Innholdsfortegnelse[Gjemme seg][Forestilling]
Vi bruker mye tid på å kommunisere med folk på nettet gjennom chat, e-post, nettsider og sosiale medier.
De enorme volumene av tekstdata vi produserer hvert sekund unnslipper vår oppmerksomhet, men ikke alltid.
Kundenes handlinger og anmeldelser gir organisasjoner uvurderlig informasjon om hva kundene verdsetter og misliker av varer og tjenester, samt hva de ønsker av en merkevare.
Flertallet av virksomheter har imidlertid fortsatt problemer med å bestemme den mest effektive metoden for dataanalyse.
Siden mye av dataene er ustrukturerte, har datamaskiner vanskelig for å forstå dem, og manuell sortering vil være ekstremt tidkrevende.
Å behandle mye data for hånd blir arbeidskrevende, monotont og rett og slett uskalerbart etter hvert som et firma ekspanderer.
Heldigvis kan Natural Language Processing hjelpe deg med å finne innsiktsfull informasjon i ustrukturert tekst og løse en rekke tekstanalyseproblemer, inkludert sentiment analyse, emnekategorisering og mer.
Å gjøre menneskelig språk forståelig for maskiner er målet for kunstig intelligensfeltet for naturlig språkbehandling (NLP), som gjør bruk av lingvistikk og informatikk.
NLP gjør det mulig for datamaskiner å automatisk evaluere enorme mengder data, noe som gjør det mulig for deg å raskt identifisere relevant informasjon.
Ustrukturert tekst (eller andre typer naturlig språk) kan brukes med en rekke teknologier for å avdekke innsiktsfull informasjon og adressere en rekke problemer.
Selv om den på ingen måte er omfattende, er listen over åpen kildekode-verktøy presentert nedenfor et fantastisk sted å starte for alle eller enhver organisasjon som er interessert i å bruke naturlig språkbehandling i sine prosjekter.
1. NLTK
Man kan hevde at Natural Language Toolkit (NLTK) er det mest funksjonsrike verktøyet jeg har sett på.
Nesten alle NLP-teknikkene er implementert, inkludert kategorisering, tokenisering, stemming, tagging, parsing og semantisk resonnement.
Du kan velge den nøyaktige algoritmen eller tilnærmingen du vil bruke fordi det ofte er flere implementeringer tilgjengelig for hver.
Mange språk støttes også. Selv om det er bra for enkle strukturer, gjør det faktum at det representerer alle data som strenger det utfordrende å bruke noen sofistikerte funksjoner.
Sammenlignet med andre verktøy er biblioteket også litt tregt.
Alt tatt i betraktning er dette et utmerket verktøysett for eksperimentering, utforskning og applikasjoner som krever en viss blanding av algoritmer.
Pros
- Det er det mest populære og komplette NLP-biblioteket med flere tredje tillegg.
- Sammenlignet med andre biblioteker støtter den de fleste språk.
Ulemper
- vanskelig å forstå og bruke
- Det er tregt
- ingen modeller av nevrale nettverk
- Den deler bare teksten inn i setninger uten å ta hensyn til semantikken
2. speisa
SpaCy er NLTKs mest sannsynlige topprival. Selv om den bare har én implementering for hver NLP-komponent, er den generelt raskere.
I tillegg er alt representert som et objekt i stedet for en streng, noe som forenkler grensesnittet for utvikling av apper.
Å ha et dypere grep om tekstdataene dine vil gjøre deg i stand til å oppnå mer.
Dette gjør det også lettere for den å koble til flere andre rammeverk og datavitenskapelige verktøy. Men sammenlignet med NLTK støtter ikke SpaCy så mange språk.
Den har mange nevrale modeller for ulike aspekter ved språkbehandling og -analyse, samt et enkelt brukergrensesnitt med et fortettet utvalg av alternativer og utmerket dokumentasjon.
I tillegg er SpaCy bygget for å romme enorme mengder data og er ekstremt grundig dokumentert.
Den inkluderer også en mengde modeller for naturlig språkbehandling som allerede er opplært, noe som gjør det enklere å lære, undervise og bruke naturlig språkbehandling med SpaCy.
Totalt sett er dette et utmerket verktøy for nye apper som ikke trenger en spesifikk metode og som må være ytelsesdyktige i produksjonen.
Pros
- Sammenlignet med andre ting er det raskt.
- Det er enkelt å lære og bruke det.
- Modeller trenes ved hjelp av nevrale nettverk
Ulemper
- mindre tilpasningsevne sammenlignet med NLTK
3. Gensim
De mest effektive og enkle tilnærmingene for å uttrykke dokumenter som semantiske vektorer oppnås ved å bruke det spesialiserte åpen kildekode Python-rammeverket kjent som Gensim.
Gensim ble opprettet av forfatterne for å håndtere rå, ustrukturert ren tekst ved å bruke en rekke maskinlæring metoder; derfor er det en smart idé å bruke Gensim til å takle jobber som emnemodellering.
