Passamos muito tempo nos comunicando com as pessoas on-line por meio de bate-papo, e-mail, sites e mídias sociais.
Os enormes volumes de dados de texto que produzimos a cada segundo escapam à nossa atenção, mas nem sempre.
As ações e avaliações dos clientes fornecem às organizações informações inestimáveis sobre o que os clientes valorizam e desaprovam em produtos e serviços, bem como o que eles desejam de uma marca.
A maioria das empresas, no entanto, ainda está tendo dificuldade em determinar o método mais eficaz para análise de dados.
Como muitos dos dados não são estruturados, os computadores têm dificuldade em entendê-los e classificá-los manualmente consumiria muito tempo.
Processar muitos dados manualmente torna-se trabalhoso, monótono e simplesmente inescalável à medida que uma empresa se expande.
Felizmente, o Processamento de linguagem natural pode ajudá-lo a encontrar informações perspicazes em texto não estruturado e resolver uma série de problemas de análise de texto, incluindo análise de sentimentos, categorização de assuntos e muito mais.
Tornar a linguagem humana compreensível para as máquinas é o objetivo do campo de inteligência artificial do processamento de linguagem natural (PLN), que faz uso da linguística e da ciência da computação.
A PNL permite que os computadores avaliem automaticamente enormes quantidades de dados, possibilitando que você identifique rapidamente informações relevantes.
O texto não estruturado (ou outros tipos de linguagem natural) pode ser usado com uma variedade de tecnologias para descobrir informações perspicazes e resolver vários problemas.
Embora não seja abrangente, a lista de ferramentas de código aberto apresentada abaixo é um ótimo ponto de partida para qualquer pessoa ou organização interessada em usar processamento de linguagem natural em seus projetos.
1. NLTK
Pode-se argumentar que o Natural Language Toolkit (NLTK) é a ferramenta mais rica em recursos que já vi.
Quase todas as técnicas de PNL são implementadas, incluindo categorização, tokenização, lematização, marcação, análise sintática e raciocínio semântico.
Você pode selecionar o algoritmo ou a abordagem precisa que deseja utilizar, pois frequentemente há várias implementações disponíveis para cada um.
Vários idiomas também são suportados. Embora seja bom para estruturas simples, o fato de representar todos os dados como strings dificulta a aplicação de alguns recursos sofisticados.
Quando comparada a outras ferramentas, a biblioteca também é um pouco lenta.
Tudo considerado, este é um excelente conjunto de ferramentas para experimentação, exploração e aplicativos que exigem uma certa combinação de algoritmos.
Prós
- É a biblioteca de PNL mais popular e completa com várias terceiras adições.
- Em comparação com outras bibliotecas, ele suporta a maioria dos idiomas.
Desvantagens
- difícil de entender e utilizar
- Está lento
- sem modelos de redes neurais
- Apenas divide o texto em frases sem considerar a semântica
2. spacy
SpaCy é o principal rival mais provável do NLTK. Embora tenha apenas uma implementação para cada componente de PNL, geralmente é mais rápido.
Além disso, tudo é representado como um objeto em vez de uma string, o que simplifica a interface para o desenvolvimento de aplicativos.
Ter uma compreensão mais profunda de seus dados de texto permitirá que você realize mais.
Isso também facilita a conexão com várias outras estruturas e ferramentas de ciência de dados. Mas comparado ao NLTK, o SpaCy não suporta tantos idiomas.
Ele apresenta muitos modelos neurais para diferentes aspectos de processamento e análise de linguagem, bem como uma interface de usuário direta com uma gama condensada de opções e excelente documentação.
Além disso, o SpaCy foi desenvolvido para acomodar grandes quantidades de dados e é extremamente documentado.
Ele também inclui uma infinidade de modelos para processamento de linguagem natural que já foram treinados, tornando mais fácil aprender, ensinar e usar o processamento de linguagem natural com o SpaCy.
No geral, esta é uma excelente ferramenta para novos aplicativos que não precisam de um método específico e precisam ter bom desempenho na produção.
Prós
- Comparado com outras coisas, é rápido.
- Aprender e usar é simples.
- os modelos são treinados usando redes neurais
Desvantagens
- menos adaptabilidade em comparação com NLTK
3. Gensim
As abordagens mais eficazes e fáceis para expressar documentos como vetores semânticos são alcançadas usando a estrutura Python de código aberto especializada conhecida como Gensim.
O Gensim foi criado pelos autores para lidar com texto simples bruto e não estruturado usando uma variedade de aprendizado de máquina métodos; portanto, é uma ideia inteligente usar o Gensim para lidar com trabalhos como Modelagem de Tópicos.
