Përmbajtje[Fshih][Shfaqje]
Ne kalojmë shumë kohë duke komunikuar me njerëzit në internet përmes bisedës, emailit, faqeve të internetit dhe mediave sociale.
Vëllimet e mëdha të të dhënave tekstuale që prodhojmë çdo sekondë i shpëtojnë vëmendjes sonë, por jo gjithmonë.
Veprimet dhe rishikimet e klientëve u ofrojnë organizatave informacion të çmuar rreth asaj që klientët vlerësojnë dhe nuk e miratojnë në mallra dhe shërbime, si dhe çfarë duan nga një markë.
Megjithatë, shumica e bizneseve ende kanë vështirësi në përcaktimin e metodës më efektive për analizën e të dhënave.
Meqenëse shumica e të dhënave janë të pastrukturuara, kompjuterët e kanë të vështirë t'i kuptojnë ato dhe renditja manuale e tyre do të kërkonte shumë kohë.
Përpunimi i shumë të dhënave me dorë bëhet i mundimshëm, monoton dhe thjesht i pashkallëzueshëm ndërsa një firmë zgjerohet.
Fatmirësisht, Përpunimi i Gjuhës Natyrore mund t'ju ndihmojë të gjeni informacione të detajuara në tekst të pastrukturuar dhe të zgjidhni një sërë çështjesh të analizës së tekstit, duke përfshirë Analiza ndjenjë, kategorizimin e lëndëve dhe më shumë.
Bërja e gjuhës njerëzore të kuptueshme për makinat është qëllimi i fushës së inteligjencës artificiale të përpunimit të gjuhës natyrore (NLP), e cila përdor gjuhësinë dhe shkencën kompjuterike.
NLP u mundëson kompjuterëve të vlerësojnë automatikisht sasi të mëdha të dhënash, duke bërë të mundur që ju të identifikoni shpejt informacionin përkatës.
Teksti i pastrukturuar (ose lloje të tjera të gjuhës natyrore) mund të përdoret me një sërë teknologjish për të zbuluar informacione të detajuara dhe për të adresuar një sërë çështjesh.
Edhe pse aspak gjithëpërfshirëse, lista e mjeteve me burim të hapur e paraqitur më poshtë është një vend i mrekullueshëm për të filluar për këdo ose çdo organizatë të interesuar në përdorimin e përpunimit të gjuhës natyrore në projektet e tyre.
1. NLTK
Dikush mund të argumentojë se Mjetet e Gjuhës Natyrore (NLTK) është mjeti më i pasur me veçori që kam parë.
Pothuajse të gjitha teknikat NLP janë zbatuar, duke përfshirë kategorizimin, tokenizimin, rrjedhën, etiketimin, analizimin dhe arsyetimin semantik.
Ju mund të zgjidhni algoritmin ose qasjen e saktë që dëshironi të përdorni, sepse shpesh ka disa implementime të disponueshme për secilën.
Shumë gjuhë mbështeten gjithashtu. Megjithëse është i mirë për struktura të thjeshta, fakti që përfaqëson të gjitha të dhënat si vargje e bën të vështirë zbatimin e disa aftësive të sofistikuara.
Kur krahasohet me mjetet e tjera, biblioteka është gjithashtu pak e ngadaltë.
Duke pasur parasysh të gjitha gjërat, ky është një grup mjetesh të shkëlqyera për eksperimentim, eksplorim dhe aplikacione që kërkojnë një përzierje të caktuar algoritmesh.
rekuizitë
- Është biblioteka më e njohur dhe e plotë NLP me disa shtesa të treta.
- Në krahasim me bibliotekat e tjera, ai mbështet shumicën e gjuhëve.
Cons
- vështirë për t'u kuptuar dhe përdorur
- Është i ngadalshëm
- asnjë model i rrjetet nervore
- Ai vetëm e ndan tekstin në fjali pa marrë parasysh semantikën
2. Hapësirë
SpaCy është rivali më i mundshëm i NLTK-së. Edhe pse ka vetëm një zbatim për çdo komponent NLP, në përgjithësi është më i shpejtë.
