Saturs[Paslēpt][Rādīt]
Mēs pavadām daudz laika, sazinoties ar cilvēkiem tiešsaistē, izmantojot tērzēšanu, e-pastu, vietnes un sociālos medijus.
Milzīgie teksta datu apjomi, ko mēs veidojam ik sekundi, novērš mūsu uzmanību, taču ne vienmēr.
Klientu darbības un atsauksmes sniedz organizācijām nenovērtējamu informāciju par to, ko klienti novērtē un nepieņem attiecībā uz precēm un pakalpojumiem, kā arī to, ko viņi vēlas no zīmola.
Tomēr lielākajai daļai uzņēmumu joprojām ir grūtības noteikt visefektīvāko datu analīzes metodi.
Tā kā liela daļa datu ir nestrukturēti, datoriem ir grūti tos saprast, un to manuāla kārtošana būtu ļoti laikietilpīga.
Daudzu datu apstrāde ar rokām kļūst darbietilpīga, vienmuļa un vienkārši nemērogojama, uzņēmumam paplašinās.
Par laimi, dabiskās valodas apstrāde var palīdzēt atrast saprotamu informāciju nestrukturētā tekstā un atrisināt dažādas teksta analīzes problēmas, tostarp sentimenta analīze, priekšmetu kategorizēšana un daudz kas cits.
Mākslīgā intelekta dabiskās valodas apstrādes jomas (NLP), kas izmanto valodniecību un datorzinātnes, mērķis ir padarīt cilvēku valodu saprotamu mašīnām.
NLP ļauj datoriem automātiski novērtēt milzīgu datu apjomu, ļaujot jums ātri identificēt attiecīgo informāciju.
Nestrukturētu tekstu (vai cita veida dabisko valodu) var izmantot ar dažādām tehnoloģijām, lai atklātu saprātīgu informāciju un risinātu vairākas problēmas.
Lai gan tas nebūt nav visaptverošs, tālāk sniegtais atvērtā pirmkoda rīku saraksts ir lieliska vieta, kur sākt ikvienam vai jebkurai organizācijai, kas vēlas izmantot dabiskās valodas apstrādi savos projektos.
1. NLTK
Varētu apgalvot, ka dabiskās valodas rīkkopa (NLTK) ir ar funkcijām bagātākais rīks, ko esmu apskatījis.
Tiek ieviestas gandrīz visas NLP metodes, tostarp kategorizēšana, marķieri, cilmes veidošana, marķēšana, parsēšana un semantisko pamatojumu.
Varat atlasīt precīzu algoritmu vai pieeju, ko vēlaties izmantot, jo bieži vien katram ir pieejamas vairākas ieviešanas iespējas.
Tiek atbalstītas arī daudzas valodas. Lai gan tas ir piemērots vienkāršām struktūrām, fakts, ka tajā visi dati tiek attēloti kā virknes, ir sarežģīti izmantot dažas sarežģītas iespējas.
Salīdzinot ar citiem rīkiem, bibliotēka ir arī nedaudz gausa.
Ņemot vērā visas lietas, šis ir lielisks rīku komplekts eksperimentiem, izpētei un lietojumprogrammām, kurām nepieciešama noteikta algoritmu kombinācija.
Plusi
- Tā ir vispopulārākā un pilnīgākā NLP bibliotēka ar vairākiem trešajiem papildinājumiem.
- Salīdzinājumā ar citām bibliotēkām tā atbalsta lielāko daļu valodu.
Mīnusi
- grūti saprast un izmantot
- Tas ir lēns
- nav modeļu neironu tīkli
- Tas tikai sadala tekstu teikumos, neņemot vērā semantiku
2. spacy
SpaCy ir NLTK visticamākais konkurents. Lai gan tai ir tikai viena ieviešana katram NLP komponentam, tā parasti ir ātrāka.
Turklāt viss tiek attēlots kā objekts, nevis virkne, kas vienkāršo lietotņu izstrādes saskarni.
Padziļināta teksta datu izpratne ļaus jums paveikt vairāk.
Tādējādi tam ir arī vieglāk izveidot savienojumu ar vairākiem citiem ietvariem un datu zinātnes rīkiem. Taču, salīdzinot ar NLTK, SpaCy neatbalsta tik daudz valodu.
Tajā ir daudz neironu modeļu dažādiem valodas apstrādes un analīzes aspektiem, kā arī tiešs lietotāja interfeiss ar saīsinātu opciju klāstu un lielisku dokumentāciju.
Turklāt SpaCy ir izveidots, lai uzņemtu milzīgus datu apjomus, un tas ir ārkārtīgi rūpīgi dokumentēts.
Tajā ir iekļauti arī daudzi dabiskās valodas apstrādes modeļi, kas jau ir apmācīti, atvieglojot mācīšanos, mācīšanu un dabiskās valodas apstrādes izmantošanu ar SpaCy.
Kopumā tas ir lielisks rīks jaunām lietotnēm, kurām nav nepieciešama īpaša metode un kurām ir jānodrošina veiktspēja ražošanā.
Plusi
- Salīdzinot ar citām lietām, tas ir ātri.
- Mācīties un izmantot to ir vienkārši.
- modeļi tiek apmācīti, izmantojot neironu tīklus
Mīnusi
- mazāka pielāgošanās spēja salīdzinājumā ar NLTK
3. Gensim
Visefektīvākās un vienkāršākās pieejas dokumentu izteikšanai kā semantiskiem vektoriem tiek panāktas, izmantojot specializēto atvērtā koda Python ietvaru, kas pazīstams kā Gensim.
Autori izveidoja Gensim, lai apstrādātu neapstrādātu, nestrukturētu vienkāršu tekstu, izmantojot virkni mašīna mācīšanās metodes; tāpēc ir gudra ideja izmantot Gensim, lai risinātu tādus darbus kā tēmu modelēšana.
