Mes praleidžiame daug laiko bendraudami su žmonėmis internete per pokalbius, el. paštą, svetaines ir socialinę žiniasklaidą.
Didžiulis tekstinių duomenų kiekis, kurį sukuriame kas sekundę, nepalieka mūsų dėmesio, bet ne visada.
Klientų veiksmai ir apžvalgos suteikia organizacijoms neįkainojamą informaciją apie tai, ką klientai vertina ir nepritaria prekėse ir paslaugose, taip pat ko jie nori iš prekės ženklo.
Tačiau daugumai įmonių vis dar sunku nustatyti efektyviausią duomenų analizės metodą.
Kadangi daugelis duomenų yra nestruktūrizuoti, kompiuteriams sunku juos suprasti, o rankinis rūšiavimas užtruktų labai daug laiko.
Daugelio duomenų apdorojimas rankiniu būdu tampa sudėtingas, monotoniškas ir, plečiantis įmonei, tiesiog nepakeičiamas.
Laimei, natūralios kalbos apdorojimas gali padėti rasti įžvalgios informacijos nestruktūrizuotame tekste ir išspręsti įvairias teksto analizės problemas, įskaitant nuotaikos analizė, temų skirstymas į kategorijas ir kt.
Padaryti žmonių kalbą suprantamą mašinoms yra dirbtinio intelekto natūralios kalbos apdorojimo (NLP), naudojančio kalbotyrą ir kompiuterių mokslą, tikslas.
NLP leidžia kompiuteriams automatiškai įvertinti milžiniškus duomenų kiekius, todėl galite greitai nustatyti svarbią informaciją.
Nestruktūrizuotas tekstas (ar kitos natūralios kalbos rūšys) gali būti naudojamas su įvairiomis technologijomis, siekiant atskleisti įžvalgią informaciją ir išspręsti daugybę problemų.
Nors ir jokiu būdu nėra išsamus, toliau pateiktas atvirojo kodo įrankių sąrašas yra puiki vieta pradėti visiems ar bet kuriai organizacijai, besidominčiam natūralios kalbos apdorojimu savo projektuose.
1. NLTK
Galima teigti, kad Natūralios kalbos įrankių rinkinys (NLTK) yra daugiausiai funkcijų turintis įrankis, kurį aš peržiūrėjau.
Įdiegtos beveik visos NLP technikos, įskaitant skirstymą į kategorijas, žymėjimą, stemingą, žymėjimą, analizavimą ir semantinį samprotavimą.
Galite pasirinkti tikslų algoritmą arba metodą, kurį norite naudoti, nes dažnai kiekvienam yra keli įgyvendinimai.
Taip pat palaikoma daugybė kalbų. Nors jis tinka paprastoms struktūroms, dėl to, kad visi duomenys pateikiami kaip eilutės, sunku pritaikyti kai kurias sudėtingas galimybes.
Palyginti su kitais įrankiais, biblioteka taip pat yra šiek tiek vangi.
Atsižvelgiant į viską, tai puikus įrankių rinkinys eksperimentams, tyrinėjimams ir programoms, kurioms reikalingas tam tikras algoritmų derinys.
Argumentai "už"
- Tai pati populiariausia ir išsamiausia NLP biblioteka su keliais trečiaisiais papildymais.
- Palyginti su kitomis bibliotekomis, ji palaiko daugumą kalbų.
Trūkumai
- sunku suprasti ir panaudoti
- Tai lėta
- jokių modelių neuroniniai tinklai
- Jis tik skaido tekstą į sakinius, neatsižvelgdamas į semantiką
2. erdvus
„SpaCy“ yra didžiausias NLTK varžovas. Nors jis turi tik vieną kiekvieno NLP komponento įgyvendinimą, jis paprastai yra greitesnis.
Be to, viskas vaizduojama kaip objektas, o ne eilutė, o tai supaprastina programų kūrimo sąsają.
Turėdami gilesnį teksto duomenų suvokimą, galėsite nuveikti daugiau.
Tai taip pat palengvina ryšį su keliomis kitomis sistemomis ir duomenų mokslo įrankiais. Tačiau, palyginti su NLTK, „SpaCy“ nepalaiko tiek daug kalbų.
Jame yra daug neuronų modelių, skirtų skirtingiems kalbos apdorojimo ir analizės aspektams, taip pat paprasta vartotojo sąsaja su daugybe parinkčių ir puikia dokumentacija.
Be to, „SpaCy“ buvo sukurtas taip, kad tilptų didžiulis duomenų kiekis ir yra labai kruopščiai dokumentuotas.
Tai taip pat apima daugybę natūralios kalbos apdorojimo modelių, kurie jau buvo išmokyti, todėl lengviau mokytis, mokyti ir naudoti natūralios kalbos apdorojimą naudojant „SpaCy“.
Apskritai tai yra puikus įrankis naujoms programoms, kurioms nereikia konkretaus metodo ir kurios turi būti našios gamyboje.
Argumentai "už"
- Palyginti su kitais dalykais, tai greita.
- Išmokti ir juo naudotis paprasta.
- modeliai mokomi naudojant neuroninius tinklus
Trūkumai
- mažesnis prisitaikymas, lyginant su NLTK
3. Gensim
Veiksmingiausi ir paprasčiausi būdai išreikšti dokumentus kaip semantinius vektorius pasiekiami naudojant specializuotą atvirojo kodo Python sistemą, žinomą kaip Gensim.
Gensim autoriai sukūrė neapdorotą, nestruktūruotą paprastą tekstą naudodami įvairius mašininis mokymasis metodai; taigi, protinga idėja naudoti Gensim sprendžiant tokius darbus kaip temų modeliavimas.
