ສາລະບານ[ເຊື່ອງ][ສະແດງ]
ພວກເຮົາໃຊ້ເວລາຫຼາຍໃນການສື່ສານກັບຄົນອອນໄລນ໌ຜ່ານການສົນທະນາ, ອີເມວ, ເວັບໄຊທ໌, ແລະສື່ສັງຄົມ.
ປະລິມານອັນໃຫຍ່ຫຼວງຂອງຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມທີ່ພວກເຮົາຜະລິດທຸກໆວິນາທີຫນີຈາກຄວາມສົນໃຈຂອງພວກເຮົາ, ແຕ່ບໍ່ແມ່ນສະເຫມີ.
ການປະຕິບັດແລະການທົບທວນຂອງລູກຄ້າໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ມີຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີຄ່າກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ລູກຄ້າໃຫ້ຄຸນຄ່າແລະບໍ່ພໍໃຈໃນສິນຄ້າແລະການບໍລິການ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບສິ່ງທີ່ພວກເຂົາຕ້ອງການຈາກຍີ່ຫໍ້.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ທຸລະກິດສ່ວນໃຫຍ່ຍັງມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການກໍານົດວິທີການທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ສຸດສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນ.
ເນື່ອງຈາກຂໍ້ມູນສ່ວນໃຫຍ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ, ຄອມພິວເຕີມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການເຂົ້າໃຈມັນ, ແລະການຈັດຮຽງດ້ວຍຕົນເອງຈະໃຊ້ເວລາຫຼາຍ.
ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຫຼາຍດ້ວຍມືກາຍເປັນວຽກທີ່ຫຍຸ້ງຍາກ, ມີຄວາມໂດດດ່ຽວ, ແລະບໍ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ເມື່ອບໍລິສັດຂະຫຍາຍໂຕ.
ໂຊກດີ, ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດສາມາດຊ່ວຍທ່ານຊອກຫາຂໍ້ມູນຄວາມເຂົ້າໃຈໃນຂໍ້ຄວາມທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງແລະແກ້ໄຂບັນຫາການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມ, ລວມທັງ. ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ການຈັດປະເພດຫົວຂໍ້, ແລະອື່ນໆອີກ.
ການເຮັດໃຫ້ພາສາຂອງມະນຸດເຂົ້າໃຈໄດ້ກັບເຄື່ອງຈັກແມ່ນເປົ້າຫມາຍຂອງພາກສະຫນາມປັນຍາປະດິດຂອງການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP), ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ການນໍາໃຊ້ພາສາແລະວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ.
NLP ຊ່ວຍໃຫ້ຄອມພິວເຕີສາມາດປະເມີນຂໍ້ມູນຈໍານວນມະຫາສານໄດ້ໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະກໍານົດຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໄດ້ໄວ.
ຂໍ້ຄວາມທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ (ຫຼືພາສາທໍາມະຊາດປະເພດອື່ນໆ) ສາມາດນໍາໃຊ້ກັບເຕັກໂນໂລຢີຕ່າງໆເພື່ອເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມເຂົ້າໃຈແລະແກ້ໄຂບັນຫາຈໍານວນຫນຶ່ງ.
ເຖິງແມ່ນວ່າບໍ່ມີວິທີການທີ່ສົມບູນແບບ, ບັນຊີລາຍຊື່ຂອງເຄື່ອງມື open-source ທີ່ນໍາສະເຫນີຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ດີເລີດທີ່ຈະເລີ່ມຕົ້ນສໍາລັບທຸກຄົນຫຼືອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ມີຄວາມສົນໃຈໃນການນໍາໃຊ້ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດໃນໂຄງການຂອງພວກເຂົາ.
1. NLTK
ຄົນເຮົາສາມາດໂຕ້ຖຽງໄດ້ວ່າ Natural Language Toolkit (NLTK) ແມ່ນເຄື່ອງມືທີ່ມີຄຸນສົມບັດຫຼາຍທີ່ສຸດທີ່ຂ້ອຍໄດ້ເບິ່ງ.
ເກືອບທັງຫມົດຂອງເຕັກນິກ NLP ໄດ້ຖືກປະຕິບັດ, ລວມທັງການຈັດປະເພດ, tokenization, stemming, tagging, parsing, ແລະການສົມເຫດສົມຜົນ semantic.
