zäit mat Leit online ze kommunizéieren iwwer Chat, E-Mail, Websäiten a soziale Medien.
Déi enorm Bänn vun Textdaten déi mir all Sekonn produzéieren entkommen eis Opmierksamkeet, awer net ëmmer.
D'Aktiounen an d'Rezensiounen vun de Clienten bidden Organisatiounen onschätzbar Informatioun iwwer wat Clienten a Wueren a Servicer schätzen an net approuvéieren, wéi och wat se vun enger Mark wëllen.
D'Majoritéit vun de Geschäfter hunn awer nach ëmmer Schwieregkeeten déi effektivst Method fir Datenanalyse ze bestëmmen.
Well vill vun den Donnéeën onstrukturéiert ass, hunn Computeren eng schwiereg Zäit et ze verstoen, a manuell ze sortéieren wier extrem Zäitopwänneg.
D'Veraarbechtung vu villen Donnéeën mat der Hand gëtt ustrengend, monoton an einfach onskalierbar wéi eng Firma erweidert.
Glécklecherweis kann Natural Language Processing Iech hëllefen Asiicht Informatioun an onstrukturéierten Text ze fannen an eng Rei vun Textanalyseprobleemer ze léisen, inklusiv sentimentanalyse, Thema Kategoriséierung, a méi.
Mënschlech Sprooch verständlech fir Maschinnen ze maachen ass d'Zil vum kënschtlechen Intelligenzfeld vun der natierlecher Sproochveraarbechtung (NLP), déi d'Linguistik an d'Informatik benotzt.
NLP erlaabt Computeren automatesch enorm Quantitéiten un Daten ze evaluéieren, sou datt et Iech méiglech ass séier relevant Informatioun z'identifizéieren.
Onstrukturéierten Text (oder aner Aarte vun natierlecher Sprooch) kënne mat enger Rei vun Technologien benotzt ginn fir Asiicht Informatioun z'entdecken an eng Rei vun Themen unzegoen.
Och wann op kee Fall ëmfaassend ass, ass d'Lëscht vun Open-Source Tools hei ënnendrënner eng wonnerbar Plaz fir unzefänken fir jiddereen oder all Organisatioun déi interesséiert ass fir natierlech Sproochveraarbechtung an hire Projeten ze benotzen.
1. NLTK
Et kéint een argumentéieren datt Natural Language Toolkit (NLTK) dat meescht Feature-räicht Tool ass dat ech gekuckt hunn.
Bal all NLP Technike ginn ëmgesat, dorënner Kategoriséierung, Tokeniséierung, Stemmen, Tagging, Parsing, a semantesch Begrënnung.
Dir kënnt de präzisen Algorithmus oder d'Approche auswielen, déi Dir benotze wëllt, well et dacks verschidde Implementatioune fir all verfügbar sinn.
Vill Sprooche ginn och ënnerstëtzt. Och wann et gutt ass fir einfach Strukturen, ass d'Tatsaach datt et all Daten als Strings duerstellt et Erausfuerderung fir e puer sophistikéiert Fäegkeeten anzesetzen.
Am Verglach mat aneren Tools ass d'Bibliothéik och e bësse schwaach.
Alles berécksiichtegt, dëst ass en exzellenten Toolset fir Experimenter, Exploratioun an Uwendungen déi e gewëssene Mix vun Algorithmen erfuerderen.
Profien
- Et ass déi populärst a komplett NLP Bibliothéik mat e puer drëtten Ergänzunge.
- Am Verglach mat anere Bibliothéiken ënnerstëtzt et déi meescht Sproochen.
scheinbar
- schwéier ze verstoen an ze benotzen
- Et ass lues
- keng Modeller vun neural Netzwierker
- Et trennt den Text nëmmen a Sätz ouni d'Semantik ze berücksichtegen
2. Spacy
SpaCy ass den NLTK héchstwahrscheinlech Top Konkurrent. Och wann et just eng Implementatioun fir all NLP Komponent huet, ass et allgemeng méi séier.
