Spis treści[Ukryć][Pokazać]
Spędzamy dużo czasu komunikując się z ludźmi online za pośrednictwem czatu, poczty e-mail, stron internetowych i mediów społecznościowych.
Naszej uwadze umykają ogromne ilości danych tekstowych, które produkujemy w każdej sekundzie, ale nie zawsze.
Działania i recenzje klientów dostarczają organizacjom bezcennych informacji o tym, co klienci cenią i czego nie akceptują w przypadku towarów i usług, a także czego oczekują od marki.
Większość firm wciąż ma jednak trudności z określeniem najskuteczniejszej metody analizy danych.
Ponieważ wiele danych jest nieustrukturyzowanych, komputery mają trudności ze zrozumieniem ich, a ręczne ich sortowanie byłoby niezwykle czasochłonne.
Ręczne przetwarzanie dużej ilości danych staje się pracochłonne, monotonne i po prostu nieskalowalne wraz z rozwojem firmy.
Na szczęście przetwarzanie języka naturalnego może pomóc w znalezieniu wnikliwych informacji w nieustrukturyzowanym tekście i rozwiązaniu szeregu problemów związanych z analizą tekstu, w tym Analiza nastrojów, kategoryzacja tematyczna i nie tylko.
Uczynienie ludzkiego języka zrozumiałym dla maszyn jest celem dziedziny sztucznej inteligencji przetwarzania języka naturalnego (NLP), która wykorzystuje lingwistykę i informatykę.
NLP umożliwia komputerom automatyczną ocenę ogromnych ilości danych, umożliwiając szybką identyfikację odpowiednich informacji.
Tekst nieustrukturyzowany (lub inne rodzaje języka naturalnego) może być używany z szeregiem technologii do odkrywania wnikliwych informacji i rozwiązywania wielu problemów.
Chociaż w żadnym wypadku nie jest to wyczerpująca lista narzędzi open-source przedstawiona poniżej jest wspaniałym miejscem do rozpoczęcia dla każdego lub każdej organizacji zainteresowanej wykorzystaniem przetwarzania języka naturalnego w swoich projektach.
1. NLTK
Można argumentować, że Natural Language Toolkit (NLTK) jest najbardziej bogatym w funkcje narzędziem, na jakie patrzyłem.
Zaimplementowane są prawie wszystkie techniki NLP, w tym kategoryzacja, tokenizacja, stemming, tagowanie, parsowanie i rozumowanie semantyczne.
Możesz wybrać dokładny algorytm lub podejście, które chcesz zastosować, ponieważ często dla każdego z nich dostępnych jest kilka implementacji.
Obsługiwane są również liczne języki. Chociaż jest to dobre dla prostych struktur, fakt, że wszystkie dane są reprezentowane jako ciągi znaków, utrudnia zastosowanie niektórych zaawansowanych funkcji.
W porównaniu z innymi narzędziami biblioteka jest również trochę powolna.
Biorąc wszystko pod uwagę, jest to doskonały zestaw narzędzi do eksperymentowania, eksploracji i aplikacji, które wymagają pewnej kombinacji algorytmów.
ZALETY
- Jest to najpopularniejsza i kompletna biblioteka NLP z kilkoma trzecimi dodatkami.
- W porównaniu do innych bibliotek obsługuje większość języków.
Wady
- trudne do zrozumienia i wykorzystania
- To jest wolne
- brak modeli sieci neuronowe
- Dzieli tylko tekst na zdania bez uwzględniania semantyki
2. przestronne
SpaCy jest najbardziej prawdopodobnym największym rywalem NLTK. Chociaż ma tylko jedną implementację dla każdego komponentu NLP, jest na ogół szybsza.
Dodatkowo wszystko jest reprezentowane jako obiekt, a nie ciąg, co upraszcza interfejs do tworzenia aplikacji.
Głębsze zrozumienie danych tekstowych pozwoli Ci osiągnąć więcej.
Ułatwia to również łączenie się z kilkoma innymi platformami i narzędziami do nauki danych. Ale w porównaniu do NLTK, SpaCy nie obsługuje tak wielu języków.
Zawiera wiele modeli neuronowych dla różnych aspektów przetwarzania i analizy języka, a także prosty interfejs użytkownika ze skondensowanym zakresem opcji i doskonałą dokumentacją.
Ponadto SpaCy został zbudowany tak, aby pomieścić ogromne ilości danych i jest niezwykle dokładnie udokumentowany.
Zawiera również mnóstwo modeli przetwarzania języka naturalnego, które zostały już przeszkolone, co ułatwia naukę, nauczanie i używanie przetwarzania języka naturalnego za pomocą SpaCy.
Ogólnie rzecz biorąc, jest to doskonałe narzędzie dla nowych aplikacji, które nie wymagają określonej metody i muszą być wydajne w środowisku produkcyjnym.
ZALETY
- W porównaniu z innymi rzeczami jest szybki.
- Nauka i używanie go jest proste.
- modele są szkolone za pomocą sieci neuronowych
Wady
- mniejsza adaptacyjność w porównaniu do NLTK
3. Gensim
Najskuteczniejsze i najłatwiejsze podejścia do wyrażania dokumentów jako wektorów semantycznych są osiągane przy użyciu wyspecjalizowanego frameworka Pythona o otwartym kodzie źródłowym, znanego jako Gensim.
Gensim został stworzony przez autorów do obsługi surowego, nieustrukturyzowanego zwykłego tekstu przy użyciu szeregu uczenie maszynowe metody; dlatego sprytnym pomysłem jest użycie Gensim do rozwiązywania zadań takich jak Topic Modelling.