ທ່ານສາມາດເລືອກເອົາວິທີການທີ່ຊັດເຈນຫຼືວິທີການທີ່ທ່ານຕ້ອງການທີ່ຈະນໍາໃຊ້ເນື່ອງຈາກວ່າມີການປະຕິບັດຫຼາຍຄັ້ງທີ່ມີຢູ່ສໍາລັບແຕ່ລະຄົນ.
ພາສາຈໍານວນຫລາຍໄດ້ຮັບການສະຫນັບສະຫນູນເຊັ່ນດຽວກັນ. ເຖິງແມ່ນວ່າມັນເປັນສິ່ງທີ່ດີສໍາລັບໂຄງສ້າງທີ່ງ່າຍດາຍ, ຄວາມຈິງທີ່ວ່າມັນເປັນຕົວແທນຂອງຂໍ້ມູນທັງຫມົດເປັນສາຍເຮັດໃຫ້ມັນທ້າທາຍທີ່ຈະນໍາໃຊ້ຄວາມສາມາດທີ່ຊັບຊ້ອນບາງຢ່າງ.
ເມື່ອປຽບທຽບກັບເຄື່ອງມືອື່ນໆ, ຫ້ອງສະຫມຸດຍັງຊ້າເລັກນ້ອຍ.
ສິ່ງທີ່ພິຈາລະນາທັງຫມົດ, ນີ້ແມ່ນເຄື່ອງມືທີ່ດີເລີດສໍາລັບການທົດລອງ, ການສໍາຫຼວດ, ແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຕ້ອງການການປະສົມທີ່ແນ່ນອນຂອງສູດການຄິດໄລ່.
pros
- ມັນເປັນຫໍສະຫມຸດ NLP ທີ່ນິຍົມທີ່ສຸດແລະຄົບຖ້ວນສົມບູນທີ່ມີການເພີ່ມເຕີມທີສາມ.
- ເມື່ອປຽບທຽບກັບຫ້ອງສະຫມຸດອື່ນໆ, ມັນສະຫນັບສະຫນູນພາສາສ່ວນໃຫຍ່.
cons
- ຍາກທີ່ຈະເຂົ້າໃຈແລະນໍາໃຊ້
- ມັນຊ້າ
- ບໍ່ມີແບບຈໍາລອງຂອງ ເຄືອຂ່າຍ neural
- ມັນພຽງແຕ່ແບ່ງຂໍ້ຄວາມເປັນປະໂຫຍກໂດຍບໍ່ມີການພິຈາລະນາ semantics
2. ຊ່ອງຫວ່າງ
SpaCy ແມ່ນຄູ່ແຂ່ງອັນດັບຕົ້ນຂອງ NNTK. ເຖິງແມ່ນວ່າມັນມີພຽງແຕ່ການປະຕິບັດຫນຶ່ງສໍາລັບແຕ່ລະອົງປະກອບ NLP, ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວມັນໄວກວ່າ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງແມ່ນສະແດງເປັນວັດຖຸແທນທີ່ຈະເປັນສະຕຣິງ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ການໂຕ້ຕອບສໍາລັບການພັດທະນາແອັບຯງ່າຍຂຶ້ນ.
ການເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມຂອງທ່ານຢ່າງເລິກເຊິ່ງຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດເຮັດສໍາເລັດໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ.
ນີ້ຍັງເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຂຶ້ນສໍາລັບມັນເພື່ອເຊື່ອມຕໍ່ກັບກອບອື່ນໆຈໍານວນຫນຶ່ງແລະເຄື່ອງມືວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. ແຕ່ເມື່ອປຽບທຽບກັບ NNTK, SpaCy ບໍ່ຮອງຮັບຫຼາຍພາສາ.
ມັນມີລັກສະນະຫຼາຍແບບ neural ສໍາລັບລັກສະນະທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງການປຸງແຕ່ງແລະການວິເຄາະພາສາ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການໂຕ້ຕອບຜູ້ໃຊ້ກົງໄປກົງມາທີ່ມີລະດັບຄວາມຫນາແຫນ້ນຂອງທາງເລືອກແລະເອກະສານທີ່ດີເລີດ.