I tillegg finner Gensim effektivt tekstlige likheter, indekserer innhold og navigerer mellom distinkte tekster.
Det er en svært spesialisert Python bibliotek med fokus på temamodelleringsoppgaver ved bruk av latent Dirichlet-allokering og andre LDA-metoder.
I tillegg er den ganske god til å finne tekster som ligner på hverandre, indeksere tekster og navigere på tvers av papirer.
Dette verktøyet håndterer enorme mengder data effektivt og raskt. Her er noen startveiledninger.
Pros
- enkelt brukergrensesnitt
- effektiv bruk av kjente algoritmer
- På en gruppe datamaskiner kan den gjøre latent Dirichlet-allokering og latent semantisk analyse.
Ulemper
- Den er hovedsakelig beregnet på tekstmodellering uten tilsyn.
- Den mangler en komplett NLP-pipeline og bør brukes sammen med andre biblioteker som Spacy eller NLTK.
4. TextBlob
TextBlob er en slags NLTK-utvidelse.
Gjennom TextBlob kan du lettere få tilgang til en rekke NLTK-funksjoner, og TextBlob har også mønsterbibliotekfunksjoner.
Dette kan være et nyttig verktøy å bruke mens du lærer hvis du akkurat er i gang, og det kan brukes i produksjon for applikasjoner som ikke krever mye ytelse.
Den tilbyr et langt mer brukervennlig og enkelt grensesnitt for å utføre de samme NLP-funksjonene.
Det er et flott alternativ for nybegynnere som ønsker å ta på seg NLP-oppgaver som sentimentanalyse, tekstkategorisering og orddelsmerking fordi læringskurven er mindre enn med andre åpen kildekode-verktøy.
TextBlob er mye brukt og utmerket for mindre prosjekter generelt.
Pros
- Bibliotekets brukergrensesnitt er enkelt og oversiktlig.
- Den tilbyr språkidentifikasjon og oversettelsestjenester ved hjelp av Google Translate.
Ulemper
- I forhold til andre går det sakte.
- Ingen modeller av nevrale nettverk
- Ingen ordvektorer integrert
5. OpenNLP
Det er enkelt å inkorporere OpenNLP med andre Apache-prosjekter som Apache Flink, Apache NiFi og Apache Spark fordi det er vert for Apache Foundation.
Det er et omfattende NLP-verktøy som kan brukes fra kommandolinjen eller som et bibliotek i en applikasjon.
Den inkluderer alle NLPs vanlige behandlingskomponenter.
I tillegg tilbyr den omfattende språkstøtte. Hvis du bruker Java, er OpenNLP et sterkt verktøy med tonnevis av muligheter som er forberedt for produksjonsbelastninger.
I tillegg til å aktivere de mest typiske NLP-oppgavene, som tokenisering, setningssegmentering og orddelsmerking, kan OpenNLP brukes til å lage mer komplekse tekstbehandlingsapplikasjoner.
Maksimal entropi og perceptronbasert maskinlæring er også inkludert.
Pros
- Et modelltreningsverktøy med flere funksjoner
- Fokuserer på grunnleggende NLP-oppgaver og utmerker seg med dem, inkludert enhetsidentifikasjon, setningsdeteksjon og tokenisering.
Ulemper
- mangler sofistikerte evner; hvis du ønsker å fortsette med JVM, er flytting til CoreNLP det neste naturlige trinnet.
6. AllenNLP
AllenNLP er ideell for kommersielle applikasjoner og dataanalyse siden den er bygget på PyTorch-verktøy og ressurser.
Det utvikler seg til et altomfattende verktøy for tekstanalyse.
Dette gjør det til et av listens mer sofistikerte behandlingsverktøy for naturlig språk. Mens de utfører de andre oppgavene uavhengig, forhåndsbehandler AllenNLP data ved å bruke den gratis SpaCy open source-pakken.
AllenNLPs viktigste salgsargument er hvor enkelt det er å bruke.
AllenNLP effektiviserer prosessen med naturlig språkbehandling, i motsetning til andre NLP-programmer som inkluderer flere moduler.
Som en konsekvens føles utdataresultatene aldri forvirrende. Det er et fantastisk verktøy for de uten mye kunnskap.
Pros
- Utviklet på toppen av PyTorch
- utmerket for å utforske og eksperimentere med banebrytende modeller
- Den kan brukes både kommersielt og akademisk
Ulemper
- Ikke egnet for store prosjekter som for tiden er i produksjon.
konklusjonen
Bedrifter bruker NLP-teknikker for å trekke ut innsikt fra ustrukturerte tekstdata som e-poster, online anmeldelser, sosiale medier innlegg og mer. Åpen kildekode-verktøy er kostnadsfrie, tilpasningsdyktige og gir utviklere komplette tilpasningsmuligheter.
Hva venter du på? Bruk dem med en gang og skap noe utrolig.
Glad koding!
Legg igjen en kommentar