Dodatkowo Gensim skutecznie odnajduje podobieństwa tekstowe, indeksuje treść i nawiguje między różnymi tekstami.
Jest to wysoce wyspecjalizowana Biblioteka Pythona skupiając się na zadaniach modelowania tematów z wykorzystaniem metod Latent Dirichlet Allocation i innych metod LDA).
Ponadto całkiem dobrze radzi sobie z wyszukiwaniem tekstów, które są do siebie podobne, indeksowaniem tekstów i nawigacją po artykułach.
To narzędzie efektywnie i szybko obsługuje ogromne ilości danych. Oto kilka samouczków na początek.
ZALETY
- prosty interfejs użytkownika
- efektywne wykorzystanie znanych algorytmów
- Na grupie komputerów może wykonać ukrytą alokację Dirichleta i ukrytą analizę semantyczną.
Wady
- Jest przeznaczony głównie do nienadzorowanego modelowania tekstu.
- Brakuje pełnego potoku NLP i powinien być używany w połączeniu z innymi bibliotekami, takimi jak Spacy lub NLTK.
4. TekstBlob
TextBlob to rodzaj rozszerzenia NLTK.
Dzięki TextBlob można łatwiej uzyskać dostęp do wielu funkcji NLTK, a TextBlob zawiera również możliwości biblioteki wzorców.
Może to być przydatne narzędzie do użycia podczas nauki, jeśli dopiero zaczynasz, i może być używane w środowisku produkcyjnym w przypadku aplikacji, które nie wymagają dużej wydajności.
Oferuje znacznie bardziej przyjazny dla użytkownika i prosty interfejs do wykonywania tych samych funkcji NLP.
Jest to świetna opcja dla nowicjuszy, którzy chcą podjąć się zadań NLP, takich jak analiza sentymentu, kategoryzacja tekstu i tagowanie części mowy, ponieważ jego krzywa uczenia się jest mniejsza niż w przypadku innych narzędzi typu open source.
TextBlob jest szeroko stosowany i doskonale nadaje się do mniejszych projektów.
ZALETY
- Interfejs użytkownika biblioteki jest prosty i przejrzysty.
- Oferuje usługi identyfikacji języka i tłumaczenia za pomocą Tłumacza Google.
Wady
- W porównaniu do innych jest powolny.
- Brak modeli sieci neuronowych
- Brak zintegrowanych wektorów słów
5. OtwórzNLP
Łatwo jest włączyć OpenNLP z innymi projektami Apache, takimi jak Apache Flink, Apache NiFi i Apache Spark, ponieważ jest hostowany przez Apache Foundation.
Jest to wszechstronne narzędzie NLP, którego można używać z wiersza poleceń lub jako bibliotekę w aplikacji.
Zawiera wszystkie wspólne elementy przetwarzania NLP.
Dodatkowo oferuje rozbudowane wsparcie językowe. Jeśli używasz Javy, OpenNLP to silne narzędzie z mnóstwem możliwości, które jest przygotowane do obciążeń produkcyjnych.
Oprócz włączania najbardziej typowych zadań NLP, takich jak tokenizacja, segmentacja zdań i znakowanie części mowy, OpenNLP może być używany do tworzenia bardziej złożonych aplikacji do przetwarzania tekstu.
Uwzględniono również maksymalną entropię i uczenie maszynowe oparte na perceptronie.
ZALETY
- Narzędzie do trenowania modeli z kilkoma funkcjami
- Koncentruje się na podstawowych zadaniach NLP i wyróżnia się w nich, w tym identyfikacją podmiotów, wykrywaniem fraz i tokenizacją.
Wady
- brakuje wyrafinowanych możliwości; jeśli chcesz kontynuować z JVM, przejście do CoreNLP jest kolejnym naturalnym krokiem.
6. AllenNLP
AllenNLP jest idealny do zastosowań komercyjnych i analizy danych, ponieważ jest zbudowany na narzędziach i zasobach PyTorch.
Rozwija się w wszechstronne narzędzie do analizy tekstu.
To sprawia, że jest to jedno z bardziej wyrafinowanych narzędzi przetwarzania języka naturalnego na liście. Wykonując inne zadania niezależnie, AllenNLP wstępnie przetwarza dane za pomocą bezpłatnego pakietu open-source SpaCy.
Kluczowym punktem sprzedaży AllenNLP jest łatwość użycia.
AllenNLP usprawnia proces przetwarzania języka naturalnego, w przeciwieństwie do innych programów NLP, które zawierają kilka modułów.
W rezultacie wyniki wyjściowe nigdy nie są zagmatwane. To fantastyczne narzędzie dla osób bez dużej wiedzy.
ZALETY
- Opracowany na szczycie PyTorch
- doskonała do eksploracji i eksperymentowania z wykorzystaniem najnowocześniejszych modeli
- Może być używany zarówno komercyjnie, jak i akademicko
Wady
- Nie nadaje się do projektów na dużą skalę, które są obecnie w produkcji.
Wnioski
Firmy wykorzystują techniki NLP do wydobywania spostrzeżeń z nieustrukturyzowanych danych tekstowych, takich jak wiadomości e-mail, recenzje online, Media społecznościowe posty i nie tylko. Narzędzia typu open source są bezpłatne, można je dostosowywać i dają programistom pełne opcje dostosowywania.
Na co czekasz? Użyj ich od razu i stwórz coś niesamowitego.
Miłego kodowania!
Dodaj komentarz