Për më tepër, gjithçka përfaqësohet si një objekt dhe jo një varg, gjë që thjeshton ndërfaqen për zhvillimin e aplikacioneve.
Duke pasur një zotërim më të thellë të të dhënave tuaja të tekstit do t'ju mundësojë të arrini më shumë.
Kjo gjithashtu e bën më të lehtë lidhjen me disa korniza të tjera dhe mjete të shkencës së të dhënave. Por në krahasim me NLTK, SpaCy nuk mbështet aq shumë gjuhë.
Ai përmban shumë modele nervore për aspekte të ndryshme të përpunimit dhe analizës së gjuhës, si dhe një ndërfaqe të drejtpërdrejtë të përdoruesit me një gamë të kondensuar opsionesh dhe dokumentacion të shkëlqyer.
Përveç kësaj, SpaCy është ndërtuar për të akomoduar sasi të mëdha të dhënash dhe është jashtëzakonisht i dokumentuar plotësisht.
Ai përfshin gjithashtu një mori modelesh për përpunimin e gjuhës natyrore që tashmë janë trajnuar, duke e bërë më të lehtë mësimin, mësimdhënien dhe përdorimin e përpunimit të gjuhës natyrore me SpaCy.
Në përgjithësi, ky është një mjet i shkëlqyer për aplikacionet e reja që nuk kanë nevojë për një metodë specifike dhe duhet të jenë performuese në prodhim.
rekuizitë
- Krahasuar me gjërat e tjera, është i shpejtë.
- Mësimi dhe përdorimi i tij është i thjeshtë.
- modelet janë trajnuar duke përdorur rrjetet nervore
Cons
- më pak përshtatshmëri në krahasim me NLTK
3. Gensim
Qasjet më efektive dhe më të lehta për të shprehur dokumentet si vektorë semantikë arrihen duke përdorur kornizën e specializuar të Python me burim të hapur të njohur si Gensim.
Gensim u krijua nga autorët për të trajtuar tekst të thjeshtë të papërpunuar dhe të pastrukturuar duke përdorur një gamë të Mësimi makinë metodat; prandaj, është një ide e zgjuar të përdoret Gensim për të trajtuar punë si Modelimi i Temave.
Për më tepër, Gensim gjen në mënyrë efektive ngjashmëritë tekstuale, indekson përmbajtjen dhe lundron midis teksteve të ndryshme.
Është shumë e specializuar Biblioteka e Python duke u fokusuar në detyrat e modelimit të temave duke shfrytëzuar metodat Latent Dirichlet Allocation dhe të tjera LDA).
Për më tepër, është mjaft i mirë për të gjetur tekste që janë të ngjashme me njëri-tjetrin, për të indeksuar tekste dhe për të lundruar nëpër letra.
Ky mjet trajton sasi masive të të dhënave në mënyrë efikase dhe të shpejtë. Këtu janë disa mësime fillestare.
rekuizitë
- ndërfaqe e thjeshtë përdoruesi
- përdorimi efikas i algoritmeve të njohura
- Në një grup kompjuterësh, ai mund të bëjë shpërndarjen latente të Dirichlet dhe analizën semantike latente.
Cons
- Është menduar kryesisht për modelimin e tekstit të pambikëqyrur.
- I mungon një tubacion i plotë NLP dhe duhet të përdoret në lidhje me bibliotekat e tjera si Spacy ose NLTK.
4. TextBlob
TextBlob është një lloj zgjerimi NLTK.
Nëpërmjet TextBlob, ju mund të përdorni shumë funksione NLTK më lehtë, dhe TextBlob gjithashtu përfshin aftësitë e bibliotekës së modelit.
Ky mund të jetë një mjet i dobishëm për t'u përdorur gjatë mësimit nëse sapo keni filluar, dhe mund të përdoret në prodhim për aplikacione që nuk kërkojnë shumë performancë.
Ai ofron një ndërfaqe shumë më miqësore dhe të drejtpërdrejtë për të kryer të njëjtat funksione NLP.
