Veliko časa porabimo za komuniciranje z ljudmi na spletu prek klepeta, e-pošte, spletnih mest in družbenih medijev.
Ogromne količine besedilnih podatkov, ki jih ustvarimo vsako sekundo, uidejo naši pozornosti, vendar ne vedno.
Dejanja in ocene strank zagotavljajo organizacijam neprecenljive informacije o tem, kaj kupci pri blagu in storitvah cenijo in česa ne odobravajo ter kaj želijo od blagovne znamke.
Večina podjetij pa ima še vedno težave pri določanju najučinkovitejše metode za analizo podatkov.
Ker je veliko podatkov nestrukturiranih, jih računalniki težko razumejo, ročno razvrščanje pa bi bilo izjemno zamudno.
Ročna obdelava velike količine podatkov postane naporna, monotona in preprosto neprimerljiva, ko se podjetje širi.
Na srečo vam lahko obdelava naravnega jezika pomaga pri iskanju pomembnih informacij v nestrukturiranem besedilu in pri reševanju številnih težav z analizo besedila, vključno z Analiza klime, predmetna kategorizacija in drugo.
Narediti človeški jezik razumljiv strojem je cilj področja umetne inteligence obdelave naravnega jezika (NLP), ki uporablja jezikoslovje in računalništvo.
NLP omogoča računalnikom samodejno ovrednotenje ogromnih količin podatkov, kar vam omogoča hitro prepoznavanje relevantnih informacij.
Nestrukturirano besedilo (ali druge vrste naravnega jezika) je mogoče uporabiti z vrsto tehnologij za odkrivanje pronicljivih informacij in obravnavanje številnih vprašanj.
Čeprav nikakor ni izčrpen, je spodnji seznam odprtokodnih orodij čudovito mesto za začetek za vsakogar ali katero koli organizacijo, ki se zanima za uporabo obdelave naravnega jezika v svojih projektih.
1. NLTK
Lahko bi trdili, da je Natural Language Toolkit (NLTK) najbolj bogato orodje, ki sem si ga ogledal.
Izvajajo se skoraj vse tehnike NLP, vključno s kategorizacijo, tokenizacijo, izvorom, označevanjem, razčlenjevanjem in semantičnim sklepanjem.
Izberete lahko natančen algoritem ali pristop, ki ga želite uporabiti, ker je za vsako pogosto na voljo več izvedb.
Podprti so tudi številni jeziki. Čeprav je dober za preproste strukture, dejstvo, da vse podatke predstavlja kot nize, otežuje uporabo nekaterih sofisticiranih zmogljivosti.
V primerjavi z drugimi orodji je knjižnica tudi nekoliko počasna.
Če upoštevamo vse, je to odličen nabor orodij za eksperimentiranje, raziskovanje in aplikacije, ki zahtevajo določeno kombinacijo algoritmov.
Prednosti
- Je najbolj priljubljena in popolna NLP knjižnica z več tretjimi dodatki.
- V primerjavi z drugimi knjižnicami podpira večino jezikov.
Proti
- težko razumeti in uporabljati
- Počasen je
- brez modelov nevronske mreže
- Besedilo samo razdeli na stavke brez upoštevanja semantike
2. Prostran
SpaCy je najverjetnejši glavni tekmec NLTK. Čeprav ima samo eno izvedbo za vsako komponento NLP, je na splošno hitrejši.
Poleg tega je vse predstavljeno kot objekt in ne kot niz, kar poenostavlja vmesnik za razvoj aplikacij.
Z globljim razumevanjem besedilnih podatkov boste lahko dosegli več.
To mu tudi olajša povezovanje z več drugimi ogrodji in orodji za znanost podatkov. Toda v primerjavi z NLTK SpaCy ne podpira toliko jezikov.
Vsebuje veliko nevronskih modelov za različne vidike jezikovne obdelave in analize, pa tudi preprost uporabniški vmesnik s strnjenim naborom možnosti in odlično dokumentacijo.
Poleg tega je bil SpaCy zgrajen tako, da sprejme ogromne količine podatkov in je izjemno temeljito dokumentiran.
Vključuje tudi množico modelov za obdelavo naravnega jezika, ki so že bili usposobljeni, kar olajša učenje, poučevanje in uporabo obdelave naravnega jezika s SpaCy.
Na splošno je to odlično orodje za nove aplikacije, ki ne potrebujejo posebne metode in morajo biti zmogljive v proizvodnji.
Prednosti
- V primerjavi z drugimi stvarmi je hiter.
- Učenje in uporaba je preprosta.
- modeli se učijo z uporabo nevronskih mrež
Proti
- manjša prilagodljivost v primerjavi z NLTK
3. Gensim
Najučinkovitejši in najlažji pristopi k izražanju dokumentov kot semantičnih vektorjev so doseženi z uporabo specializiranega odprtokodnega ogrodja Python, znanega kot Gensim.
Gensim so avtorji ustvarili za obdelavo surovega, nestrukturiranega navadnega besedila z uporabo niza strojno učenje metode; zato je pametna zamisel, da Gensim uporabite za reševanje nalog, kot je tematsko modeliranje.
