Veľa času trávime komunikáciou s ľuďmi online prostredníctvom chatu, e-mailu, webových stránok a sociálnych médií.
Obrovské objemy textových údajov, ktoré vytvárame každú sekundu, unikajú našej pozornosti, ale nie vždy.
Činnosti a recenzie zákazníkov poskytujú organizáciám neoceniteľné informácie o tom, čo zákazníci oceňujú a čo neschvaľujú na tovaroch a službách, ako aj o tom, čo od značky chcú.
Väčšina podnikov má však stále problém určiť najefektívnejšiu metódu analýzy údajov.
Keďže väčšina údajov je neštruktúrovaná, počítače im ťažko porozumejú a manuálne triedenie by bolo časovo mimoriadne náročné.
Ručné spracovanie veľkého množstva údajov sa stáva namáhavým, monotónnym a jednoducho neškálovateľným, keď sa firma rozrastá.
Našťastie vám spracovanie prirodzeného jazyka môže pomôcť nájsť užitočné informácie v neštruktúrovanom texte a vyriešiť celý rad problémov s analýzou textu vrátane analýza sentimentu, kategorizácia predmetov a ďalšie.
Urobiť ľudský jazyk zrozumiteľným strojom je cieľom oblasti umelej inteligencie spracovania prirodzeného jazyka (NLP), ktorá využíva lingvistiku a informatiku.
NLP umožňuje počítačom automaticky vyhodnocovať obrovské množstvo údajov, čo vám umožňuje rýchlo identifikovať relevantné informácie.
Neštruktúrovaný text (alebo iné druhy prirodzeného jazyka) možno použiť s celým radom technológií na odhaľovanie užitočných informácií a riešenie množstva problémov.
Aj keď v žiadnom prípade nie je úplný zoznam nástrojov s otvoreným zdrojovým kódom uvedený nižšie, je skvelým miestom, kde začať pre každého alebo akúkoľvek organizáciu, ktorá má záujem o používanie spracovania prirodzeného jazyka vo svojich projektoch.
1. NLTK
Niekto by mohol tvrdiť, že Natural Language Toolkit (NLTK) je nástroj s najbohatšími funkciami, na ktorý som sa pozrel.
Takmer všetky techniky NLP sú implementované, vrátane kategorizácie, tokenizácie, odvodzovania, označovania, analýzy a sémantického uvažovania.
Môžete si vybrať presný algoritmus alebo prístup, ktorý chcete použiť, pretože pre každý je často dostupných niekoľko implementácií.
Podporované sú aj mnohé jazyky. Hoci je to dobré pre jednoduché štruktúry, skutočnosť, že reprezentuje všetky údaje ako reťazce, sťažuje použitie niektorých sofistikovaných funkcií.
V porovnaní s inými nástrojmi je knižnica tiež trochu pomalá.
Po zvážení všetkých vecí ide o vynikajúcu súpravu nástrojov na experimentovanie, skúmanie a aplikácie, ktoré vyžadujú určitú kombináciu algoritmov.
Pros
- Je to najobľúbenejšia a najkompletnejšia knižnica NLP s niekoľkými tretími prírastkami.
- V porovnaní s inými knižnicami podporuje väčšinu jazykov.
Zápory
- ťažké pochopiť a využiť
- Je to pomalé
- žiadne modely neurálne siete
- Iba rozdeľuje text na vety bez ohľadu na sémantiku
2. Spacey
SpaCy je najpravdepodobnejší top rival NLTK. Hoci má len jednu implementáciu pre každý komponent NLP, je vo všeobecnosti rýchlejšia.
Okrem toho je všetko reprezentované ako objekt a nie reťazec, čo zjednodušuje rozhranie pre vývoj aplikácií.
Hlbšie pochopenie textových údajov vám umožní dosiahnuť viac.
To mu tiež uľahčuje prepojenie s niekoľkými ďalšími rámcami a nástrojmi pre vedu údajov. V porovnaní s NLTK však SpaCy nepodporuje toľko jazykov.
Obsahuje mnoho neurónových modelov pre rôzne aspekty spracovania a analýzy jazyka, ako aj jednoduché používateľské rozhranie so zhusteným rozsahom možností a vynikajúcou dokumentáciou.
Okrem toho bol SpaCy navrhnutý tak, aby vyhovoval obrovskému množstvu údajov a je mimoriadne dôkladne zdokumentovaný.
Zahŕňa tiež množstvo modelov na spracovanie prirodzeného jazyka, ktoré už boli vyškolené, čo uľahčuje učenie, vyučovanie a používanie spracovania prirodzeného jazyka pomocou SpaCy.
Celkovo je to vynikajúci nástroj pre nové aplikácie, ktoré nepotrebujú špecifickú metódu a musia byť výkonné vo výrobe.
Pros
- V porovnaní s inými vecami je to rýchle.
- Učenie a používanie je jednoduché.
- modely sú trénované pomocou neurónových sietí
Zápory
- menšia adaptabilita v porovnaní s NLTK
3. Gensim
Najefektívnejšie a najjednoduchšie prístupy k vyjadreniu dokumentov ako sémantických vektorov sa dosahujú použitím špecializovaného open-source rámca Python známeho ako Gensim.