Zousätzlech gëtt alles als Objet duergestallt anstatt e String, wat d'Interface fir d'Entwécklung vun Apps vereinfacht.
E méi déif Grëff vun Ären Textdaten ze hunn erlaabt Iech méi ze erreechen.
Dëst mécht et och méi einfach fir mat verschiddenen anere Kaderen an Datenwëssenschaftsinstrumenter ze verbannen. Awer am Verglach zum NLTK ënnerstëtzt SpaCy net sou vill Sproochen.
Et weist vill neural Modeller fir verschidden Aspekter vun der Sproochveraarbechtung an der Analyse, souwéi eng einfach User-Interface mat enger kondenséierter Palette vun Optiounen an exzellenter Dokumentatioun.
Zousätzlech ass SpaCy gebaut fir enorm Quantitéiten un Daten opzehuelen an ass extrem grëndlech dokumentéiert.
Et enthält och eng Onmass vu Modeller fir natierlech Sproochveraarbechtung déi scho trainéiert goufen, wat et méi einfach mécht d'Natursproochveraarbechtung mat SpaCy ze léieren, ze léieren an ze benotzen.
Insgesamt ass dëst en exzellent Tool fir nei Apps déi keng spezifesch Methode brauchen a musse performant an der Produktioun sinn.
Profien
- Am Verglach mat anere Saachen ass et séier.
- Léieren a benotzen ass einfach.
- Modeller gi mat neuralen Netzwierker trainéiert
scheinbar
- manner Adaptabilitéit am Verglach zu NLTK
3. Gensim
Déi effektivsten an einfachst Approche fir Dokumenter als semantesch Vektoren auszedrécken ginn erreecht andeems Dir de spezialiséierte Open-Source Python Kader benotzt, bekannt als Gensim.
Gensim gouf vun den Auteuren erstallt fir rau, onstrukturéiert Kloertext mat enger Rei vu Maschinn léieren Methoden; dofir ass et eng intelligent Iddi Gensim ze benotzen fir Aarbechtsplaze wéi Topic Modelling unzegoen.
Zousätzlech fënnt Gensim effektiv textuell Ähnlechkeeten, indexéiert Inhalt a navigéiert tëscht ënnerschiddlechen Texter.
Et ass eng héich spezialiséiert Python Bibliothéik Fokusséiert op Themamodelléierungsaufgaben mat Latent Dirichlet Allocation an aner LDA) Methoden.
Zousätzlech ass et zimmlech gutt Texter ze fannen déi ähnlech sinn, Texter indexéieren an iwwer Pabeieren navigéieren.
Dëst Tool handhabt massiv Quantitéiten un Daten effizient a séier. Hei sinn e puer Starttutorials.
Profien
- einfach User Interface
- effizient Notzung vu bekannte Algorithmen
- Op enger Grupp vu Computeren kann et latent Dirichlet Allocatioun a latent semantesch Analyse maachen.
scheinbar
- Et ass meeschtens geduecht fir onkontrolléiert Textmodelléierung.
- Et feelt eng komplett NLP Pipeline a soll a Verbindung mat anere Bibliothéike wéi Spacy oder NLTK benotzt ginn.
4. TextBlob
TextBlob ass eng Zort NLTK Extensioun.
Duerch TextBlob kënnt Dir Zougang zu villen NLTK Funktiounen méi einfach kréien, an TextBlob integréiert och Musterbibliothéiksfäegkeeten.
Dëst kéint e nëtzlecht Tool sinn fir ze benotzen beim Léieren wann Dir just ufänkt, an et kann an der Produktioun benotzt ginn fir Uwendungen déi net vill Leeschtung erfuerderen.
Et bitt e vill méi userfrëndlechen an einfachen Interface fir déiselwecht NLP Funktiounen auszeféieren.
