ਅਸੀਂ ਚੈਟ, ਈਮੇਲ, ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਅਤੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਰਾਹੀਂ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਔਨਲਾਈਨ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹਾਂ।
ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਜੋ ਅਸੀਂ ਹਰ ਸਕਿੰਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਸਾਡੇ ਧਿਆਨ ਤੋਂ ਬਚ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ, ਹਮੇਸ਼ਾ ਨਹੀਂ.
ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਅਨਮੋਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਗਾਹਕ ਚੀਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਨਾਲ ਹੀ ਉਹ ਇੱਕ ਬ੍ਰਾਂਡ ਤੋਂ ਕੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਵੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਆ ਰਹੀ ਹੈ।
ਕਿਉਂਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡੇਟਾ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਹੈ, ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਇਸਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਛਾਂਟਣਾ ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੋਵੇਗਾ।
ਹੱਥਾਂ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਮਿਹਨਤੀ, ਇਕਸਾਰ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਫਰਮ ਦੇ ਫੈਲਣ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ੁਕਰ ਹੈ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਸਮਝਦਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਕਈ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਵਿਸ਼ਾ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ।
ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਦੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਖੇਤਰ ਦਾ ਟੀਚਾ ਹੈ, ਜੋ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
NLP ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਟੈਕਸਟ (ਜਾਂ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀਆਂ ਹੋਰ ਕਿਸਮਾਂ) ਨੂੰ ਸਮਝਦਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਈ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਿਆਪਕ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਹੇਠਾਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਓਪਨ-ਸਰੋਤ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਸੰਸਥਾ ਲਈ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸਥਾਨ ਹੈ।
1. NLTK
ਕੋਈ ਇਹ ਦਲੀਲ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਟੂਲਕਿੱਟ (NLTK) ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਾਲ ਭਰਪੂਰ ਟੂਲ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਮੈਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ।
ਲਗਭਗ ਸਾਰੀਆਂ ਐਨਐਲਪੀ ਤਕਨੀਕਾਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਕਰਨ, ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਸਟੈਮਿੰਗ, ਟੈਗਿੰਗ, ਪਾਰਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਅਰਥਵਾਦੀ ਤਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਤੁਸੀਂ ਸਟੀਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜਾਂ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਸਦੀ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿਉਂਕਿ ਹਰ ਇੱਕ ਲਈ ਅਕਸਰ ਕਈ ਲਾਗੂਕਰਨ ਉਪਲਬਧ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਕਈ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵੀ ਸਮਰਥਿਤ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਢਾਂਚਿਆਂ ਲਈ ਚੰਗਾ ਹੈ, ਇਹ ਤੱਥ ਕਿ ਇਹ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਤਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਕੁਝ ਵਧੀਆ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਹੋਰ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵੀ ਥੋੜੀ ਸੁਸਤ ਹੈ।
ਸਾਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਇਹ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ, ਖੋਜਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਟੂਲਸੈੱਟ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮਿਸ਼ਰਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਫ਼ਾਇਦੇ
- ਇਹ ਕਈ ਤੀਜੇ ਜੋੜਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਅਤੇ ਸੰਪੂਰਨ NLP ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ।
- ਹੋਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਇਹ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਨੁਕਸਾਨ
- ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਵਰਤਣ ਲਈ ਔਖਾ
- ਇਹ ਹੌਲੀ ਹੈ
- ਦੇ ਕੋਈ ਮਾਡਲ ਨਹੀਂ ਹਨ ਦਿਮਾਗੀ ਨੈਟਵਰਕ
- ਇਹ ਸਿਮੈਂਟਿਕਸ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਵਾਕਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ
2. ਸਪੇਸੀ
SpaCy NLTK ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਭਾਵਿਤ ਚੋਟੀ ਦਾ ਵਿਰੋਧੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ NLP ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਲਈ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਤਰ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਵਸਤੂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਐਪਸ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੰਟਰਫੇਸ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੇ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਹੋਣ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇਹ ਇਸਦੇ ਲਈ ਕਈ ਹੋਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਜੁੜਨਾ ਵੀ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਰ NLTK ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, SpaCy ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਨਿਊਰਲ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਾਲ ਹੀ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਸੰਘਣੀ ਰੇਂਜ ਅਤੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਿੱਧਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, SpaCy ਨੂੰ ਭਾਰੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਹੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਡਲ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ SpaCy ਨਾਲ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ, ਸਿਖਾਉਣਾ ਅਤੇ ਵਰਤਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਇਹ ਨਵੇਂ ਐਪਸ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਟੂਲ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਵਿਧੀ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਫ਼ਾਇਦੇ
- ਹੋਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਇਹ ਤੇਜ਼ ਹੈ.
