अनुक्रमणिका[लपवा][दाखवा]
आम्ही चॅट, ईमेल, वेबसाइट्स आणि सोशल मीडियाद्वारे ऑनलाइन लोकांशी संवाद साधण्यात बराच वेळ घालवतो.
प्रत्येक सेकंदाला आपण तयार केलेल्या मजकूर डेटाचे प्रचंड प्रमाण आपले लक्ष वेधून घेतो, परंतु नेहमीच नाही.
ग्राहकांच्या कृती आणि पुनरावलोकने संस्थांना वस्तू आणि सेवांमध्ये ग्राहक काय महत्त्व देतात आणि नापसंत करतात, तसेच त्यांना ब्रँडकडून काय हवे आहे याबद्दल अमूल्य माहिती देतात.
तथापि, बहुसंख्य व्यवसायांना डेटा विश्लेषणासाठी सर्वात प्रभावी पद्धत निश्चित करण्यात अजूनही अडचण येत आहे.
बराचसा डेटा संरचित नसल्यामुळे, संगणकांना तो समजण्यास कठीण वेळ आहे, आणि मॅन्युअली क्रमवारी लावणे अत्यंत वेळखाऊ असते.
अनेक डेटावर हाताने प्रक्रिया करणे कष्टदायक, नीरस आणि फर्म विस्तारते तसे न मोजता येण्यासारखे होते.
कृतज्ञतापूर्वक, नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया तुम्हाला असंरचित मजकूरातील अंतर्ज्ञानी माहिती शोधण्यात आणि मजकूर विश्लेषण समस्यांच्या श्रेणीचे निराकरण करण्यात मदत करू शकते, यासह भावना विश्लेषण, विषय वर्गीकरण, आणि अधिक.
मानवी भाषा मशीनला समजण्यायोग्य बनवणे हे नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (NLP) च्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षेत्राचे लक्ष्य आहे, जे भाषाशास्त्र आणि संगणक विज्ञानाचा वापर करते.
NLP संगणकांना मोठ्या प्रमाणात डेटाचे स्वयंचलितपणे मूल्यांकन करण्यास सक्षम करते, ज्यामुळे तुम्हाला संबंधित माहिती त्वरीत ओळखणे शक्य होते.
अंतर्दृष्टीपूर्ण माहिती उघड करण्यासाठी आणि अनेक समस्यांचे निराकरण करण्यासाठी अनस्ट्रक्चर्ड मजकूर (किंवा इतर प्रकारची नैसर्गिक भाषा) तंत्रज्ञानाच्या श्रेणीसह वापरली जाऊ शकते.
कोणत्याही अर्थाने सर्वसमावेशक नसले तरी, खाली सादर केलेली मुक्त-स्रोत साधनांची सूची ही त्यांच्या प्रकल्पांमध्ये नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया वापरण्यात स्वारस्य असलेल्या कोणत्याही व्यक्तीसाठी किंवा कोणत्याही संस्थेसाठी प्रारंभ करण्यासाठी एक अद्भुत ठिकाण आहे.
1. NLTK
कोणीही असा युक्तिवाद करू शकतो की नॅचरल लँग्वेज टूलकिट (NLTK) हे मी पाहिलेले सर्वात वैशिष्ट्यपूर्ण साधन आहे.
वर्गीकरण, टोकनायझेशन, स्टेमिंग, टॅगिंग, पार्सिंग आणि सिमेंटिक रिजनिंग यासह जवळजवळ सर्व NLP तंत्रे लागू केली जातात.
तुम्हाला वापरायचा असलेला अचूक अल्गोरिदम किंवा दृष्टिकोन तुम्ही निवडू शकता कारण प्रत्येकासाठी वारंवार अनेक अंमलबजावणी उपलब्ध असतात.
अनेक भाषांना देखील सपोर्ट आहे. जरी हे साध्या स्ट्रक्चर्ससाठी चांगले असले तरी, ते सर्व डेटाचे स्ट्रिंग म्हणून प्रतिनिधित्व करते या वस्तुस्थितीमुळे काही अत्याधुनिक क्षमता लागू करणे आव्हानात्मक होते.