Gensim bol vytvorený autormi na spracovanie surového, neštruktúrovaného obyčajného textu pomocou radu strojové učenie metódy; preto je šikovný nápad použiť Gensim na riešenie úloh, ako je modelovanie tém.
Okrem toho Gensim efektívne nachádza textové podobnosti, indexuje obsah a prechádza medzi odlišnými textami.
Ide o vysoko špecializovanú Knižnica Python so zameraním na úlohy modelovania tém s využitím metód Latent Dirichlet Allocation a iných metód LDA).
Okrem toho je celkom dobré nájsť texty, ktoré sú si navzájom podobné, indexovať texty a navigovať medzi papiermi.
Tento nástroj efektívne a rýchlo spracováva obrovské množstvo údajov. Tu je niekoľko úvodných tutoriálov.
Pros
- jednoduché užívateľské rozhranie
- efektívne využitie známych algoritmov
- Na skupine počítačov môže vykonávať latentnú Dirichletovu alokáciu a latentnú sémantickú analýzu.
Zápory
- Väčšinou je určený na modelovanie textu bez dozoru.
- Chýba mu úplný kanál NLP a mal by sa používať v spojení s inými knižnicami ako Spacy alebo NLTK.
4. TextBlob
TextBlob je druh rozšírenia NLTK.
Prostredníctvom TextBlob máte jednoduchší prístup k mnohým funkciám NLTK a TextBlob tiež obsahuje funkcie knižnice vzorov.
Môže to byť užitočný nástroj, ktorý môžete použiť pri učení, ak práve začínate, a dá sa použiť vo výrobe pre aplikácie, ktoré nevyžadujú veľa výkonu.
Ponúka oveľa príjemnejšie a priamočiarejšie rozhranie na vykonávanie rovnakých funkcií NLP.
Je to skvelá voľba pre nováčikov, ktorí sa chcú venovať úlohám NLP, ako je analýza sentimentu, kategorizácia textu a slovné označovanie, pretože krivka učenia je kratšia ako u iných nástrojov s otvoreným zdrojom.
TextBlob je široko používaný a celkovo vynikajúci pre menšie projekty.
Pros
- Používateľské rozhranie knižnice je jednoduché a prehľadné.
- Ponúka identifikáciu jazyka a prekladateľské služby pomocou Google Translate.
Zápory
- V porovnaní s ostatnými je to pomalé.
- Žiadne modely neurónových sietí
- Nie sú integrované žiadne slovné vektory
5. OpenNLP
Je jednoduché začleniť OpenNLP s inými projektmi Apache, ako sú Apache Flink, Apache NiFi a Apache Spark, pretože je hostiteľom Apache Foundation.
Ide o komplexný nástroj NLP, ktorý možno použiť z príkazového riadku alebo ako knižnicu v aplikácii.
Zahŕňa všetky bežné komponenty spracovania NLP.
Okrem toho ponúka rozsiahlu jazykovú podporu. Ak používate Javu, OpenNLP je silný nástroj s množstvom možností, ktorý je pripravený na produkčné zaťaženie.
Okrem umožnenia najtypickejších úloh NLP, ako je tokenizácia, segmentácia viet a značkovanie slovných druhov, možno OpenNLP použiť na vytváranie zložitejších aplikácií na spracovanie textu.
Zahrnutá je aj maximálna entropia a strojové učenie založené na perceptrónoch.
Pros
- Modelový tréningový nástroj s niekoľkými funkciami
- Zameriava sa na základné úlohy NLP a vyniká v nich, vrátane identifikácie entity, detekcie fráz a tokenizácie.
Zápory
- chýbajú sofistikované schopnosti; ak chcete pokračovať v JVM, prechod na CoreNLP je ďalším prirodzeným krokom.
6. AllenNLP
AllenNLP je ideálny pre komerčné aplikácie a analýzu údajov, pretože je postavený na nástrojoch a zdrojoch PyTorch.
Rozvinie sa do všestranného nástroja na analýzu textu.
Vďaka tomu je jedným zo sofistikovanejších nástrojov na spracovanie prirodzeného jazyka v zozname. Pri nezávislom vykonávaní ostatných úloh AllenNLP predspracúva údaje pomocou bezplatného open-source balíka SpaCy.
Kľúčovým predajným bodom AllenNLP je, aké jednoduché je použitie.
AllenNLP zefektívňuje proces spracovania prirodzeného jazyka, na rozdiel od iných programov NLP, ktoré obsahujú niekoľko modulov.
Výsledkom je, že výstupné výsledky nikdy nebudú mätúce. Je to fantastický nástroj pre tých, ktorí nemajú veľké znalosti.
Pros
- Vyvinuté na vrchole PyTorch
- vynikajúce na objavovanie a experimentovanie s použitím špičkových modelov
- Dá sa využiť komerčne aj akademicky
Zápory
- Nevhodné pre veľké projekty, ktoré sú v súčasnosti vo výrobe.
záver
Spoločnosti používajú techniky NLP na extrakciu informácií z neštruktúrovaných textových údajov, ako sú e-maily, online recenzie, sociálne médiá príspevky a ďalšie. Nástroje s otvoreným zdrojom sú bezplatné, prispôsobiteľné a poskytujú vývojárom úplné možnosti prispôsobenia.
Na čo čakáš? Okamžite ich použite a vytvorte niečo neuveriteľné.
Šťastné kódovanie!
Nechaj odpoveď