Содржина[Крие][Прикажи]
Поминуваме многу време во комуникација со луѓе онлајн преку разговор, е-пошта, веб-страници и социјални медиуми.
Огромните количини на текстуални податоци што ги произведуваме секоја секунда ни бегаат од вниманието, но, не секогаш.
Дејствата и прегледите на клиентите им обезбедуваат на организациите бесценети информации за тоа што клиентите го ценат и што не го одобруваат во стоките и услугите, како и што сакаат од брендот.
Сепак, поголемиот дел од бизнисите сè уште имаат потешкотии да го одредат најефективниот метод за анализа на податоците.
Бидејќи голем дел од податоците се неструктурирани, на компјутерите им е тешко да ги разберат, а рачното сортирање би одземало многу време.
Рачната обработка на многу податоци станува макотрпна, монотона и едноставно нескалабилна како што се шири фирмата.
За среќа, обработката на природниот јазик може да ви помогне да пронајдете проникливи информации во неструктуриран текст и да решите низа прашања за анализа на текстот, вклучително и анализа на чувства, категоризација на предмети и друго.
Да се направи човечкиот јазик разбирлив за машините е целта на полето на вештачка интелигенција за обработка на природни јазици (НЛП), кое користи лингвистика и компјутерски науки.
NLP им овозможува на компјутерите автоматски да проценуваат огромни количини на податоци, што ви овозможува брзо да ги идентификувате релевантните информации.
Неструктурираниот текст (или друг вид на природен јазик) може да се користи со низа технологии за откривање на проникливи информации и решавање на голем број прашања.
Иако во никој случај не е сеопфатен, списокот со алатки со отворен код претставен подолу е прекрасно место за почеток за било кој или која било организација заинтересирана да користи обработка на природен јазик во своите проекти.
1. НЛТК
Некој би можел да тврди дека природната алатка за јазици (NLTK) е алатката со најбогати карактеристики што сум ја разгледал.
Скоро сите НЛП техники се имплементирани, вклучувајќи категоризација, токенизација, стемнување, означување, парсирање и семантичко расудување.
Можете да го изберете прецизниот алгоритам или пристап што сакате да го користите бидејќи често има неколку достапни имплементации за секоја од нив.
Поддржани се и бројни јазици. Иако е добар за едноставни структури, фактот што ги претставува сите податоци како низи го прави предизвик да се применат некои софистицирани способности.
Во споредба со другите алатки, библиотеката е исто така малку слаба.
Со оглед на сите нешта, ова е одлична група алатки за експериментирање, истражување и апликации кои бараат одредена мешавина на алгоритми.
Добрите
- Таа е најпопуларна и комплетна NLP библиотека со неколку третини додатоци.
- Во споредба со другите библиотеки, тој ги поддржува повеќето јазици.
Конс
- тешко е да се разбере и искористи
- Бавно е
- нема модели на нервните мрежи
- Тој само го дели текстот на реченици без да ја земе предвид семантиката
2. Списи
SpaCy е најверојатниот главен ривал на NLTK. Иако има само една имплементација за секоја NLP компонента, таа е генерално побрза.
Дополнително, сè е претставено како објект наместо низа, што го поедноставува интерфејсот за развој на апликации.
Подлабоко разбирање на вашите текстуални податоци ќе ви овозможи да постигнете повеќе.
Ова, исто така, го олеснува поврзувањето со неколку други рамки и алатки за наука за податоци. Но, во споредба со NLTK, SpaCy не поддржува толку многу јазици.
Има многу нервни модели за различни аспекти на обработка и анализа на јазикот, како и директен кориснички интерфејс со кондензиран опсег на опции и одлична документација.
Покрај тоа, SpaCy е изграден за да прими огромни количини на податоци и е исклучително темелно документиран.
Исто така, вклучува и плејада модели за обработка на природен јазик кои се веќе обучени, што го олеснува учењето, предавањето и користењето на обработката на природен јазик со SpaCy.
Севкупно, ова е одлична алатка за нови апликации на кои не им треба специфичен метод и треба да бидат перформанси во производството.
Добрите
- Во споредба со други работи, тој е брз.
- Учењето и користењето е едноставно.
- моделите се обучуваат со користење на невронски мрежи
Конс
- помала приспособливост во споредба со НЛТК
3. Gensim
Најефективните и најлесните пристапи за изразување на документите како семантички вектори се постигнуваат со користење на специјализираната рамка за Python со отворен код, позната како Gensim.
Gensim е создаден од авторите за да се справи со суров, неструктуриран обичен текст со користење на опсег од машинско учење методи; оттука, паметна е идејата да се користи Gensim за справување со работни места како Моделирање на теми.