- ਇਸ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ ਅਤੇ ਵਰਤਣਾ ਸਧਾਰਨ ਹੈ।
- ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ
ਨੁਕਸਾਨ
- NLTK ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਅਨੁਕੂਲਤਾ
3. ਜੈਨਸਿਮ
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਅਰਥ-ਵੈਕਟਰਾਂ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਆਸਾਨ ਪਹੁੰਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਓਪਨ-ਸਰੋਤ ਪਾਈਥਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਿਸਨੂੰ ਜੇਨਸਿਮ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਜੈਨਸਿਮ ਨੂੰ ਲੇਖਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕੱਚੇ, ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਪਲੇਨ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਢੰਗ; ਇਸ ਲਈ, ਵਿਸ਼ਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਵਰਗੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਜੇਨਸਿਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਚੁਸਤ ਵਿਚਾਰ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜੇਨਸਿਮ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਾਠ ਸੰਬੰਧੀ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਦਾ ਹੈ, ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸੂਚਕਾਂਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵੱਖਰੇ ਟੈਕਸਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹੈ ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਲੇਟੈਂਟ ਡਿਰੀਚਲੇਟ ਅਲੋਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਐਲਡੀਏ) ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵਿਸ਼ਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਨਾ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਮਿਲਦੇ-ਜੁਲਦੇ ਟੈਕਸਟ ਲੱਭਣ, ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਇੰਡੈਕਸ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਕਾਗਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਵਧੀਆ ਹੈ।
ਇਹ ਟੂਲ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਹਨ।
ਫ਼ਾਇਦੇ
- ਸਧਾਰਨ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ
- ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲ ਵਰਤੋਂ
- ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ 'ਤੇ, ਇਹ ਲੇਟੈਂਟ ਡਿਰਿਚਲੇਟ ਅਲੋਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲੇਟੈਂਟ ਅਰਥ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਨੁਕਸਾਨ
- ਇਹ ਜਿਆਦਾਤਰ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਟੈਕਸਟ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਹੈ।
- ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੂਰੀ NLP ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਪੇਸੀ ਜਾਂ NLTK ਵਰਗੀਆਂ ਹੋਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
4. ਟੈਕਸਟ ਬਲੌਬ
TextBlob NLTK ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਹੈ।
TextBlob ਦੁਆਰਾ, ਤੁਸੀਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ NLTK ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਐਕਸੈਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ TextBlob ਪੈਟਰਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਦੌਰਾਨ ਵਰਤਣ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਟੂਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਹਨਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਸਮਾਨ NLP ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਅਤੇ ਸਿੱਧਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਨਵੇਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਜੋ NLP ਕਾਰਜ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਭਾਗ-ਦਾ-ਬੋਲੀ ਟੈਗਿੰਗ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦਾ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਵਕਰ ਦੂਜੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਟੂਲਸ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਹੈ।
TextBlob ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੈ।
ਫ਼ਾਇਦੇ
- ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦਾ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਹੈ।
- ਇਹ Google ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਭਾਸ਼ਾ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਨੁਕਸਾਨ
- ਦੂਜਿਆਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਇਹ ਹੌਲੀ ਹੈ।
- ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦਾ ਕੋਈ ਮਾਡਲ ਨਹੀਂ