Além disso, Gensim efetivamente encontra semelhanças textuais, indexa conteúdo e navega entre textos distintos.
É um serviço altamente especializado Biblioteca Python com foco em tarefas de modelagem de tópicos utilizando métodos de alocação de Dirichlet latente e outros métodos LDA).
Além disso, é muito bom encontrar textos semelhantes entre si, indexar textos e navegar entre os papéis.
Essa ferramenta lida com grandes quantidades de dados com eficiência e rapidez. Aqui estão alguns tutoriais iniciais.
Prós
- interface de usuário simples
- uso eficiente de algoritmos bem conhecidos
- Em um grupo de computadores, ele pode fazer alocação de Dirichlet latente e análise semântica latente.
Desvantagens
- Destina-se principalmente à modelagem de texto não supervisionada.
- Ele não possui um pipeline completo de NLP e deve ser usado em conjunto com outras bibliotecas como Spacy ou NLTK.
4. TextBlob
TextBlob é uma espécie de extensão NLTK.
Através do TextBlob, você pode acessar várias funções NLTK com mais facilidade, e o TextBlob também incorpora recursos da biblioteca de padrões.
Essa pode ser uma ferramenta útil para usar durante o aprendizado, se você está apenas começando, e pode ser usada em produção para aplicativos que não exigem muito desempenho.
Ele oferece uma interface muito mais amigável e direta para realizar as mesmas funções de PNL.
É uma ótima opção para iniciantes que desejam realizar tarefas de PNL, como análise de sentimentos, categorização de texto e marcação de parte da fala, porque sua curva de aprendizado é menor do que com outras ferramentas de código aberto.
TextBlob é amplamente utilizado e excelente para projetos menores em geral.
Prós
- A interface de usuário da biblioteca é simples e clara.
- Oferece serviços de identificação e tradução de idiomas usando o Google Tradutor.
Desvantagens
- Em comparação com outros, é lento.
- Não há modelos de redes neurais
- Nenhum vetor de palavras integrado
5. OpenNLP
É simples incorporar o OpenNLP com outros projetos Apache como Apache Flink, Apache NiFi e Apache Spark porque é hospedado pela Apache Foundation.
É uma ferramenta de PNL abrangente que pode ser usada a partir da linha de comando ou como uma biblioteca em um aplicativo.
Inclui todos os componentes de processamento comuns do NLP.
Além disso, oferece amplo suporte a idiomas. Se você estiver usando Java, o OpenNLP é uma ferramenta forte com vários recursos preparados para cargas de trabalho de produção.
Além de habilitar as tarefas mais típicas de NLP, como tokenização, segmentação de frases e marcação de parte da fala, o OpenNLP pode ser usado para criar aplicativos de processamento de texto mais complexos.
Entropia máxima e aprendizado de máquina baseado em perceptron também estão incluídos.
Prós
- Uma ferramenta de treinamento de modelo com vários recursos
- Concentra-se em tarefas básicas de PNL e se destaca nelas, incluindo identificação de entidade, detecção de frase e tokenização.
Desvantagens
- carece de recursos sofisticados; se você quiser continuar com a JVM, migrar para o CoreNLP é o próximo passo natural.
6. Allen NLP
O AllenNLP é ideal para aplicativos comerciais e análise de dados, pois é construído com ferramentas e recursos do PyTorch.
Ele se desenvolve em uma ferramenta abrangente para análise de texto.
Isso o torna uma das ferramentas de processamento de linguagem natural mais sofisticadas da lista. Enquanto executa as outras tarefas de forma independente, o AllenNLP pré-processa os dados usando o pacote gratuito de código aberto SpaCy.
O principal ponto de venda da AllenNLP é a facilidade de uso.
O AllenNLP agiliza o processo de processamento de linguagem natural, em contraste com outros programas de NLP que incluem vários módulos.
Como consequência, os resultados de saída nunca parecem confusos. É uma ferramenta fantástica para quem não tem muito conhecimento.
Prós
- Desenvolvido em cima do PyTorch
- excelente para explorar e experimentar usando modelos de ponta
- Pode ser usado comercialmente e academicamente
Desvantagens
- Não apropriado para projetos de grande escala que estão atualmente em produção.
Conclusão
As empresas estão usando técnicas de PNL para extrair insights de dados de texto não estruturados, como e-mails, avaliações online, meios de comunicação social postagens e muito mais. As ferramentas de código aberto são gratuitas, adaptáveis e oferecem aos desenvolvedores opções completas de personalização.
O que você está esperando? Use-os imediatamente e crie algo incrível.
Boa Codificação!
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