हामी च्याट, इमेल, वेबसाइट, र सोशल मिडिया मार्फत अनलाइन मानिसहरूसँग कुराकानी गर्न धेरै समय खर्च गर्छौं।
हामीले प्रत्येक सेकेन्ड उत्पादन गर्ने पाठ डेटाको ठूलो मात्राले हाम्रो ध्यान छोड्छ, तर सधैं होइन।
ग्राहकका कार्यहरू र समीक्षाहरूले संस्थाहरूलाई वस्तुहरू र सेवाहरूमा ग्राहकहरूले के मूल्य र अस्वीकृत गर्छन्, साथै उनीहरूले ब्रान्डबाट के चाहन्छन् भन्ने बारे अमूल्य जानकारी प्रदान गर्दछ।
तथापि, अधिकांश व्यवसायहरूलाई अझै पनि डाटा विश्लेषणको लागि सबैभन्दा प्रभावकारी विधि निर्धारण गर्न कठिनाइ भइरहेको छ।
धेरै जसो डाटा असंरचित भएकाले, कम्प्युटरहरूलाई यसलाई बुझ्न गाह्रो हुन्छ, र यसलाई म्यानुअल रूपमा क्रमबद्ध गर्न धेरै समय लाग्ने हुन्छ।
हातले धेरै डेटा प्रशोधन गर्नु श्रमसाध्य, नीरस, र फर्म विस्तारको रूपमा मात्र अस्केलेबल हुन्छ।
धन्यबाद, प्राकृतिक भाषा प्रशोधनले तपाईंलाई असंरचित पाठमा अन्तर्दृष्टिपूर्ण जानकारी फेला पार्न र पाठ विश्लेषण मुद्दाहरूको दायरा समाधान गर्न मद्दत गर्न सक्छ। भावनात्मक विश्लेषण, विषय वर्गीकरण, र थप।
मानव भाषालाई मेसिनहरूलाई बुझ्ने बनाउनु प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) को कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षेत्रको लक्ष्य हो, जसले भाषाविज्ञान र कम्प्युटर विज्ञानको प्रयोग गर्दछ।
NLP ले कम्प्यूटरहरूलाई स्वचालित रूपमा ठूलो मात्रामा डाटाको मूल्याङ्कन गर्न सक्षम बनाउँछ, यसले तपाईंलाई सान्दर्भिक जानकारीहरू छिटो पहिचान गर्न सम्भव बनाउँछ।
अव्यवस्थित पाठ (वा अन्य प्रकारको प्राकृतिक भाषा) अन्तरदृष्टिपूर्ण जानकारी उजागर गर्न र धेरै समस्याहरूलाई सम्बोधन गर्न प्रविधिहरूको दायरासँग प्रयोग गर्न सकिन्छ।
यद्यपि कुनै पनि हिसाबले व्यापक छैन, तल प्रस्तुत गरिएको खुला-स्रोत उपकरणहरूको सूची कुनै पनि व्यक्ति वा उनीहरूको परियोजनाहरूमा प्राकृतिक भाषा प्रशोधन प्रयोग गर्न रुचि राख्ने कुनै पनि संस्थाको लागि सुरु गर्नको लागि एक राम्रो ठाउँ हो।
1. NLTK
कसैले तर्क गर्न सक्छ कि प्राकृतिक भाषा टूलकिट (NLTK) मैले हेरेको सबैभन्दा सुविधायुक्त उपकरण हो।
वर्गीकरण, टोकनकरण, स्टेमिङ, ट्यागिङ, पार्सिङ, र सिमेन्टिक तर्क सहित लगभग सबै NLP प्रविधिहरू लागू हुन्छन्।
तपाईले प्रयोग गर्न चाहनुभएको सटीक एल्गोरिथ्म वा दृष्टिकोण चयन गर्न सक्नुहुन्छ किनभने त्यहाँ प्रायः प्रत्येकका लागि धेरै कार्यान्वयनहरू उपलब्ध छन्।