इतर साधनांच्या तुलनेत, लायब्ररी देखील थोडी आळशी आहे.
सर्व गोष्टींचा विचार केला, हा प्रयोग, शोध आणि अनुप्रयोगांसाठी एक उत्कृष्ट टूलसेट आहे ज्यासाठी अल्गोरिदमचे विशिष्ट मिश्रण आवश्यक आहे.
साधक
- हे सर्वात लोकप्रिय आणि पूर्ण NLP लायब्ररी आहे ज्यामध्ये अनेक तृतीय जोड आहेत.
- इतर लायब्ररींच्या तुलनेत, ते बहुतेक भाषांना समर्थन देते.
बाधक
- समजून घेणे आणि वापरणे कठीण आहे
- ते मंद आहे
- चे कोणतेही मॉडेल नाहीत न्यूरल नेटवर्क
- हे शब्दार्थाचा विचार न करता केवळ मजकूराची वाक्यांमध्ये विभागणी करते
2. प्रशस्त
SpaCy ही NLTK ची बहुधा आघाडीची प्रतिस्पर्धी आहे. प्रत्येक NLP घटकासाठी त्याची फक्त एक अंमलबजावणी असली तरी ती साधारणपणे जलद असते.
याव्यतिरिक्त, प्रत्येक गोष्ट स्ट्रिंग ऐवजी ऑब्जेक्ट म्हणून दर्शविली जाते, जे अॅप्स विकसित करण्यासाठी इंटरफेस सुलभ करते.
तुमच्या मजकूर डेटाचे सखोल आकलन तुम्हाला अधिक साध्य करण्यास सक्षम करेल.
यामुळे इतर अनेक फ्रेमवर्क आणि डेटा सायन्स टूल्सशी कनेक्ट करणे देखील सोपे होते. परंतु NLTK च्या तुलनेत, SpaCy अनेक भाषांना समर्थन देत नाही.
यामध्ये भाषा प्रक्रिया आणि विश्लेषणाच्या विविध पैलूंसाठी अनेक न्यूरल मॉडेल्स, तसेच पर्यायांच्या संकुचित श्रेणी आणि उत्कृष्ट दस्तऐवजीकरणासह एक सरळ वापरकर्ता इंटरफेस आहे.
याव्यतिरिक्त, SpaCy मोठ्या प्रमाणात डेटा सामावून घेण्यासाठी तयार केले गेले आहे आणि अत्यंत कसून दस्तऐवजीकरण केले आहे.
यामध्ये नैसर्गिक भाषा प्रक्रियेसाठी अनेक मॉडेल्सचा समावेश आहे ज्यांना आधीच प्रशिक्षण दिले गेले आहे, ज्यामुळे SpaCy सह नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया शिकणे, शिकवणे आणि वापरणे सोपे होते.
एकंदरीत, नवीन अॅप्ससाठी हे एक उत्कृष्ट साधन आहे ज्यांना विशिष्ट पद्धतीची आवश्यकता नाही आणि उत्पादनात कार्यक्षम असणे आवश्यक आहे.
साधक
- इतर गोष्टींच्या तुलनेत ते जलद आहे.
- ते शिकणे आणि वापरणे सोपे आहे.
- न्यूरल नेटवर्क वापरून मॉडेल प्रशिक्षित केले जातात
बाधक
- NLTK च्या तुलनेत कमी अनुकूलता
3. जेन्सिम
दस्तऐवजांना सिमेंटिक वेक्टर म्हणून व्यक्त करण्याचा सर्वात प्रभावी आणि सोपा मार्ग जेन्सिम म्हणून ओळखल्या जाणार्या विशेष मुक्त-स्रोत पायथन फ्रेमवर्कचा वापर करून साध्य केला जातो.
ची श्रेणी वापरून कच्चा, असंरचित साधा मजकूर हाताळण्यासाठी लेखकांनी जेन्सिम तयार केले होते मशीन शिक्षण पद्धती; म्हणून, विषय मॉडेलिंग सारख्या नोकऱ्या हाताळण्यासाठी जेन्सिमचा वापर करणे ही एक स्मार्ट कल्पना आहे.