Është një opsion i shkëlqyeshëm për fillestarët që dëshirojnë të marrin përsipër detyra NLP si analiza e ndjenjave, kategorizimi i tekstit dhe etiketimi i pjesës së të folurit, sepse kurba e tij e të mësuarit është më e vogël se sa me mjetet e tjera me burim të hapur.
TextBlob përdoret gjerësisht dhe i shkëlqyeshëm për projekte më të vogla në përgjithësi.
rekuizitë
- Ndërfaqja e përdoruesit të bibliotekës është e thjeshtë dhe e qartë.
- Ai ofron shërbime identifikimi të gjuhës dhe përkthimit duke përdorur Google Translate.
Cons
- Në krahasim me të tjerët, është e ngadaltë.
- Nuk ka modele të rrjeteve nervore
- Asnjë vektor fjalësh të integruar
5. OpenNLP
Është e thjeshtë të inkorporosh OpenNLP me projekte të tjera Apache si Apache Flink, Apache NiFi dhe Apache Spark sepse është i organizuar nga Fondacioni Apache.
Është një mjet gjithëpërfshirës NLP që mund të përdoret nga linja e komandës ose si një bibliotekë në një aplikacion.
Ai përfshin të gjithë komponentët e zakonshëm të përpunimit të NLP.
Për më tepër, ai ofron mbështetje të gjerë gjuhësore. Nëse jeni duke përdorur Java, OpenNLP është një mjet i fortë me një ton aftësish që është i përgatitur për ngarkesat e punës së prodhimit.
Përveç aktivizimit të detyrave më tipike NLP, të tilla si tokenizimi, segmentimi i fjalive dhe etiketimi i pjesës së të folurit, OpenNLP mund të përdoret për të krijuar aplikacione më komplekse të përpunimit të tekstit.
Përfshihen gjithashtu entropia maksimale dhe mësimi i makinerive i bazuar në perceptron.
rekuizitë
- Një mjet trajnimi model me disa veçori
- Përqendrohet në detyrat bazë të NLP dhe shkëlqen në to, duke përfshirë identifikimin e entitetit, zbulimin e frazave dhe tokenizimin.
Cons
- i mungojnë aftësitë e sofistikuara; nëse doni të vazhdoni me JVM, kalimi në CoreNLP është hapi tjetër i natyrshëm.
6. AllenNLP
AllenNLP është ideale për aplikacione komerciale dhe analiza të të dhënave pasi është ndërtuar mbi mjetet dhe burimet e PyTorch.
Ai zhvillohet në një mjet gjithëpërfshirës për analizën e tekstit.
Kjo e bën atë një nga mjetet më të sofistikuara të listës për përpunimin e gjuhës natyrore. Ndërsa kryen detyrat e tjera në mënyrë të pavarur, AllenNLP përpunon paraprakisht të dhënat duke përdorur paketën falas SpaCy me burim të hapur.
Pika kryesore e shitjes së AllenNLP është sa e lehtë është për t'u përdorur.
AllenNLP thjeshton procesin e përpunimit të gjuhës natyrore, në kontrast me programet e tjera NLP që përfshijnë disa module.
Si pasojë, rezultatet e daljes nuk ndihen kurrë konfuze. Është një mjet fantastik për ata që nuk kanë shumë njohuri.
rekuizitë
- Zhvilluar në krye të PyTorch
- i shkëlqyer për të eksploruar dhe eksperimentuar duke përdorur modele të fundit
- Mund të përdoret si komercialisht ashtu edhe akademikisht
Cons
- Jo i përshtatshëm për projekte në shkallë të gjerë që janë aktualisht në prodhim.
Përfundim
Kompanitë po përdorin teknika NLP për të nxjerrë njohuri nga të dhënat e pastrukturuara të tekstit si emailet, rishikimet në internet, Mediat sociale postime, dhe më shumë. Mjetet me burim të hapur janë pa kosto, të adaptueshme dhe u japin zhvilluesve opsione të plota personalizimi.
Çfarë po pret? Përdorini ato menjëherë dhe krijoni diçka të pabesueshme.
Gëzuar Kodimin!
Lini një Përgjigju