धेरै भाषाहरू पनि समर्थित छन्। यद्यपि यो साधारण संरचनाहरूको लागि राम्रो छ, तथ्यले कि यसले सबै डेटालाई स्ट्रिङको रूपमा प्रतिनिधित्व गर्दछ यसले केही परिष्कृत क्षमताहरू लागू गर्न चुनौतीपूर्ण बनाउँछ।
अन्य उपकरणहरूसँग तुलना गर्दा, पुस्तकालय पनि अलि सुस्त छ।
सबै कुराहरू विचार गरियो, यो प्रयोग, अन्वेषण, र एल्गोरिदमहरूको निश्चित मिश्रण चाहिने अनुप्रयोगहरूको लागि उत्कृष्ट उपकरणसेट हो।
विशेषज्ञहरूले
- यो धेरै तेस्रो थपको साथ सबैभन्दा लोकप्रिय र पूर्ण NLP पुस्तकालय हो।
- अन्य पुस्तकालयहरूको तुलनामा, यसले धेरै भाषाहरूलाई समर्थन गर्दछ।
विपक्ष
- बुझ्न र उपयोग गर्न गाह्रो
- यो ढिलो छ
- को मोडेल छैन तंत्रिका सञ्जालहरू
- यसले सिमान्टिक्सलाई विचार नगरी पाठलाई वाक्यमा मात्र विभाजन गर्छ
2. स्पेस
SpaCy NLTK को सबैभन्दा सम्भावित शीर्ष प्रतिद्वन्द्वी हो। यद्यपि यसमा प्रत्येक NLP कम्पोनेन्टको लागि एउटा मात्र कार्यान्वयन छ, यो सामान्यतया छिटो हुन्छ।
थप रूपमा, सबै कुरालाई स्ट्रिङको सट्टा वस्तुको रूपमा प्रतिनिधित्व गरिन्छ, जसले अनुप्रयोगहरू विकास गर्नको लागि इन्टरफेसलाई सरल बनाउँछ।
तपाईंको पाठ डेटाको गहिरो बुझाइले तपाईंलाई थप हासिल गर्न सक्षम बनाउँछ।
यसले यसलाई धेरै अन्य फ्रेमवर्क र डेटा विज्ञान उपकरणहरूसँग जडान गर्न सजिलो बनाउँछ। तर NLTK को तुलनामा, SpaCy ले धेरै भाषाहरूलाई समर्थन गर्दैन।
यसले भाषा प्रशोधन र विश्लेषणका विभिन्न पक्षहरूका लागि धेरै न्यूरल मोडेलहरू, साथै विकल्पहरूको संकुचित दायरा र उत्कृष्ट कागजातहरूको साथ एक सीधा प्रयोगकर्ता इन्टरफेसको सुविधा दिन्छ।
थप रूपमा, SpaCy ठूलो मात्रामा डाटा समायोजन गर्न निर्माण गरिएको छ र अत्यन्त राम्ररी दस्तावेज गरिएको छ।
यसले प्राकृतिक भाषा प्रशोधनका लागि धेरै मोडेलहरू समावेश गर्दछ जुन पहिले नै प्रशिक्षित भइसकेको छ, यसले SpaCy सँग प्राकृतिक भाषा प्रशोधन सिक्न, सिकाउन र प्रयोग गर्न सजिलो बनाउँछ।
समग्रमा, यो नयाँ एपहरूका लागि उत्कृष्ट उपकरण हो जसलाई विशेष विधिको आवश्यकता पर्दैन र उत्पादनमा प्रदर्शन गर्न आवश्यक छ।
विशेषज्ञहरूले
- अन्य चीजहरूको तुलनामा, यो छिटो छ।
- सिक्न र यसलाई प्रयोग गर्न सरल छ।
- मोडेलहरू तंत्रिका नेटवर्कहरू प्रयोग गरेर प्रशिक्षित छन्
विपक्ष
- NLTK को तुलनामा कम अनुकूलनता
3. जेन्सिम
सिमेन्टिक भेक्टरको रूपमा कागजातहरू अभिव्यक्त गर्न सबैभन्दा प्रभावकारी र सजिलो दृष्टिकोणहरू जेन्सिम भनेर चिनिने विशेष खुला स्रोत पाइथन फ्रेमवर्क प्रयोग गरेर प्राप्त गरिन्छ।
Gensim को दायरा प्रयोग गरेर कच्चा, असंरचित सादा पाठ ह्यान्डल गर्न लेखकहरू द्वारा सिर्जना गरिएको थियो मेशिन सिकाइ विधिहरू; तसर्थ, विषय मोडलिङ जस्ता कामहरू सम्हाल्न जेन्सिम प्रयोग गर्नु राम्रो विचार हो।