याव्यतिरिक्त, जेन्सिम प्रभावीपणे मजकूरातील समानता शोधते, सामग्री अनुक्रमित करते आणि भिन्न मजकूर दरम्यान नेव्हिगेट करते.
हे एक अत्यंत विशेष आहे पायथन लायब्ररी लेटेंट डिरिचलेट ऍलोकेशन आणि इतर एलडीए) पद्धतींचा वापर करून विषय मॉडेलिंग कार्यांवर लक्ष केंद्रित करणे.
याव्यतिरिक्त, एकमेकांशी साम्य असलेले मजकूर शोधणे, मजकूर अनुक्रमित करणे आणि कागदपत्रांवर नेव्हिगेट करणे खूप चांगले आहे.
हे साधन मोठ्या प्रमाणावर डेटा कार्यक्षमतेने आणि द्रुतपणे हाताळते. येथे काही प्रारंभिक ट्यूटोरियल आहेत.
साधक
- साधा वापरकर्ता इंटरफेस
- सुप्रसिद्ध अल्गोरिदमचा कार्यक्षम वापर
- संगणकाच्या गटावर, ते अव्यक्त डिरिचलेट वाटप आणि अव्यक्त अर्थपूर्ण विश्लेषण करू शकते.
बाधक
- हे मुख्यतः पर्यवेक्षित नसलेल्या मजकूर मॉडेलिंगसाठी आहे.
- यात संपूर्ण NLP पाइपलाइन नाही आणि Spacy किंवा NLTK सारख्या इतर लायब्ररींच्या संयोगाने वापरली जावी.
4. टेक्स्टब्लॉब
TextBlob हा NLTK विस्ताराचा एक प्रकार आहे.
TextBlob द्वारे, तुम्ही असंख्य NLTK फंक्शन्स अधिक सहजतेने ऍक्सेस करू शकता आणि TextBlob पॅटर्न लायब्ररी क्षमता देखील समाविष्ट करते.
तुम्ही नुकतीच सुरुवात करत असाल तर शिकत असताना वापरण्यासाठी हे एक उपयुक्त साधन असू शकते आणि ज्यांना जास्त कार्यप्रदर्शनाची आवश्यकता नसते अशा अनुप्रयोगांसाठी उत्पादनामध्ये याचा वापर केला जाऊ शकतो.
हे समान NLP कार्ये पार पाडण्यासाठी अधिक वापरकर्ता-अनुकूल आणि सरळ इंटरफेस देते.
भावना विश्लेषण, मजकूर वर्गीकरण आणि पार्ट-ऑफ-स्पीच टॅगिंग यासारखी NLP कार्ये घेऊ इच्छिणाऱ्या नवशिक्यांसाठी हा एक उत्तम पर्याय आहे कारण त्याची शिकण्याची वक्र इतर मुक्त-स्रोत साधनांपेक्षा कमी आहे.
TextBlob मोठ्या प्रमाणावर वापरले जाते आणि एकूणच लहान प्रकल्पांसाठी उत्कृष्ट आहे.
साधक
- लायब्ररीचा यूजर इंटरफेस सोपा आणि स्पष्ट आहे.
- हे Google भाषांतर वापरून भाषा ओळख आणि भाषांतर सेवा देते.
बाधक
- इतरांच्या तुलनेत ते मंद आहे.
- न्यूरल नेटवर्कचे कोणतेही मॉडेल नाहीत
- कोणतेही शब्द वेक्टर एकत्रित केलेले नाहीत
5. ओपनएनएलपी
अपाचे फ्लिंक, अपाचे निफाय आणि अपाचे स्पार्क सारख्या इतर अपाचे प्रकल्पांसह OpenNLP समाविष्ट करणे सोपे आहे कारण ते Apache Foundation द्वारे होस्ट केले जाते.