Be to, Gensim efektyviai randa teksto panašumus, indeksuoja turinį ir naršo tarp skirtingų tekstų.
Tai labai specializuota Python biblioteka sutelkiant dėmesį į temų modeliavimo užduotis, naudojant latentinio Dirichlet paskirstymo ir kitus LDA) metodus.
Be to, jis gana gerai leidžia rasti panašius vienas į kitą tekstus, indeksuoti tekstus ir naršyti po dokumentus.
Šis įrankis efektyviai ir greitai tvarko didžiulius duomenų kiekius. Štai keletas pradinių pamokų.
Argumentai "už"
- paprasta vartotojo sąsaja
- efektyvus gerai žinomų algoritmų naudojimas
- Kompiuterių grupėje jis gali atlikti latentinį Dirichlet paskirstymą ir latentinę semantinę analizę.
Trūkumai
- Jis dažniausiai skirtas neprižiūrimam teksto modeliavimui.
- Jai trūksta viso NLP konvejerio ir jis turėtų būti naudojamas kartu su kitomis bibliotekomis, tokiomis kaip „Spacy“ ar NLTK.
4. TextBlob
TextBlob yra tam tikras NLTK plėtinys.
Naudodami „TextBlob“ galite lengviau pasiekti daugybę NLTK funkcijų, o „TextBlob“ taip pat turi šablonų bibliotekos galimybes.
Tai gali būti naudingas įrankis, kurį galima naudoti mokantis, jei tik pradedate, ir jis gali būti naudojamas gamyboje toms programoms, kurioms nereikia didelio našumo.
Ji siūlo daug patogesnę ir paprastesnę sąsają, skirtą toms pačioms NLP funkcijoms atlikti.
Tai puiki galimybė pradedantiesiems, norintiems atlikti NLP užduotis, pvz., nuotaikų analizę, teksto skirstymą į kategorijas ir kalbos dalies žymėjimą, nes jo mokymosi kreivė yra mažesnė nei naudojant kitus atvirojo kodo įrankius.
TextBlob yra plačiai naudojamas ir puikiai tinka mažesniems projektams apskritai.
Argumentai "už"
- Bibliotekos vartotojo sąsaja yra paprasta ir aiški.
- Ji siūlo kalbos identifikavimo ir vertimo paslaugas naudojant „Google“ vertėją.
Trūkumai
- Palyginti su kitais, jis yra lėtas.
- Neuroninių tinklų modelių nėra
- Nėra integruotų žodžių vektorių
5. „OpenNLP“
„OpenNLP“ paprasta įtraukti su kitais „Apache“ projektais, tokiais kaip „Apache Flink“, „Apache NiFi“ ir „Apache Spark“, nes jį priglobia „Apache Foundation“.
Tai išsamus NLP įrankis, kurį galima naudoti iš komandinės eilutės arba kaip programos biblioteka.
Tai apima visus bendrus NLP apdorojimo komponentus.
Be to, jis siūlo platų kalbos palaikymą. Jei naudojate „Java“, „OpenNLP“ yra stiprus įrankis, turintis daugybę galimybių, paruoštas gamybiniams darbo krūviams.
Be to, kad OpenNLP įgalinamos tipiškiausios NLP užduotys, pvz., prieigos raktas, sakinių segmentavimas ir kalbos dalies žymėjimas, OpenNLP gali būti naudojamas kuriant sudėtingesnes teksto apdorojimo programas.
Taip pat įtrauktas maksimalios entropijos ir perceptronu pagrįstas mašinų mokymasis.
Argumentai "už"
- Modelinis mokymo įrankis su keliomis funkcijomis
- Dėmesys sutelkiamas į pagrindines NLP užduotis ir puikiai jas atlieka, įskaitant objekto identifikavimą, frazių aptikimą ir prieigos raktą.
Trūkumai
- neturi sudėtingų galimybių; Jei norite tęsti JVM, perėjimas prie CoreNLP yra kitas natūralus žingsnis.
6. AllenNLP
„AllenNLP“ idealiai tinka komercinėms programoms ir duomenų analizei, nes yra sukurta naudojant „PyTorch“ įrankius ir išteklius.
Jis išsivysto į visa apimantį teksto analizės įrankį.
Tai daro jį vienu iš sudėtingesnių natūralios kalbos apdorojimo įrankių sąraše. Atlikdamas kitas užduotis savarankiškai, AllenNLP iš anksto apdoroja duomenis naudodamas nemokamą atvirojo kodo paketą „SpaCy“.
Pagrindinis „AllenNLP“ pardavimo taškas yra tai, kaip lengva juo naudotis.
AllenNLP supaprastina natūralios kalbos apdorojimo procesą, priešingai nei kitose NLP programose, kuriose yra keli moduliai.
Dėl to išvesties rezultatai niekada nesijaučia painūs. Tai puikus įrankis tiems, kurie neturi daug žinių.
Argumentai "už"
- Sukurta ant PyTorch
- puikiai tinka tyrinėti ir eksperimentuoti naudojant pažangiausius modelius
- Jis gali būti naudojamas tiek komerciniais, tiek akademiniais tikslais
Trūkumai
- Netinka didelio masto projektams, kurie šiuo metu yra gaminami.
Išvada
Įmonės naudoja NLP metodus, kad gautų įžvalgas iš nestruktūrizuotų tekstinių duomenų, pvz., el. laiškų, internetinių apžvalgų, socialinės žiniasklaidos pranešimai ir kt. Atvirojo kodo įrankiai yra nemokami, pritaikomi ir suteikia kūrėjams visas tinkinimo parinktis.
Ko lauki? Nedelsdami naudokite juos ir sukurkite kažką neįtikėtino.
Laimingo kodavimo!
Palikti atsakymą