Дополнително, Gensim ефикасно наоѓа текстуални сличности, индексира содржина и се движи помеѓу различни текстови.
Тоа е високо специјализирана Пајтон библиотека фокусирајќи се на задачите за моделирање на теми со користење на Латентна распределба на Дирихле и други LDA) методи.
Дополнително, доста добро е во наоѓање текстови кои се слични еден на друг, индексирање на текстови и навигација низ трудови.
Оваа алатка ефикасно и брзо се справува со огромни количини на податоци. Еве неколку почетни упатства.
Добрите
- едноставен кориснички интерфејс
- ефикасно користење на добро познати алгоритми
- На група компјутери, може да направи латентна распределба на Дирихле и латентна семантичка анализа.
Конс
- Претежно е наменет за моделирање текст без надзор.
- Нема комплетен NLP гасовод и треба да се користи заедно со други библиотеки како Spacy или NLTK.
4. TextBlob
TextBlob е еден вид NLTK екстензија.
Преку TextBlob, можете полесно да пристапите до бројни NLTK функции, а TextBlob исто така вклучува можности за библиотека со шаблони.
Ова може да биде корисна алатка за користење додека учите, ако штотуку почнувате, и може да се користи во производството за апликации кои не бараат многу перформанси.
Нуди многу попријателски и јасен интерфејс за извршување на истите NLP функции.
Тоа е одлична опција за почетници кои сакаат да преземат задачи за НЛП, како што се анализа на чувствата, категоризација на текст и означување на дел од говорот, бидејќи нејзината крива на учење е помала отколку кај другите алатки со отворен код.
TextBlob е широко користен и одличен за помали проекти во целина.
Добрите
- Корисничкиот интерфејс на библиотеката е едноставен и јасен.
- Нуди услуги за идентификација на јазикот и преведување со помош на Google Translate.
Конс
- Во споредба со другите, тоа е бавно.
- Нема модели на невронски мрежи
- Нема интегрирани зборовни вектори
5. OpenNLP
Едноставно е да се вгради OpenNLP со други Apache-проекти како Apache Flink, Apache NiFi и Apache Spark бидејќи е хостиран од Apache Foundation.
Тоа е сеопфатна NLP алатка која може да се користи од командната линија или како библиотека во апликација.
Ги вклучува сите вообичаени компоненти за обработка на НЛП.
Дополнително, нуди широка јазична поддршка. Ако користите Java, OpenNLP е силна алатка со голем број способности што е подготвена за обемот на производство.
Покрај овозможувањето на најтипичните NLP задачи, како што се токенизација, сегментација на реченици и означување на дел од говорот, OpenNLP може да се користи за создавање посложени апликации за обработка на текст.
Вклучени се и максимална ентропија и машинско учење базирано на перцептрон.
Добрите
- Модел алатка за обука со неколку карактеристики
- Се фокусира на основните задачи на НЛП и се истакнува во нив, вклучувајќи идентификација на ентитети, откривање фрази и токенизација.
Конс
- нема софистицирани способности; ако сакате да продолжите со JVM, преминувањето во CoreNLP е следниот природен чекор.
6. AllenNLP
AllenNLP е идеален за комерцијални апликации и анализа на податоци бидејќи е изграден на алатки и ресурси на PyTorch.
Се развива во сеопфатна алатка за анализа на текст.
Ова ја прави една од пософистицираните алатки за обработка на природни јазици на листата. Додека ги извршува другите задачи независно, AllenNLP ги преобработува податоците користејќи го бесплатниот пакет со отворен код SpaCy.
Клучната продажна точка на AllenNLP е колку е лесно да се користи.
AllenNLP го рационализира процесот на обработка на природниот јазик, за разлика од другите NLP програми кои вклучуваат неколку модули.
Како последица на тоа, излезните резултати никогаш не се збунувачки. Тоа е фантастична алатка за оние без многу знаење.
Добрите
- Развиено на врвот на PyTorch
- одличен за истражување и експериментирање со користење на врвни модели
- Може да се користи и комерцијално и академски
Конс
- Не е соодветно за големи проекти кои моментално се во производство.
Заклучок
Компаниите користат NLP техники за да извлечат увид од неструктурирани текстуални податоци како што се е-пошта, онлајн прегледи, социјални медиуми објави и повеќе. Алатките со отворен код се бесплатни, прилагодливи и им даваат на програмерите целосни опции за прилагодување.
Што чекаш? Искористете ги веднаш и создадете нешто неверојатно.
Среќно кодирање!
Оставете Одговор