Turklāt Gensim efektīvi atrod tekstuālas līdzības, indeksē saturu un pārvietojas starp atšķirīgiem tekstiem.
Tas ir ļoti specializēts Python bibliotēka koncentrējoties uz tēmu modelēšanas uzdevumiem, izmantojot latentās Dirihleta piešķiršanas un citas LDA) metodes.
Turklāt tas diezgan labi spēj atrast vienu otram līdzīgus tekstus, indeksēt tekstus un pārvietoties pa papīriem.
Šis rīks efektīvi un ātri apstrādā milzīgus datu apjomus. Šeit ir dažas sākuma apmācības.
Plusi
- vienkārša lietotāja saskarne
- labi zināmu algoritmu efektīva izmantošana
- Datoru grupā tas var veikt latento Dirichlet piešķiršanu un latento semantisko analīzi.
Mīnusi
- Tas galvenokārt ir paredzēts teksta modelēšanai bez uzraudzības.
- Tam trūkst pilnīga NLP konveijera, un tas būtu jāizmanto kopā ar citām bibliotēkām, piemēram, Spacy vai NLTK.
4. TextBlob
TextBlob ir sava veida NLTK paplašinājums.
Izmantojot TextBlob, varat vieglāk piekļūt daudzām NLTK funkcijām, un TextBlob ietver arī Pattern bibliotēkas iespējas.
Tas varētu būt noderīgs rīks, ko izmantot mācību laikā, ja jūs tikko sākat darbu, un to var izmantot ražošanā lietojumprogrammām, kurām nav nepieciešama liela veiktspēja.
Tas piedāvā daudz lietotājam draudzīgāku un vienkāršāku interfeisu to pašu NLP funkciju veikšanai.
Tā ir lieliska iespēja iesācējiem, kuri vēlas veikt NLP uzdevumus, piemēram, sentimenta analīzi, teksta kategorizēšanu un runas daļas marķēšanu, jo tā mācīšanās līkne ir mazāka nekā citiem atvērtā pirmkoda rīkiem.
TextBlob tiek plaši izmantots un kopumā lieliski piemērots mazākiem projektiem.
Plusi
- Bibliotēkas lietotāja saskarne ir vienkārša un skaidra.
- Tas piedāvā valodu identifikācijas un tulkošanas pakalpojumus, izmantojot Google tulkotāju.
Mīnusi
- Salīdzinot ar citiem, tas ir lēns.
- Nav neironu tīklu modeļu
- Nav integrēti vārdu vektori
5. OpenNLP
OpenNLP ir vienkārši iekļaut citos Apache projektos, piemēram, Apache Flink, Apache NiFi un Apache Spark, jo to mitina Apache fonds.
Tas ir visaptverošs NLP rīks, ko var izmantot no komandrindas vai kā lietojumprogrammas bibliotēku.
Tas ietver visus NLP kopīgos apstrādes komponentus.
Turklāt tas piedāvā plašu valodu atbalstu. Ja izmantojat Java, OpenNLP ir spēcīgs rīks ar daudzām iespējām, kas ir sagatavots ražošanas darba slodzei.
Papildus tam, ka tiek iespējoti tipiskākie NLP uzdevumi, piemēram, marķieris, teikumu segmentēšana un runas daļas marķēšana, OpenNLP var izmantot, lai izveidotu sarežģītākas teksta apstrādes lietojumprogrammas.
Iekļauta arī maksimālā entropija un uz perceptronu balstīta mašīnmācīšanās.
Plusi
- Modeļa apmācības rīks ar vairākām funkcijām
- Koncentrējas uz NLP pamatuzdevumiem un izcili tos veic, tostarp entītiju identifikāciju, frāžu noteikšanu un marķieri.
Mīnusi
- trūkst izsmalcinātu spēju; ja vēlaties turpināt darbu ar JVM, pāreja uz CoreNLP ir nākamais dabiskais solis.
6. AllenNLP
AllenNLP ir ideāli piemērots komerciālām lietojumprogrammām un datu analīzei, jo tas ir balstīts uz PyTorch rīkiem un resursiem.
Tas kļūst par visaptverošu teksta analīzes rīku.
Tas padara to par vienu no saraksta sarežģītākajiem dabiskās valodas apstrādes rīkiem. Veicot citus uzdevumus neatkarīgi, AllenNLP iepriekš apstrādā datus, izmantojot bezmaksas SpaCy atvērtā koda pakotni.
AllenNLP galvenais pārdošanas punkts ir tā lietošanas vienkāršība.
AllenNLP racionalizē dabiskās valodas apstrādes procesu, atšķirībā no citām NLP programmām, kas ietver vairākus moduļus.
Tā rezultātā izvades rezultāti nekad nav mulsinoši. Tas ir lielisks rīks tiem, kam nav daudz zināšanu.
Plusi
- Izstrādāts uz PyTorch
- lieliski piemērots izpētei un eksperimentēšanai, izmantojot jaunākos modeļus
- To var izmantot gan komerciāli, gan akadēmiski
Mīnusi
- Nav piemērots liela mēroga projektiem, kas pašlaik tiek ražoti.
Secinājumi
Uzņēmumi izmanto NLP metodes, lai gūtu ieskatu no nestrukturētiem teksta datiem, piemēram, e-pastiem, tiešsaistes pārskatiem, sociālo mediju ziņas un daudz kas cits. Atvērtā pirmkoda rīki ir bez maksas, pielāgojami un sniedz izstrādātājiem pilnīgas pielāgošanas iespējas.
Ko tu gaidi? Izmantojiet tos uzreiz un izveidojiet kaut ko neticamu.
Laimīgu kodēšanu!
Atstāj atbildi