Проводимо много времена комуницирајући са људима на мрежи путем ћаскања, е-поште, веб локација и друштвених медија.
Огромне количине текстуалних података које производимо сваке секунде измичу нашој пажњи, али не увек.
Акције и рецензије купаца пружају организацијама непроцењиве информације о томе шта купци цене, а шта не одобравају у роби и услугама, као и шта желе од бренда.
Већина предузећа, међутим, и даље има потешкоћа да одреди најефикаснији метод за анализу података.
Пошто је велики део података неструктуриран, рачунарима је тешко да их разумеју, а њихово ручно сортирање би било изузетно дуготрајно.
Ручна обрада великог броја података постаје напорна, монотона и једноставно непроменљива како се фирма шири.
Срећом, обрада природног језика може вам помоћи да пронађете проницљиве информације у неструктурираном тексту и решите низ проблема са анализом текста, укључујући анализа сентимента, категоризација предмета и још много тога.
Учинити људски језик разумљивим машинама је циљ области вештачке интелигенције обраде природног језика (НЛП), која користи лингвистику и рачунарство.
НЛП омогућава рачунарима да аутоматски процене огромне количине података, што вам омогућава да брзо идентификујете релевантне информације.
Неструктурирани текст (или друге врсте природног језика) може се користити са низом технологија за откривање проницљивих информација и решавање бројних проблема.
Иако ни у ком случају није свеобухватна, листа алата отвореног кода представљена у наставку је дивно место за почетак за свакога или било коју организацију заинтересовану да користи обраду природног језика у својим пројектима.
1. НЛТК
Могло би се рећи да је алат за природни језик (НЛТК) најбогатији алат који сам погледао.
Скоро све технике НЛП-а су примењене, укључујући категоризацију, токенизацију, стемминг, означавање, рашчлањивање и семантичко резоновање.
Можете одабрати прецизан алгоритам или приступ који желите да користите јер је често доступно неколико имплементација за сваку.
Подржани су и бројни језици. Иако је добар за једноставне структуре, чињеница да све податке представља као низове чини изазовом примену неких софистицираних могућности.
У поређењу са другим алатима, библиотека је такође мало спора.
Све у свему, ово је одличан скуп алата за експериментисање, истраживање и апликације које захтевају одређену комбинацију алгоритама.
Прозодија
- То је најпопуларнија и најкомплетнија НЛП библиотека са неколико трећих додатака.
- У поређењу са другим библиотекама, подржава већину језика.
Против
- тешко разумети и искористити
- Споро је
- нема модела неуронске мреже
- Он само дели текст на реченице не узимајући у обзир семантику
2. Спаци
СпаЦи је највероватнији главни ривал НЛТК-а. Иако има само једну имплементацију за сваку НЛП компоненту, генерално је бржа.
Поред тога, све је представљено као објекат, а не као стринг, што поједностављује интерфејс за развој апликација.
Дубље разумевање ваших текстуалних података омогућиће вам да постигнете више.
Ово му такође олакшава повезивање са неколико других оквира и алата за науку о подацима. Али у поређењу са НЛТК, СпаЦи не подржава толико језика.
Има много неуронских модела за различите аспекте обраде и анализе језика, као и једноставан кориснички интерфејс са сажетим спектром опција и одличном документацијом.
Поред тога, СпаЦи је направљен да прихвати огромне количине података и изузетно је темељно документован.
Такође укључује мноштво модела за обраду природног језика који су већ обучени, што олакшава учење, подучавање и коришћење обраде природног језика уз СпаЦи.
Све у свему, ово је одличан алат за нове апликације којима није потребан посебан метод и које морају бити учинковите у производњи.
Прозодија
- У поређењу са другим стварима, то је брзо.
- Учење и коришћење је једноставно.
- модели се обучавају коришћењем неуронских мрежа
Против
- мања прилагодљивост у поређењу са НЛТК
3. Генсим
Најефикаснији и најлакши приступи изражавању докумената као семантичких вектора постижу се коришћењем специјализованог отвореног кода Питхон оквира познатог као Генсим.
Генсим су креирали аутори за руковање сировим, неструктурираним обичним текстом користећи низ Машина учење методе; стога је паметна идеја користити Генсим за решавање послова као што је моделирање тема.
Поред тога, Генсим ефикасно проналази текстуалне сличности, индексира садржај и креће се између различитих текстова.