Et ass eng super Optioun fir Ufänger déi NLP Aufgaben iwwerhuelen wëllen wéi Sentimentanalyse, Textkategoriséierung, an Deel-vun-Speech-Tagging well seng Léierkurve manner ass wéi mat aneren Open-Source Tools.
TextBlob ass wäit benotzt an exzellent fir méi kleng Projeten allgemeng.
Profien
- D'Benotzerinterface vun der Bibliothéik ass einfach a kloer.
- Et bitt Sproochidentifikatioun an Iwwersetzungsservicer mat Google Translate.
scheinbar
- Am Verglach mat aneren ass et lues.
- Keng Modeller vun neurale Netzwierker
- Nee Wuert Vecteure integréiert
5. OpenNLP
Et ass einfach OpenNLP mat aneren Apache Projete wéi Apache Flink, Apache NiFi, an Apache Spark z'integréieren well et vun der Apache Foundation gehost gëtt.
Et ass en ëmfaassend NLP Tool dat aus der Kommandozeil oder als Bibliothéik an enger Applikatioun benotzt ka ginn.
Et enthält all déi gemeinsam Veraarbechtungskomponenten vum NLP.
Zousätzlech bitt et extensiv Sproochunterstëtzung. Wann Dir Java benotzt, ass OpenNLP e staarkt Tool mat enger Tonne vu Fäegkeeten, dat fir d'Produktiounsaarbecht virbereet ass.
Zousätzlech fir déi typesch NLP Aufgaben z'erméiglechen, wéi Tokeniséierung, Saz Segmentatioun, a Speech-Tagging, kann OpenNLP benotzt ginn fir méi komplex Textveraarbechtungsapplikatiounen ze kreéieren.
Maximal Entropie a Perceptron-baséiert Maschinnléieren sinn och abegraff.
Profien
- E Modell Training Outil mat verschiddene Funktiounen
- Fokusséiert op Basis NLP Aufgaben an excels op hinnen, dorënner Entitéit Identifikatioun, Phrase Detektioun, an Tokeniséierung.
scheinbar
- feelt sophistikéiert Fäegkeeten; wann Dir wëllt weider mat JVM, Plënneren op CoreNLP ass den nächsten natierleche Schrëtt.
6. AllenNLP
AllenNLP ass ideal fir kommerziell Uwendungen an Datenanalyse well et op PyTorch Tools a Ressourcen gebaut ass.
Et entwéckelt sech zu engem alles ëmfaassend Tool fir Textanalyse.
Dëst mécht et ee vun de méi sophistikéierten natierleche Sproochveraarbechtungsinstrumenter vun der Lëscht. Wärend déi aner Aufgaben onofhängeg ausféieren, préparéiert AllenNLP Daten mat dem gratis SpaCy Open-Source Package.
Dem AllenNLP säi Schlësselverkaafspunkt ass wéi einfach et ass ze benotzen.
AllenNLP streamlines den natierleche Sproochveraarbechtungsprozess, am Géigesaz zu anere NLP Programmer déi verschidde Moduler enthalen.
Als Konsequenz fillen d'Ausgabresultater ni duerchernee. Et ass e fantastescht Tool fir déi ouni vill Wëssen.
Profien
- Entwéckelt uewen op PyTorch
- exzellent fir z'erklären an ze experimentéieren mat modernste Modeller
- Et kann souwuel kommerziell wéi akademesch benotzt ginn
scheinbar
- Net gëeegent fir grouss-Skala Projeten déi am Moment an Produktioun sinn.
Konklusioun
Firmen benotzen NLP Techniken fir Abléck aus onstrukturéierten Textdaten ze extrahieren wéi E-Mailen, Online Bewäertungen, sozial Medien Posts, a méi. Open-Source Tools si gratis, adaptéierbar a ginn Entwéckler komplett Personnalisatiounsoptiounen.
Wat waart Dir op? Benotzt se direkt a kreéiert eppes onheemleches.
Happy Kodéierung!
Hannerlooss eng Äntwert