Содержание[Скрывать][Показывать]
Мы проводим много времени, общаясь с людьми в Интернете через чат, электронную почту, веб-сайты и социальные сети.
Огромные объемы текстовых данных, которые мы производим каждую секунду, ускользают от нашего внимания, но не всегда.
Действия и отзывы клиентов предоставляют организациям бесценную информацию о том, что клиенты ценят и не одобряют в товарах и услугах, а также чего они хотят от бренда.
Однако большинство предприятий все еще испытывают трудности с определением наиболее эффективного метода анализа данных.
Поскольку большая часть данных неструктурирована, компьютеры с трудом понимают их, а ручная сортировка требует очень много времени.
Обработка большого количества данных вручную становится трудоемкой, монотонной и просто не масштабируемой по мере расширения фирмы.
К счастью, обработка естественного языка может помочь вам найти полезную информацию в неструктурированном тексте и решить ряд проблем анализа текста, в том числе анализ настроений, тематическая категоризация и многое другое.
Сделать человеческий язык понятным для машин — это цель области искусственного интеллекта обработки естественного языка (NLP), которая использует лингвистику и информатику.
НЛП позволяет компьютерам автоматически оценивать огромные объемы данных, позволяя вам быстро находить нужную информацию.
Неструктурированный текст (или другие виды естественного языка) можно использовать с рядом технологий для раскрытия полезной информации и решения ряда проблем.
Хотя список инструментов с открытым исходным кодом, представленный ниже, ни в коем случае не является исчерпывающим, он является прекрасной отправной точкой для любого или любой организации, заинтересованной в использовании обработки естественного языка в своих проектах.
1. НЛТК
Можно утверждать, что Natural Language Toolkit (NLTK) — самый многофункциональный инструмент, который я когда-либо рассматривал.
Реализованы почти все методы НЛП, включая категоризацию, токенизацию, выделение корней, тегирование, синтаксический анализ и семантическое рассуждение.
Вы можете выбрать точный алгоритм или подход, который хотите использовать, потому что часто для каждого доступно несколько реализаций.
Также поддерживаются многочисленные языки. Хотя он хорош для простых структур, тот факт, что он представляет все данные в виде строк, затрудняет применение некоторых сложных возможностей.
По сравнению с другими инструментами библиотека также немного медлительна.
Учитывая все обстоятельства, это отличный набор инструментов для экспериментов, исследований и приложений, требующих определенного сочетания алгоритмов.
Плюсы
- Это самая популярная и полная библиотека НЛП с несколькими третьими дополнениями.
- По сравнению с другими библиотеками, он поддерживает большинство языков.
Минусы
- трудно понять и использовать
- Это медленно
- нет моделей нейронные сети
- Он только делит текст на предложения без учета семантики
2. ошалевший
SpaCy — наиболее вероятный конкурент NLTK. Хотя у него всего одна реализация для каждого компонента НЛП, обычно он работает быстрее.
Кроме того, все представлено в виде объекта, а не строки, что упрощает интерфейс для разработки приложений.
Более глубокое понимание ваших текстовых данных позволит вам добиться большего.
Это также упрощает подключение к нескольким другим платформам и инструментам обработки данных. Но по сравнению с NLTK SpaCy не поддерживает столько языков.
Он содержит множество нейронных моделей для различных аспектов обработки и анализа языка, а также простой пользовательский интерфейс с ограниченным набором параметров и отличной документацией.
Кроме того, SpaCy был создан для обработки огромных объемов данных и чрезвычайно тщательно задокументирован.
Он также включает в себя множество моделей обработки естественного языка, которые уже были обучены, что упрощает изучение, обучение и использование обработки естественного языка с помощью SpaCy.
В целом, это отличный инструмент для новых приложений, которые не нуждаются в конкретном методе и должны быть производительными в рабочей среде.
Плюсы
- По сравнению с другими вещами, это быстро.
- Изучить и использовать его просто.
- модели обучаются с помощью нейронных сетей
Минусы
- меньшая адаптивность по сравнению с NLTK
3. Генсим
Наиболее эффективные и простые подходы к представлению документов в виде семантических векторов достигаются при использовании специализированной среды Python с открытым исходным кодом, известной как Gensim.
Gensim был создан авторами для обработки необработанного, неструктурированного простого текста с использованием ряда обучение с помощью машины методы; следовательно, разумно использовать Gensim для решения таких задач, как тематическое моделирование.
Кроме того, Gensim эффективно находит текстовые сходства, индексирует контент и перемещается между отдельными текстами.
