Inhoudsopgave[Zich verstoppen][Laten zien]
We besteden veel tijd aan het online communiceren met mensen via chat, e-mail, websites en sociale media.
De enorme hoeveelheden tekstgegevens die we elke seconde produceren, ontsnappen aan onze aandacht, maar niet altijd.
De acties en beoordelingen van klanten bieden organisaties onschatbare informatie over wat klanten waarderen en afkeuren in goederen en diensten, evenals wat ze van een merk willen.
De meeste bedrijven hebben echter nog steeds moeite met het bepalen van de meest effectieve methode voor data-analyse.
Omdat veel van de gegevens ongestructureerd zijn, hebben computers het moeilijk om deze te begrijpen, en het handmatig sorteren ervan zou extreem tijdrovend zijn.
Het handmatig verwerken van veel gegevens wordt omslachtig, eentonig en simpelweg onschaalbaar naarmate een bedrijf groeit.
Gelukkig kan Natural Language Processing u helpen bij het vinden van inzichtelijke informatie in ongestructureerde tekst en het oplossen van een reeks problemen met tekstanalyse, waaronder sentiment analyse, onderwerpcategorisatie en meer.
Het begrijpelijk maken van menselijke taal voor machines is het doel van het kunstmatige intelligentieveld van natuurlijke taalverwerking (NLP), dat gebruik maakt van taalkunde en informatica.
NLP stelt computers in staat om automatisch enorme hoeveelheden gegevens te evalueren, waardoor u snel relevante informatie kunt identificeren.
Ongestructureerde tekst (of andere soorten natuurlijke taal) kunnen worden gebruikt met een reeks technologieën om inzichtelijke informatie te ontdekken en een aantal problemen aan te pakken.
Hoewel zeker niet allesomvattend, is de onderstaande lijst met open-sourcetools een geweldige plek om te beginnen voor iedereen of elke organisatie die geïnteresseerd is in het gebruik van natuurlijke taalverwerking in hun projecten.
1. NLTK
Je zou kunnen stellen dat Natural Language Toolkit (NLTK) de meest veelzijdige tool is die ik heb bekeken.
Bijna alle NLP-technieken zijn geïmplementeerd, inclusief categorisatie, tokenisatie, stammen, taggen, parseren en semantisch redeneren.
U kunt het precieze algoritme of de aanpak selecteren die u wilt gebruiken, omdat er vaak meerdere implementaties voor elk beschikbaar zijn.
Talloze talen worden ook ondersteund. Hoewel het goed is voor eenvoudige structuren, maakt het feit dat het alle gegevens vertegenwoordigt als strings het een uitdaging om een aantal geavanceerde mogelijkheden toe te passen.
In vergelijking met andere tools is de bibliotheek ook een beetje traag.
Alles bij elkaar genomen is dit een uitstekende toolset voor experimenten, verkenning en toepassingen die een bepaalde mix van algoritmen vereisen.
VOORDELEN
- Het is de meest populaire en complete NLP-bibliotheek met verschillende derde toevoegingen.
- In vergelijking met andere bibliotheken ondersteunt het de meeste talen.
NADELEN
- moeilijk te begrijpen en te gebruiken
- Het is langzaam
- geen modellen van neurale netwerken
- Het verdeelt de tekst alleen in zinnen zonder rekening te houden met de semantiek
2. spacy
SpaCy is de meest waarschijnlijke toprivaal van NLTK. Hoewel het slechts één implementatie heeft voor elke NLP-component, is het over het algemeen sneller.
Bovendien wordt alles weergegeven als een object in plaats van een string, wat de interface voor het ontwikkelen van apps vereenvoudigt.
Als u uw tekstgegevens beter begrijpt, kunt u meer bereiken.
Dit maakt het ook gemakkelijker om verbinding te maken met verschillende andere frameworks en data science-tools. Maar vergeleken met NLTK ondersteunt SpaCy niet zoveel talen.
Het bevat veel neurale modellen voor verschillende aspecten van taalverwerking en -analyse, evenals een eenvoudige gebruikersinterface met een beknopte reeks opties en uitstekende documentatie.
Bovendien is SpaCy gebouwd om enorme hoeveelheden gegevens te verwerken en is het zeer grondig gedocumenteerd.
Het bevat ook een overvloed aan modellen voor natuurlijke taalverwerking die al zijn getraind, waardoor het gemakkelijker wordt om natuurlijke taalverwerking te leren, te onderwijzen en te gebruiken met SpaCy.
Over het algemeen is dit een uitstekende tool voor nieuwe apps die geen specifieke methode nodig hebben en die in productie moeten presteren.
VOORDELEN
- In vergelijking met andere dingen is het snel.
- Leren en gebruiken is eenvoudig.
- modellen worden getraind met behulp van neurale netwerken
NADELEN
- minder aanpassingsvermogen in vergelijking met NLTK
3. gensim
De meest effectieve en gemakkelijke benaderingen om documenten uit te drukken als semantische vectoren worden bereikt door gebruik te maken van het gespecialiseerde open-source Python-framework dat bekend staat als Gensim.
Gensim is gemaakt door de auteurs om onbewerkte, ongestructureerde platte tekst te verwerken met behulp van een reeks: machine learning methoden; daarom is het een slim idee om Gensim te gebruiken om taken als onderwerpmodellering aan te pakken.