То је високо специјализована Питхон библиотека фокусирајући се на задатке моделирања тема користећи латентну Дирихлеову алокацију и друге ЛДА методе.
Поред тога, прилично је добар у проналажењу текстова који су слични један другом, индексирању текстова и навигацији по папирима.
Овај алат ефикасно и брзо обрађује огромне количине података. Ево неколико почетних туторијала.
Прозодија
- једноставан кориснички интерфејс
- ефикасно коришћење познатих алгоритама
- На групи рачунара може да врши латентну Дирихлеову алокацију и латентну семантичку анализу.
Против
- Углавном је намењен ненадгледаном моделовању текста.
- Недостаје му комплетан НЛП цевовод и требало би да се користи у комбинацији са другим библиотекама као што су Спаци или НЛТК.
4. ТектБлоб
ТектБлоб је врста НЛТК екстензије.
Преко ТектБлоб-а можете лакше приступити бројним НЛТК функцијама, а ТектБлоб такође укључује могућности библиотеке образаца.
Ово би могло бити корисно средство за коришћење током учења ако тек почињете, а може се користити у производњи за апликације које не захтевају много перформанси.
Нуди много једноставнији и једноставнији интерфејс за обављање истих НЛП функција.
То је одлична опција за почетнике који желе да преузму НЛП задатке као што су анализа осећања, категоризација текста и означавање дела говора јер је његова крива учења мања него код других алата отвореног кода.
ТектБлоб се широко користи и одличан је за мање пројекте уопште.
Прозодија
- Кориснички интерфејс библиотеке је једноставан и јасан.
- Нуди услуге идентификације језика и превођења помоћу Гоогле преводиоца.
Против
- У поређењу са другима, то је споро.
- Нема модела неуронских мрежа
- Нема интегрисаних вектора речи
5. ОпенНЛП
Једноставно је укључити ОпенНЛП са другим Апацхе пројектима као што су Апацхе Флинк, Апацхе НиФи и Апацхе Спарк јер га хостује Апацхе Фоундатион.
То је свеобухватан НЛП алат који се може користити из командне линије или као библиотека у апликацији.
Укључује све НЛП-ове заједничке компоненте обраде.
Поред тога, нуди опсежну језичку подршку. Ако користите Јаву, ОпенНЛП је јак алат са гомилом могућности који је припремљен за радна оптерећења у производњи.
Поред омогућавања најтипичнијих НЛП задатака, као што су токенизација, сегментација реченица и означавање дела говора, ОпенНЛП се може користити за креирање сложенијих апликација за обраду текста.
Максимална ентропија и машинско учење засновано на перцептрону су такође укључени.
Прозодија
- Модел алат за обуку са неколико функција
- Фокусира се на основне НЛП задатке и бриљира у њима, укључујући идентификацију ентитета, детекцију фраза и токенизацију.
Против
- недостају софистициране могућности; ако желите да наставите са ЈВМ-ом, прелазак на ЦореНЛП је следећи природан корак.
6. АлленНЛП
АлленНЛП је идеалан за комерцијалне апликације и анализу података пошто је изграђен на ПиТорцх алатима и ресурсима.
Развија се у свеобухватни алат за анализу текста.
Ово га чини једним од софистициранијих алата за обраду природног језика на листи. Док обавља друге задатке независно, АлленНЛП претходно обрађује податке користећи бесплатни СпаЦи пакет отвореног кода.
Кључна продајна тачка АлленНЛП-а је колико је једноставан за коришћење.
АлленНЛП поједностављује процес обраде природног језика, за разлику од других НЛП програма који укључују неколико модула.
Као последица тога, излазни резултати никада не делују збуњујуће. То је фантастичан алат за оне који немају много знања.
Прозодија
- Развијено на врху ПиТорцх-а
- одличан за истраживање и експериментисање коришћењем најсавременијих модела
- Може се користити и комерцијално и академски
Против
- Није прикладно за велике пројекте који су тренутно у производњи.
Zakljucak
Компаније користе НЛП технике да извуку увиде из неструктурираних текстуалних података као што су е-поруке, онлајн рецензије, друштвени медији објаве и још много тога. Алати отвореног кода су бесплатни, прилагодљиви и дају програмерима потпуне опције прилагођавања.
Шта чекаш? Искористите их одмах и створите нешто невероватно.
Срећно кодирање!
Ostavite komentar