Это узкоспециализированный Библиотека Python сосредоточение внимания на задачах тематического моделирования с использованием скрытого распределения Дирихле и других методов LDA).
Кроме того, он довольно хорошо находит тексты, похожие друг на друга, индексирует тексты и перемещается по документам.
Этот инструмент эффективно и быстро обрабатывает огромные объемы данных. Вот несколько начальных руководств.
Плюсы
- простой пользовательский интерфейс
- эффективное использование известных алгоритмов
- На группе компьютеров он может выполнять скрытое распределение Дирихле и скрытый семантический анализ.
Минусы
- Он в основном предназначен для неконтролируемого моделирования текста.
- В нем отсутствует полный конвейер NLP, и его следует использовать вместе с другими библиотеками, такими как Spacy или NLTK.
4. Текстблоб
TextBlob — это своего рода расширение NLTK.
С помощью TextBlob вы можете более легко получить доступ к многочисленным функциям NLTK, а TextBlob также включает возможности библиотеки шаблонов.
Это может быть полезным инструментом для использования во время обучения, если вы только начинаете, и его можно использовать в рабочей среде для приложений, не требующих высокой производительности.
Он предлагает гораздо более удобный и простой интерфейс для выполнения тех же функций НЛП.
Это отличный вариант для новичков, которые хотят выполнять задачи NLP, такие как анализ настроений, категоризация текста и маркировка частей речи, потому что его кривая обучения меньше, чем у других инструментов с открытым исходным кодом.
TextBlob широко используется и отлично подходит для небольших проектов в целом.
Плюсы
- Пользовательский интерфейс библиотеки прост и понятен.
- Он предлагает услуги идентификации языка и перевода с помощью Google Translate.
Минусы
- По сравнению с другими он медленный.
- Нет моделей нейронных сетей
- Векторы слов не интегрированы
5. ОпенНЛП
Включить OpenNLP в другие проекты Apache, такие как Apache Flink, Apache NiFi и Apache Spark, несложно, поскольку он размещается в Apache Foundation.
Это комплексный инструмент НЛП, который можно использовать из командной строки или как библиотеку в приложении.
Он включает в себя все общие компоненты обработки НЛП.
Кроме того, он предлагает обширную языковую поддержку. Если вы используете Java, OpenNLP — это мощный инструмент с массой возможностей, подготовленный для производственных рабочих нагрузок.
В дополнение к разрешению наиболее типичных задач НЛП, таких как токенизация, сегментация предложений и маркировка частей речи, OpenNLP можно использовать для создания более сложных приложений обработки текста.
Также включены максимальная энтропия и машинное обучение на основе персептрона.
Плюсы
- Инструмент для обучения модели с несколькими функциями
- Сосредоточен на основных задачах NLP и преуспевает в них, включая идентификацию сущностей, обнаружение фраз и токенизацию.
Минусы
- не хватает сложных возможностей; если вы хотите продолжить работу с JVM, следующим естественным шагом будет переход на CoreNLP.
6. АлленНЛП
AllenNLP идеально подходит для коммерческих приложений и анализа данных, поскольку он основан на инструментах и ресурсах PyTorch.
Он превращается во всеобъемлющий инструмент для анализа текста.
Это делает его одним из самых сложных инструментов обработки естественного языка в списке. Выполняя другие задачи самостоятельно, AllenNLP предварительно обрабатывает данные, используя бесплатный пакет с открытым исходным кодом SpaCy.
Ключевым преимуществом AllenNLP является простота использования.
AllenNLP оптимизирует процесс обработки естественного языка, в отличие от других программ NLP, которые включают несколько модулей.
Как следствие, выходные результаты никогда не кажутся запутанными. Это фантастический инструмент для тех, у кого нет особых знаний.
Плюсы
- Разработано на основе PyTorch
- отлично подходит для изучения и экспериментирования с использованием передовых моделей
- Его можно использовать как в коммерческих, так и в академических целях.
Минусы
- Не подходит для крупномасштабных проектов, которые в настоящее время находятся в производстве.
Заключение
Компании используют методы НЛП для извлечения информации из неструктурированных текстовых данных, таких как электронные письма, онлайн-обзоры, социальные сети посты и многое другое. Инструменты с открытым исходным кодом бесплатны, легко адаптируются и предоставляют разработчикам полные возможности настройки.
Чего ты ждешь? Используйте их сразу и создайте что-то невероятное.
Удачного кодирования!
Оставьте комментарий