थप रूपमा, जेन्सिमले प्रभावकारी रूपमा शाब्दिक समानताहरू फेला पार्छ, सामग्री अनुक्रमणिका गर्दछ, र फरक पाठहरू बीच नेभिगेट गर्दछ।
यो एक उच्च विशिष्ट छ पाइथन पुस्तकालय लेटेन्ट डिरिचलेट एलोकेशन र अन्य LDA) विधिहरू प्रयोग गरी विषय मोडलिङ कार्यहरूमा ध्यान केन्द्रित गर्दै।
थप रूपमा, यो एक अर्कासँग मिल्दोजुल्दो पाठहरू फेला पार्न, पाठहरू अनुक्रमणिका, र कागजहरूमा नेभिगेट गर्नमा धेरै राम्रो छ।
यो उपकरण कुशलतापूर्वक र छिटो डाटा को ठूलो मात्रा ह्यान्डल गर्दछ। यहाँ केहि सुरु ट्यूटोरियलहरू छन्।
विशेषज्ञहरूले
- साधारण प्रयोगकर्ता इन्टरफेस
- प्रसिद्ध एल्गोरिदम को कुशल प्रयोग
- कम्प्युटरहरूको समूहमा, यसले अव्यक्त डिरिचलेट आवंटन र अव्यक्त अर्थ विश्लेषण गर्न सक्छ।
विपक्ष
- यो प्रायः असुरक्षित पाठ मोडेलिङको लागि हो।
- यसमा पूर्ण NLP पाइपलाइन छैन र Spacy वा NLTK जस्ता अन्य पुस्तकालयहरूसँग संयोजनमा प्रयोग गरिनुपर्छ।
4. TextBlob
TextBlob NLTK विस्तार को एक प्रकार हो।
TextBlob मार्फत, तपाईं धेरै सजिलैसँग NLTK प्रकार्यहरू पहुँच गर्न सक्नुहुन्छ, र TextBlob ले ढाँचा पुस्तकालय क्षमताहरू पनि समावेश गर्दछ।
यदि तपाइँ भर्खरै सुरु गर्दै हुनुहुन्छ भने यो सिक्ने क्रममा प्रयोग गर्नको लागि उपयोगी उपकरण हुन सक्छ, र यो धेरै प्रदर्शनको आवश्यकता पर्दैन अनुप्रयोगहरूको लागि उत्पादनमा प्रयोग गर्न सकिन्छ।
यसले समान NLP कार्यहरू गर्नको लागि धेरै प्रयोगकर्ता-अनुकूल र सीधा इन्टरफेस प्रदान गर्दछ।
यो NLP कार्यहरू जस्तै भावना विश्लेषण, पाठ वर्गीकरण, र भाग-अफ-स्पीच ट्यागिङ गर्न चाहनेहरूका लागि उत्कृष्ट विकल्प हो किनभने यसको सिकाइ कर्भ अन्य खुला स्रोत उपकरणहरूको तुलनामा कम छ।
TextBlob व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ र साना परियोजनाहरूको लागि उत्कृष्ट छ।
विशेषज्ञहरूले
- पुस्तकालयको प्रयोगकर्ता इन्टरफेस सरल र स्पष्ट छ।
- यसले Google अनुवादक प्रयोग गरी भाषा पहिचान र अनुवाद सेवाहरू प्रदान गर्दछ।
विपक्ष
- अरूको तुलनामा, यो ढिलो छ।
- न्यूरल नेटवर्कको कुनै मोडेल छैन
- कुनै शब्द भेक्टर एकीकृत
5. ओपनएनएलपी
Apache Flink, Apache NiFi, र Apache Spark जस्ता अन्य Apache परियोजनाहरूसँग OpenNLP समावेश गर्न सजिलो छ किनभने यो Apache Foundation द्वारा होस्ट गरिएको हो।
यो एक व्यापक NLP उपकरण हो जुन कमाण्ड लाइनबाट वा अनुप्रयोगमा पुस्तकालयको रूपमा प्रयोग गर्न सकिन्छ।