- ਕੋਈ ਸ਼ਬਦ ਵੈਕਟਰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ
5. ਓਪਨਐਨਐਲਪੀ
ਓਪਨਐਨਐਲਪੀ ਨੂੰ ਅਪਾਚੇ ਫਲਿੰਕ, ਅਪਾਚੇ ਨੀਫਾਈ, ਅਤੇ ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ ਵਰਗੇ ਹੋਰ ਅਪਾਚੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਸਧਾਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅਪਾਚੇ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਹੋਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ NLP ਟੂਲ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਮਾਂਡ ਲਾਈਨ ਤੋਂ ਜਾਂ ਇੱਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਜੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿੱਚ NLP ਦੇ ਸਾਰੇ ਸਾਂਝੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਹਿੱਸੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਭਾਸ਼ਾ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਜਾਵਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ OpenNLP ਇੱਕ ਟਨ ਸਮਰੱਥਾ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਉਤਪਾਦਨ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ NLP ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਨ ਦੇ ਇਲਾਵਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਵਾਕ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਪਾਰਟ-ਆਫ-ਸਪੀਚ ਟੈਗਿੰਗ, ਓਪਨਐਨਐਲਪੀ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਧਿਕਤਮ ਐਂਟਰੋਪੀ ਅਤੇ ਪਰਸੈਪਟਰੋਨ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਫ਼ਾਇਦੇ
- ਕਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਟੂਲ
- ਬੁਨਿਆਦੀ NLP ਕਾਰਜਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ 'ਤੇ ਉੱਤਮਤਾ, ਹਸਤੀ ਪਛਾਣ, ਵਾਕਾਂਸ਼ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸਮੇਤ.
ਨੁਕਸਾਨ
- ਆਧੁਨਿਕ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਘਾਟ; ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ JVM ਨਾਲ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ CoreNLP ਵਿੱਚ ਜਾਣਾ ਅਗਲਾ ਕੁਦਰਤੀ ਕਦਮ ਹੈ।
6. ਐਲਨਐਨਐਲਪੀ
ਐਲਨਐਨਐਲਪੀ ਵਪਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪਾਈਟੋਰਚ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇਹ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਇੱਕ ਆਲ-ਇਨਪੇਸਿੰਗ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਇਸਨੂੰ ਸੂਚੀ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਵਧੀਆ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਐਲਨਐਨਐਲਪੀ ਮੁਫਤ SpaCy ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪੈਕੇਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਐਲਨਐਨਐਲਪੀ ਦਾ ਮੁੱਖ ਵਿਕਰੀ ਬਿੰਦੂ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦਾ ਉਪਯੋਗ ਕਰਨਾ ਕਿੰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ।
ਐਲਨਐਨਐਲਪੀ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਦੂਜੇ ਐਨਐਲਪੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਮਾਡਿਊਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਤੀਜੇ ਕਦੇ ਵੀ ਉਲਝਣ ਮਹਿਸੂਸ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸਾਧਨ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ.
ਫ਼ਾਇਦੇ
- PyTorch ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ
- ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਖੋਜ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਾਨਦਾਰ
- ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਪਾਰਕ ਅਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ
ਨੁਕਸਾਨ
- ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਉਚਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਹਨ।
ਸਿੱਟਾ
ਕੰਪਨੀਆਂ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਈਮੇਲਾਂ, ਔਨਲਾਈਨ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਤੋਂ ਸੂਝ ਕੱਢਣ ਲਈ NLP ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਸਮਾਜਿਕ ਮੀਡੀਆ ਨੂੰ ਪੋਸਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਹੋਰ. ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਟੂਲ ਲਾਗਤ-ਮੁਕਤ, ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਸੰਪੂਰਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵਿਕਲਪ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ? ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਵਰਤੋ ਅਤੇ ਕੁਝ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਬਣਾਓ.
ਹੈਡਿੰਗ ਕੋਡਿੰਗ!
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