Tunatumia muda mwingi kuwasiliana na watu mtandaoni kupitia gumzo, barua pepe, tovuti na mitandao ya kijamii.
Idadi kubwa ya data ya maandishi tunayotoa kila sekunde huepuka usikivu wetu, lakini, si mara zote.
Matendo na ukaguzi wa wateja huyapa mashirika maelezo ya thamani kuhusu kile ambacho wateja wanathamini na kutoidhinisha katika bidhaa na huduma, pamoja na kile wanachotaka kutoka kwa chapa.
Biashara nyingi, hata hivyo, bado zina ugumu wa kubainisha mbinu bora zaidi ya uchanganuzi wa data.
Kwa kuwa data nyingi haijaundwa, kompyuta huwa na wakati mgumu kuielewa, na kuipanga kwa mikono kunaweza kuchukua wakati mwingi.
Kuchakata data nyingi kwa mkono kunakuwa kazi ngumu, ya kuchukiza, na haiwezi kuhesabika kadri kampuni inavyopanuka.
Kwa kushukuru, Usindikaji wa Lugha Asilia unaweza kukusaidia katika kupata taarifa za utambuzi katika maandishi yasiyo na muundo na kutatua masuala mbalimbali ya uchanganuzi wa maandishi, ikiwa ni pamoja na. uchambuzi wa hisia, uainishaji wa mada, na zaidi.
Kufanya lugha ya binadamu ieleweke kwa mashine ni lengo la uwanja wa akili bandia wa usindikaji wa lugha asilia (NLP), ambao hutumia isimu na sayansi ya kompyuta.
NLP huwezesha kompyuta kutathmini kiotomatiki kiasi kikubwa cha data, na hivyo kufanya iwezekane kwako kutambua habari muhimu kwa haraka.
Maandishi ambayo hayajapangiliwa (au aina nyinginezo za lugha asilia) yanaweza kutumika pamoja na teknolojia mbalimbali ili kufichua maelezo ya kina na kushughulikia masuala kadhaa.
Ingawa si ya kina, orodha ya zana huria iliyowasilishwa hapa chini ni mahali pazuri pa kuanzia kwa mtu yeyote au shirika lolote linalotaka kutumia uchakataji wa lugha asilia katika miradi yao.
1. NLTK
Mtu anaweza kusema kuwa Zana ya Lugha Asilia (NLTK) ndio zana yenye sifa nyingi zaidi ambayo nimeangalia.
Takriban mbinu zote za NLP zinatekelezwa, ikijumuisha uainishaji, uwekaji alama, uwekaji alama, kuweka alama, uchanganuzi na hoja za kimantiki.
Unaweza kuchagua kanuni sahihi au mbinu unayotaka kutumia kwa sababu mara nyingi kuna utekelezaji kadhaa unaopatikana kwa kila moja.
Lugha nyingi zinaungwa mkono pia. Ingawa ni nzuri kwa miundo rahisi, ukweli kwamba inawakilisha data zote kama mifuatano hufanya iwe changamoto kutumia baadhi ya uwezo wa hali ya juu.
Ikilinganishwa na zana zingine, maktaba pia ni ya uvivu kidogo.
Mambo yote yanayozingatiwa, hiki ni zana bora kwa majaribio, uchunguzi, na matumizi ambayo yanahitaji mchanganyiko fulani wa algoriti.
faida
- Ni maktaba maarufu na kamili ya NLP iliyo na nyongeza kadhaa za tatu.
- Ikilinganishwa na maktaba zingine, inasaidia lugha nyingi.
Africa
- mgumu kuelewa na kutumia
- Ni polepole
- hakuna mifano ya mitandao ya neural
- Inagawanya matini katika sentensi tu bila kuzingatia semantiki
2. Nafasi
SpaCy ndiye anayewezekana kuwa mpinzani mkuu wa NLTK. Ingawa ina utekelezaji mmoja tu kwa kila sehemu ya NLP, kwa ujumla ni haraka.
Zaidi ya hayo, kila kitu kinawakilishwa kama kitu badala ya kamba, ambayo hurahisisha kiolesura cha kutengeneza programu.
Kuwa na ufahamu wa kina wa data yako ya maandishi kutakuwezesha kutimiza zaidi.
Hii pia huifanya iwe rahisi kuunganishwa na mifumo mingine kadhaa na zana za sayansi ya data. Lakini ikilinganishwa na NLTK, SpaCy haitumii lugha nyingi.
Inaangazia miundo mingi ya neva kwa vipengele tofauti vya uchakataji na uchanganuzi wa lugha, na vile vile kiolesura cha moja kwa moja cha mtumiaji kilicho na chaguzi mbalimbali zilizofupishwa na uhifadhi bora zaidi.
Kwa kuongezea, SpaCy imejengwa ili kuchukua idadi kubwa ya data na imeandikwa kwa uangalifu sana.
Pia inajumuisha idadi kubwa ya mifano ya usindikaji wa lugha asilia ambayo tayari imefunzwa, na kurahisisha kujifunza, kufundisha, na kutumia usindikaji wa lugha asilia na SpaCy.