ນອກຈາກນັ້ນ, SpaCy ໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນເພື່ອຮອງຮັບຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍແລະເປັນເອກະສານຢ່າງລະອຽດທີ່ສຸດ.
ມັນຍັງປະກອບມີຕົວແບບຈໍານວນຫຼາຍສໍາລັບການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມແລ້ວ, ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຕໍ່ການຮຽນຮູ້, ສອນແລະນໍາໃຊ້ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດກັບ SpaCy.
ໂດຍລວມແລ້ວ, ນີ້ແມ່ນເຄື່ອງມືທີ່ດີເລີດສໍາລັບແອັບຯໃຫມ່ທີ່ບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີວິທີການສະເພາະແລະຕ້ອງການປະສິດທິພາບໃນການຜະລິດ.
pros
- ເມື່ອປຽບທຽບກັບສິ່ງອື່ນໆ, ມັນໄວ.
- ການຮຽນຮູ້ແລະການນໍາໃຊ້ມັນແມ່ນງ່າຍດາຍ.
- ແບບຈໍາລອງໄດ້ຖືກຝຶກອົບຮົມໂດຍໃຊ້ເຄືອຂ່າຍ neural
cons
- ການປັບຕົວໄດ້ໜ້ອຍກວ່າເມື່ອປຽບທຽບກັບ NLTK
3. Gensim
ວິທີການທີ່ມີປະສິດທິພາບແລະງ່າຍດາຍທີ່ສຸດໃນການສະແດງເອກະສານເປັນ vectors semantic ແມ່ນບັນລຸໄດ້ໂດຍການໃຊ້ກອບ open-source Python ພິເສດທີ່ເອີ້ນວ່າ Gensim.
Gensim ຖືກສ້າງຂື້ນໂດຍຜູ້ຂຽນເພື່ອຈັດການກັບຂໍ້ຄວາມທໍາມະດາທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງໂດຍນໍາໃຊ້ຂອບເຂດຂອງ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ວິທີການ; ເພາະສະນັ້ນ, ມັນເປັນຄວາມຄິດທີ່ສະຫຼາດທີ່ຈະໃຊ້ Gensim ເພື່ອແກ້ໄຂວຽກເຊັ່ນ Topic Modelling.
ນອກຈາກນັ້ນ, Gensim ມີປະສິດທິຜົນຊອກຫາຄວາມຄ້າຍຄືກັນຂອງຂໍ້ຄວາມ, ດັດສະນີເນື້ອຫາ, ແລະນໍາທາງລະຫວ່າງບົດເລື່ອງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ມັນເປັນຄວາມຊ່ຽວຊານສູງ ຫ້ອງສະໝຸດ Python ສຸມໃສ່ວຽກງານການສ້າງແບບຈໍາລອງຫົວຂໍ້ການນໍາໃຊ້ການຈັດສັນ Dirichlet Latent ແລະວິທີການ LDA ອື່ນໆ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ມັນຂ້ອນຂ້າງດີທີ່ຈະຊອກຫາບົດເລື່ອງທີ່ຄ້າຍຄືກັນກັບກັນແລະກັນ, ດັດສະນີບົດເລື່ອງ, ແລະການທ່ອງໄປຫາເອກະສານຕ່າງໆ.
ເຄື່ອງມືນີ້ຈັດການຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍຢ່າງມີປະສິດທິພາບແລະໄວ. ນີ້ແມ່ນບາງບົດຮຽນເລີ່ມຕົ້ນ.
pros
- ການໂຕ້ຕອບຜູ້ໃຊ້ງ່າຍດາຍ
- ການນໍາໃຊ້ປະສິດທິພາບຂອງ algorithms ທີ່ມີຊື່ສຽງ
- ໃນກຸ່ມຂອງຄອມພິວເຕີ, ມັນສາມາດເຮັດການຈັດສັນ Dirichlet latent ແລະການວິເຄາະ semantic latent.
cons
- ມັນສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນມີຈຸດປະສົງສໍາລັບການສ້າງແບບຈໍາລອງຂໍ້ຄວາມທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງ.