Poleg tega Gensim učinkovito najde besedilne podobnosti, indeksira vsebino in krmari med različnimi besedili.
Je visoko specializirana Knjižnica Python osredotočanje na naloge modeliranja teme z uporabo latentne Dirichletove dodelitve in drugih metod LDA).
Poleg tega je precej dober pri iskanju med seboj podobnih besedil, indeksiranju besedil in krmarjenju po dokumentih.
To orodje učinkovito in hitro obravnava ogromne količine podatkov. Tukaj je nekaj začetnih vaj.
Prednosti
- preprost uporabniški vmesnik
- učinkovita uporaba znanih algoritmov
- Na skupini računalnikov lahko izvaja latentno Dirichletovo dodelitev in latentno semantično analizo.
Proti
- Večinoma je namenjen nenadzorovanemu modeliranju besedil.
- Nima celotnega cevovoda NLP in bi ga bilo treba uporabljati v povezavi z drugimi knjižnicami, kot sta Spacy ali NLTK.
4. TextBlob
TextBlob je nekakšna razširitev NLTK.
Prek TextBloba lahko lažje dostopate do številnih funkcij NLTK, TextBlob pa vključuje tudi zmogljivosti knjižnice vzorcev.
To je lahko uporabno orodje za uporabo med učenjem, če šele začenjate, in ga je mogoče uporabiti v proizvodnji za aplikacije, ki ne zahtevajo veliko zmogljivosti.
Ponuja veliko bolj uporabniku prijazen in preprost vmesnik za izvajanje istih NLP funkcij.
Je odlična možnost za začetnike, ki želijo prevzeti naloge NLP, kot so analiza razpoloženja, kategorizacija besedila in označevanje delov govora, ker je krivulja učenja manjša kot pri drugih odprtokodnih orodjih.
TextBlob se pogosto uporablja in je na splošno odličen za manjše projekte.
Prednosti
- Uporabniški vmesnik knjižnice je preprost in pregleden.
- Ponuja storitve identifikacije jezika in prevajanja z Google Translate.
Proti
- V primerjavi z drugimi je počasen.
- Brez modelov nevronskih mrež
- Ni integriranih besednih vektorjev
5. OpenNLP
OpenNLP je preprosto vključiti v druge projekte Apache, kot so Apache Flink, Apache NiFi in Apache Spark, ker ga gosti Apache Foundation.
Je obsežno NLP orodje, ki ga lahko uporabljate iz ukazne vrstice ali kot knjižnico v aplikaciji.
Vključuje vse običajne procesne komponente NLP-ja.
Poleg tega ponuja obsežno jezikovno podporo. Če uporabljate Javo, je OpenNLP močno orodje s tono zmogljivosti, ki je pripravljeno za produkcijske delovne obremenitve.
Poleg omogočanja najbolj značilnih nalog NLP, kot so tokenizacija, segmentacija stavkov in označevanje delov govora, se lahko OpenNLP uporablja za ustvarjanje zahtevnejših aplikacij za obdelavo besedila.
Vključena sta tudi maksimalna entropija in strojno učenje na osnovi perceptrona.
Prednosti
- Model orodja za usposabljanje z več funkcijami
- Osredotoča se na osnovne naloge NLP in se pri njih odlično znajde, vključno z identifikacijo entitet, zaznavanjem fraz in tokenizacijo.
Proti
- nima sofisticiranih zmogljivosti; če želite nadaljevati z JVM, je prehod na CoreNLP naslednji naravni korak.
6. AllenNLP
AllenNLP je idealen za komercialne aplikacije in analizo podatkov, saj je zgrajen na orodjih in virih PyTorch.
Razvije se v vseobsegajoče orodje za analizo besedil.
Zaradi tega je eno bolj izpopolnjenih orodij za obdelavo naravnega jezika na seznamu. Med samostojnim izvajanjem drugih nalog AllenNLP vnaprej obdela podatke z uporabo brezplačnega odprtokodnega paketa SpaCy.
Ključna prodajna točka AllenNLP je, kako enostaven je za uporabo.
AllenNLP poenostavi proces obdelave naravnega jezika v nasprotju z drugimi NLP programi, ki vključujejo več modulov.
Posledično se izhodni rezultati nikoli ne zdijo zmedeni. To je fantastično orodje za tiste brez veliko znanja.
Prednosti
- Razvit na podlagi PyTorcha
- odličen za raziskovanje in eksperimentiranje z uporabo vrhunskih modelov
- Lahko se uporablja tako komercialno kot akademsko
Proti
- Ni primerno za obsežne projekte, ki so trenutno v proizvodnji.
zaključek
Podjetja uporabljajo tehnike NLP za pridobivanje vpogledov iz nestrukturiranih besedilnih podatkov, kot so e-poštna sporočila, spletne ocene, družbeni mediji objave in več. Odprtokodna orodja so brezplačna, prilagodljiva in dajejo razvijalcem popolne možnosti prilagajanja.
Kaj čakaš? Uporabite jih takoj in ustvarite nekaj neverjetnega.
Srečno kodiranje!
Pustite Odgovori