यसले NLP को सबै साझा प्रशोधन घटकहरू समावेश गर्दछ।
थप रूपमा, यसले व्यापक भाषा समर्थन प्रदान गर्दछ। यदि तपाइँ जाभा प्रयोग गर्दै हुनुहुन्छ भने, OpenNLP एक टन क्षमताहरूको साथ बलियो उपकरण हो जुन उत्पादन कार्यभारको लागि तयार छ।
टोकनाइजेशन, वाक्य विभाजन, र भाग-अफ-स्पीच ट्यागिङ जस्ता सबैभन्दा सामान्य NLP कार्यहरू सक्षम पार्नुको अतिरिक्त, OpenNLP थप जटिल पाठ प्रशोधन अनुप्रयोगहरू सिर्जना गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
अधिकतम एन्ट्रोपी र पर्सेप्ट्रोनमा आधारित मेसिन लर्निङ पनि समावेश गरिएको छ।
विशेषज्ञहरूले
- धेरै सुविधाहरू संग एक मोडेल प्रशिक्षण उपकरण
- आधारभूत NLP कार्यहरूमा फोकस गर्दछ र तिनीहरूमा उत्कृष्टताहरू, इकाई पहिचान, वाक्यांश पत्ता लगाउने, र टोकनाइजेसन सहित।
विपक्ष
- परिष्कृत क्षमताहरूको अभाव; यदि तपाइँ JVM को साथ जारी राख्न चाहनुहुन्छ भने, CoreNLP मा सर्नु अर्को प्राकृतिक चरण हो।
6. एलेनएनएलपी
AllenNLP व्यावसायिक अनुप्रयोगहरू र डेटा विश्लेषणको लागि आदर्श हो किनभने यो PyTorch उपकरण र स्रोतहरूमा निर्मित छ।
यो पाठ विश्लेषणको लागि सबै-समावेश उपकरणको रूपमा विकसित हुन्छ।
यसले यसलाई सूचीको अधिक परिष्कृत प्राकृतिक भाषा प्रशोधन उपकरणहरू मध्ये एक बनाउँछ। अन्य कार्यहरू स्वतन्त्र रूपमा प्रदर्शन गर्दा, AllenNLP ले नि:शुल्क SpaCy ओपन सोर्स प्याकेज प्रयोग गरेर डाटा पूर्वप्रक्रिया गर्छ।
AllenNLP को मुख्य बिक्री बिन्दु यो प्रयोग गर्न कति सजिलो छ।
AllenNLP ले प्राकृतिक भाषा प्रशोधन प्रक्रियालाई सुव्यवस्थित बनाउँछ, अन्य NLP कार्यक्रमहरूको विपरीत जुन धेरै मोड्युलहरू समावेश गर्दछ।
नतिजाको रूपमा, आउटपुट परिणामहरू कहिल्यै भ्रमित महसुस गर्दैनन्। धेरै ज्ञान नभएकाहरूका लागि यो उत्कृष्ट उपकरण हो।
विशेषज्ञहरूले
- PyTorch को शीर्ष मा विकसित
- अत्याधुनिक मोडेलहरू प्रयोग गरेर अन्वेषण र प्रयोगको लागि उत्कृष्ट
- यसलाई व्यावसायिक र शैक्षिक दुवै रूपमा प्रयोग गर्न सकिन्छ
विपक्ष
- हाल उत्पादनमा रहेका ठूला परियोजनाहरूको लागि उपयुक्त छैन।
निष्कर्ष
कम्पनीहरूले इमेलहरू, अनलाइन समीक्षाहरू जस्ता असंरचित पाठ डेटाबाट अन्तरदृष्टि निकाल्न NLP प्रविधिहरू प्रयोग गरिरहेका छन्। सामाजिक संजाल पोस्टिङ, र थप। खुला स्रोत उपकरणहरू लागत-रहित, अनुकूलन योग्य छन्, र विकासकर्ताहरूलाई पूर्ण अनुकूलन विकल्पहरू दिन्छन्।
तपाईं के को लागि प्रतीक्षा गर्दै हुनुहुन्छ? तिनीहरूलाई तुरुन्तै प्रयोग गर्नुहोस् र केहि अविश्वसनीय सिर्जना गर्नुहोस्।
खुशीको कोडिंग!
जवाफ छाड्नुस्