Bovendien vindt Gensim effectief tekstuele overeenkomsten, indexeert inhoud en navigeert tussen verschillende teksten.
Het is een zeer gespecialiseerd Python-bibliotheek gericht op onderwerpmodelleringstaken met behulp van Latent Dirichlet-toewijzing en andere LDA-methoden.
Bovendien is het redelijk goed in het vinden van teksten die op elkaar lijken, het indexeren van teksten en het navigeren door documenten.
Deze tool verwerkt enorme hoeveelheden gegevens efficiënt en snel. Hier zijn enkele beginnende tutorials.
VOORDELEN
- eenvoudige gebruikersinterface
- efficiënt gebruik van bekende algoritmen
- Op een groep computers kan het latente Dirichlet-toewijzing en latente semantische analyse uitvoeren.
NADELEN
- Het is vooral bedoeld voor tekstmodellering zonder toezicht.
- Het mist een complete NLP-pijplijn en moet worden gebruikt in combinatie met andere bibliotheken zoals Spacy of NLTK.
4. TekstBlob
TextBlob is een soort NLTK-extensie.
Via TextBlob hebt u gemakkelijker toegang tot tal van NLTK-functies, en TextBlob bevat ook mogelijkheden voor Pattern-bibliotheken.
Dit kan een handig hulpmiddel zijn om te gebruiken tijdens het leren als je net begint, en het kan worden gebruikt in de productie voor toepassingen die niet veel prestaties vereisen.
Het biedt een veel gebruiksvriendelijkere en eenvoudigere interface voor het uitvoeren van dezelfde NLP-functies.
Het is een geweldige optie voor beginners die NLP-taken op zich willen nemen, zoals sentimentanalyse, tekstcategorisatie en part-of-speech tagging, omdat de leercurve minder is dan bij andere open-source tools.
TextBlob wordt veel gebruikt en is uitstekend geschikt voor kleinere projecten in het algemeen.
VOORDELEN
- De gebruikersinterface van de bibliotheek is eenvoudig en duidelijk.
- Het biedt taalidentificatie- en vertaaldiensten met behulp van Google Translate.
NADELEN
- In vergelijking met anderen is het traag.
- Geen modellen van neurale netwerken
- Geen woordvectoren geïntegreerd
5. OpenNLP
Het is eenvoudig om OpenNLP te integreren met andere Apache-projecten zoals Apache Flink, Apache NiFi en Apache Spark omdat het wordt gehost door de Apache Foundation.
Het is een uitgebreide NLP-tool die kan worden gebruikt vanaf de opdrachtregel of als bibliotheek in een applicatie.
Het bevat alle gebruikelijke verwerkingscomponenten van de NLP.
Daarnaast biedt het uitgebreide taalondersteuning. Als je Java gebruikt, is OpenNLP een sterke tool met een heleboel mogelijkheden die is voorbereid op productieworkloads.
Naast het inschakelen van de meest typische NLP-taken, zoals tokenisatie, zinssegmentatie en part-of-speech tagging, kan OpenNLP worden gebruikt om complexere tekstverwerkingstoepassingen te maken.
Maximale entropie en op perceptron gebaseerde machine learning zijn ook inbegrepen.
VOORDELEN
- Een modeltrainingstool met verschillende functies
- Richt zich op basis NLP-taken en blinkt daarin uit, inclusief entiteitsidentificatie, zinsdetectie en tokenisatie.
NADELEN
- mist geavanceerde mogelijkheden; als je door wilt gaan met JVM, is de overstap naar CoreNLP de volgende natuurlijke stap.
6. AllenNLP
AllenNLP is ideaal voor commerciële toepassingen en data-analyse omdat het is gebouwd op PyTorch-tools en -bronnen.
Het ontwikkelt zich tot een allesomvattend hulpmiddel voor tekstanalyse.
Dit maakt het een van de meer geavanceerde natuurlijke taalverwerkingstools van de lijst. Terwijl AllenNLP de andere taken zelfstandig uitvoert, preprocesseert het data met behulp van het gratis SpaCy open-source pakket.
Het belangrijkste verkoopargument van AllenNLP is hoe gemakkelijk het te gebruiken is.
AllenNLP stroomlijnt het natuurlijke taalverwerkingsproces, in tegenstelling tot andere NLP-programma's die verschillende modules bevatten.
Als gevolg hiervan voelen de uitvoerresultaten nooit verwarrend aan. Het is een fantastisch hulpmiddel voor mensen zonder veel kennis.
VOORDELEN
- Ontwikkeld bovenop PyTorch
- uitstekend geschikt voor het verkennen en experimenteren met geavanceerde modellen
- Het kan zowel commercieel als academisch worden gebruikt
NADELEN
- Niet geschikt voor grootschalige projecten die momenteel in productie zijn.
Conclusie
Bedrijven gebruiken NLP-technieken om inzichten te extraheren uit ongestructureerde tekstgegevens zoals e-mails, online beoordelingen, social media berichten en meer. Open-sourcetools zijn gratis, aanpasbaar en bieden ontwikkelaars volledige aanpassingsmogelijkheden.
Waar wacht je op? Gebruik ze meteen en creëer iets ongelooflijks.
Gelukkig codering!
Laat een reactie achter