हे एक सर्वसमावेशक NLP साधन आहे जे कमांड लाइनवरून किंवा अनुप्रयोगात लायब्ररी म्हणून वापरले जाऊ शकते.
यात NLP चे सर्व सामान्य प्रक्रिया घटक समाविष्ट आहेत.
याव्यतिरिक्त, ते व्यापक भाषा समर्थन देते. जर तुम्ही Java वापरत असाल, तर OpenNLP हे उत्पादन वर्कलोडसाठी तयार केलेल्या क्षमतेच्या टन क्षमतेचे एक मजबूत साधन आहे.
टोकनायझेशन, वाक्य विभागणी आणि पार्ट-ऑफ-स्पीच टॅगिंग यासारखी सर्वात सामान्य NLP कार्ये सक्षम करण्याव्यतिरिक्त, OpenNLP अधिक जटिल मजकूर प्रक्रिया अनुप्रयोग तयार करण्यासाठी वापरली जाऊ शकते.
कमाल एन्ट्रॉपी आणि परसेप्ट्रॉन-आधारित मशीन लर्निंग देखील समाविष्ट आहे.
साधक
- अनेक वैशिष्ट्यांसह एक मॉडेल प्रशिक्षण साधन
- मूलभूत NLP कार्यांवर लक्ष केंद्रित करते आणि त्यामध्ये अस्तित्व ओळखणे, वाक्यांश शोधणे आणि टोकनायझेशन यांचा समावेश होतो.
बाधक
- अत्याधुनिक क्षमतांचा अभाव; तुम्हाला JVM सह सुरू ठेवायचे असल्यास, CoreNLP वर जाणे ही पुढील नैसर्गिक पायरी आहे.
6. AllenNLP
अॅलनएनएलपी व्यावसायिक अनुप्रयोग आणि डेटा विश्लेषणासाठी आदर्श आहे कारण ते पायटोर्च टूल्स आणि संसाधनांवर तयार केले आहे.
ते मजकूर विश्लेषणासाठी सर्वसमावेशक साधन म्हणून विकसित होते.
हे सूचीतील अधिक अत्याधुनिक नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया साधनांपैकी एक बनवते. इतर कार्ये स्वतंत्रपणे करत असताना, AllenNLP मोफत SpaCy ओपन सोर्स पॅकेज वापरून डेटा प्रीप्रोसेस करते.
AllenNLP चा मुख्य विक्री बिंदू म्हणजे ते वापरणे किती सोपे आहे.
AllenNLP नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया प्रक्रिया सुव्यवस्थित करते, इतर NLP प्रोग्राम्सच्या उलट ज्यामध्ये अनेक मॉड्यूल समाविष्ट आहेत.
परिणामी, आउटपुट परिणाम कधीही गोंधळात टाकणारे वाटत नाहीत. ज्यांना जास्त माहिती नाही त्यांच्यासाठी हे एक विलक्षण साधन आहे.
साधक
- PyTorch वर विकसित
- अत्याधुनिक मॉडेल वापरून एक्सप्लोर करण्यासाठी आणि प्रयोग करण्यासाठी उत्कृष्ट
- हे व्यावसायिक आणि शैक्षणिक दोन्ही प्रकारे वापरले जाऊ शकते
बाधक
- सध्या उत्पादन सुरू असलेल्या मोठ्या प्रमाणावरील प्रकल्पांसाठी योग्य नाही.
निष्कर्ष
ईमेल, ऑनलाइन पुनरावलोकने, यांसारख्या असंरचित मजकूर डेटामधून अंतर्दृष्टी काढण्यासाठी कंपन्या NLP तंत्र वापरत आहेत. सामाजिक मीडिया पोस्टिंग, आणि अधिक. मुक्त-स्रोत साधने किफायतशीर, जुळवून घेण्यायोग्य आहेत आणि विकासकांना संपूर्ण सानुकूलित पर्याय देतात.
तू कशाची वाट बघतो आहेस? त्यांचा त्वरित वापर करा आणि काहीतरी अविश्वसनीय तयार करा.
शुभेच्छा कोडिंग!
प्रत्युत्तर द्या