- ມັນຂາດທໍ່ NLP ທີ່ສົມບູນ ແລະຄວນຖືກໃຊ້ຮ່ວມກັບຫ້ອງສະໝຸດອື່ນໆເຊັ່ນ: Spacy ຫຼື NLTK.
4. TextBlob
TextBlob ແມ່ນປະເພດຂອງການຂະຫຍາຍ NLTK.
ຜ່ານ TextBlob, ທ່ານສາມາດເຂົ້າເຖິງຟັງຊັນ NLTK ຈໍານວນຫລາຍໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ, ແລະ TextBlob ຍັງລວມເອົາຄວາມສາມາດຂອງຫ້ອງສະຫມຸດແບບ.
ນີ້ອາດຈະເປັນເຄື່ອງມືທີ່ເປັນປະໂຫຍດທີ່ຈະໃຊ້ໃນຂະນະທີ່ຮຽນຮູ້ຖ້າຫາກວ່າທ່ານກໍາລັງເລີ່ມຕົ້ນ, ແລະມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ໃນການຜະລິດສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ບໍ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍ.
ມັນສະຫນອງການໂຕ້ຕອບທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້ແລະກົງໄປກົງມາຫຼາຍກວ່າເກົ່າສໍາລັບການປະຕິບັດຫນ້າທີ່ NLP ດຽວກັນ.
ມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ດີສໍາລັບຈົວຜູ້ທີ່ຕ້ອງການປະຕິບັດຫນ້າວຽກ NLP ເຊັ່ນ: ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ການຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມ, ແລະການ tag ບາງສ່ວນຂອງການປາກເວົ້າເນື່ອງຈາກວ່າເສັ້ນໂຄ້ງການຮຽນຮູ້ຂອງມັນແມ່ນຫນ້ອຍກ່ວາກັບເຄື່ອງມື open-source ອື່ນໆ.
TextBlob ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງແລະດີເລີດສໍາລັບໂຄງການຂະຫນາດນ້ອຍກວ່າໂດຍລວມ.
pros
- ການໂຕ້ຕອບຜູ້ໃຊ້ຂອງຫ້ອງສະຫມຸດແມ່ນງ່າຍດາຍແລະຈະແຈ້ງ.
- ມັນສະຫນອງການກໍານົດພາສາແລະການແປພາສາໂດຍໃຊ້ Google ແປພາສາ.
cons
- ເມື່ອປຽບທຽບກັບຄົນອື່ນ, ມັນຊ້າ.
- ບໍ່ມີຕົວແບບຂອງເຄືອຂ່າຍ neural
- ບໍ່ມີ vectors ຄໍາປະສົມປະສານ
5. OpenNLP
ມັນງ່າຍດາຍທີ່ຈະລວມເອົາ OpenNLP ກັບໂຄງການ Apache ອື່ນໆເຊັ່ນ Apache Flink, Apache NiFi ແລະ Apache Spark ເພາະວ່າມັນຖືກຈັດໂດຍ Apache Foundation.
ມັນເປັນເຄື່ອງມື NLP ທີ່ສົມບູນແບບທີ່ສາມາດນໍາໃຊ້ຈາກເສັ້ນຄໍາສັ່ງຫຼືເປັນຫ້ອງສະຫມຸດໃນແອັບພລິເຄຊັນ.
ມັນປະກອບມີອົງປະກອບການປຸງແຕ່ງທົ່ວໄປທັງຫມົດຂອງ NLP.
ນອກຈາກນັ້ນ, ມັນສະຫນອງການສະຫນັບສະຫນູນພາສາຢ່າງກວ້າງຂວາງ. ຖ້າທ່ານກໍາລັງໃຊ້ Java, OpenNLP ເປັນເຄື່ອງມືທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ມີຄວາມສາມາດຫຼາຍໂຕນທີ່ກຽມພ້ອມສໍາລັບວຽກງານການຜະລິດ.
ນອກເຫນືອຈາກການເປີດໃຊ້ວຽກ NLP ທົ່ວໄປທີ່ສຸດ, ເຊັ່ນ: tokenization, ການແບ່ງສ່ວນປະໂຫຍກ, ແລະການ tagging ບາງສ່ວນຂອງການປາກເວົ້າ, OpenNLP ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການປະມວນຜົນຂໍ້ຄວາມທີ່ສັບສົນຫຼາຍ.
ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງທີ່ອີງໃສ່ perceptron ສູງສຸດ entropy ແລະ perceptron ແມ່ນລວມຢູ່.
pros
- ເຄື່ອງມືການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງທີ່ມີລັກສະນະຫຼາຍຢ່າງ
- ສຸມໃສ່ວຽກງານ NLP ພື້ນຖານແລະ excels ໃຫ້ເຂົາເຈົ້າ, ລວມທັງການກໍານົດຕົວຕົນ, ການກວດສອບປະໂຫຍກ, ແລະ tokenization.
cons
- ຂາດຄວາມສາມາດທີ່ຊັບຊ້ອນ; ຖ້າທ່ານຕ້ອງການສືບຕໍ່ກັບ JVM, ການຍ້າຍໄປ CoreNLP ແມ່ນຂັ້ນຕອນທໍາມະຊາດຕໍ່ໄປ.
6. AllenNLP
AllenNLP ແມ່ນເຫມາະສົມສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຄ້າແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນນັບຕັ້ງແຕ່ມັນຖືກສ້າງຂຶ້ນໃນເຄື່ອງມືແລະຊັບພະຍາກອນ PyTorch.
ມັນພັດທະນາເປັນເຄື່ອງມືທີ່ສົມບູນແບບສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມ.
ນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນຫນຶ່ງໃນເຄື່ອງມືການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດທີ່ຊັບຊ້ອນຫຼາຍຂອງບັນຊີລາຍຊື່. ໃນຂະນະທີ່ປະຕິບັດວຽກງານອື່ນໆຢ່າງເປັນອິດສະຫຼະ, AllenNLP ປະມວນຜົນຂໍ້ມູນລ່ວງໜ້າໂດຍໃຊ້ຊຸດ SpaCy open-source ທີ່ບໍ່ເສຍຄ່າ.
ຈຸດຂາຍທີ່ສໍາຄັນຂອງ AllenNLP ແມ່ນວິທີທີ່ງ່າຍຕໍ່ການໃຊ້.
AllenNLP ປັບປຸງຂະບວນການປະມວນຜົນພາສາທໍາມະຊາດ, ກົງກັນຂ້າມກັບໂຄງການ NLP ອື່ນໆທີ່ປະກອບມີຫຼາຍໂມດູນ.
ດັ່ງນັ້ນ, ຜົນໄດ້ຮັບຂອງຜົນໄດ້ຮັບບໍ່ເຄີຍມີຄວາມຮູ້ສຶກສັບສົນ. ມັນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ດີເລີດສໍາລັບຜູ້ທີ່ບໍ່ມີຄວາມຮູ້ຫຼາຍ.
pros
- ພັດທະນາຢູ່ເທິງ PyTorch
- ທີ່ດີເລີດສໍາລັບການສໍາຫຼວດແລະການທົດລອງການນໍາໃຊ້ແບບທີ່ຕັດແຂບ
- ມັນສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້ທັງທາງດ້ານການຄ້າແລະທາງວິຊາການ
cons
- ບໍ່ເຫມາະສົມສໍາລັບໂຄງການຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ມີການຜະລິດໃນປະຈຸບັນ.
ສະຫຼຸບ
ບໍລິສັດກໍາລັງໃຊ້ເຕັກນິກ NLP ເພື່ອສະກັດຄວາມເຂົ້າໃຈຈາກຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງເຊັ່ນ: ອີເມວ, ການທົບທວນຄືນອອນໄລນ໌, ສື່ມວນຊົນສັງຄົມ ປະກາດ, ແລະອື່ນໆອີກ. ເຄື່ອງມືໂອເພນຊອດແມ່ນບໍ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ສາມາດປັບຕົວໄດ້, ແລະໃຫ້ຜູ້ພັດທະນາທາງເລືອກການປັບແຕ່ງທີ່ສົມບູນ.
ເຈົ້າລໍຖ້າຫຍັງຢູ່? ໃຊ້ພວກມັນທັນທີແລະສ້າງບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ບໍ່ຫນ້າເຊື່ອ.
ສະບາຍດີລະຫັດ!
ອອກຈາກ Reply ເປັນ