Kwa ujumla, hii ni zana bora kwa programu mpya ambazo hazihitaji mbinu mahususi na zinahitaji kutekelezwa katika toleo la umma.
faida
- Ikilinganishwa na vitu vingine, ni haraka.
- Kujifunza na kuitumia ni rahisi.
- mifano hufunzwa kwa kutumia mitandao ya neva
Africa
- uwezo mdogo wa kubadilika ukilinganisha na NLTK
3. Gensim
Mbinu bora na rahisi zaidi za kuelezea hati kama vekta za kisemantiki hupatikana kwa kutumia mfumo maalum wa Chatu huria unaojulikana kama Gensim.
Gensim iliundwa na waandishi kushughulikia maandishi ghafi, yasiyo na muundo kwa kutumia anuwai ya mashine kujifunza mbinu; kwa hivyo, ni wazo nzuri kutumia Gensim kushughulikia kazi kama vile Topic Modelling.
Zaidi ya hayo, Gensim hupata kwa ufanisi ulinganifu wa maandishi, faharasa yaliyomo, na kuvinjari kati ya maandishi tofauti.
Ni maalumu sana Maktaba ya Python kuzingatia kazi za uundaji wa mada kwa kutumia Latent Dirichlet Allocation na njia zingine za LDA).
Zaidi ya hayo, ni vizuri sana kutafuta maandishi yanayofanana, kuorodhesha maandishi, na kuvinjari karatasi.
Chombo hiki hushughulikia idadi kubwa ya data kwa ufanisi na haraka. Hapa kuna baadhi ya mafunzo ya kuanzia.
faida
- interface rahisi ya mtumiaji
- matumizi bora ya algorithms inayojulikana
- Kwenye kundi la kompyuta, inaweza kufanya ugawaji wa Dirichlet fiche na uchanganuzi wa kisemantiki uliofichika.
Africa
- Inakusudiwa zaidi kwa muundo wa maandishi usiosimamiwa.
- Haina bomba kamili la NLP na inapaswa kutumika kwa kushirikiana na maktaba zingine kama vile Spacy au NLTK.
4. TextBlob
TextBlob ni aina ya kiendelezi cha NLTK.
Kupitia TextBlob, unaweza kufikia vitendaji vingi vya NLTK kwa urahisi zaidi, na TextBlob pia inajumuisha uwezo wa maktaba ya muundo.
Hii inaweza kuwa zana muhimu ya kutumia unapojifunza ikiwa ndio kwanza unaanza, na inaweza kutumika katika uzalishaji kwa programu ambazo hazihitaji utendakazi mwingi.
Inatoa kiolesura cha kirafiki zaidi na cha moja kwa moja cha kutekeleza kazi sawa za NLP.
Ni chaguo bora kwa wanaoanza wanaotaka kuchukua majukumu ya NLP kama vile uchanganuzi wa hisia, uainishaji wa maandishi, na uwekaji lebo wa sehemu ya usemi kwa sababu mkondo wake wa kujifunza ni mdogo kuliko zana zingine za chanzo huria.
TextBlob inatumika sana na bora kwa miradi midogo kwa jumla.
faida
- Kiolesura cha mtumiaji wa maktaba ni rahisi na wazi.
- Inatoa huduma za utambuzi wa lugha na tafsiri kwa kutumia Google Tafsiri.
Africa
- Kwa kulinganisha na wengine, ni polepole.
- Hakuna mifano ya mitandao ya neva
- Hakuna vekta za maneno zilizounganishwa
5. OpenNLP
Ni rahisi kujumuisha OpenNLP na miradi mingine ya Apache kama Apache Flink, Apache NiFi, na Apache Spark kwa sababu inapangishwa na Apache Foundation.
Ni zana ya kina ya NLP ambayo inaweza kutumika kutoka kwa safu ya amri au kama maktaba katika programu.
Inajumuisha vipengele vyote vya usindikaji vya kawaida vya NLP.
Zaidi ya hayo, inatoa msaada mkubwa wa lugha. Ikiwa unatumia Java, OpenNLP ni zana madhubuti yenye uwezo mwingi ambao umetayarishwa kwa mzigo wa kazi wa uzalishaji.
Kando na kuwezesha kazi za kawaida za NLP, kama vile kuweka ishara, sehemu za sentensi, na uwekaji tagi wa sehemu ya hotuba, OpenNLP inaweza kutumika kuunda programu changamano zaidi za kuchakata maandishi.
Upeo wa juu wa kujifunza kwa mashine ya entropy na perceptron pia hujumuishwa.
faida
- Chombo cha mafunzo cha mfano kilicho na vipengele kadhaa
- Huangazia kazi za msingi za NLP na kuzifaulu, ikijumuisha utambulisho wa huluki, utambuzi wa vifungu vya maneno na kuweka ishara.
Africa
- kukosa uwezo wa hali ya juu; ikiwa unataka kuendelea na JVM, kuhamia CoreNLP ni hatua ya asili inayofuata.
6. AllenNLP
AllenNLP ni bora kwa matumizi ya kibiashara na uchanganuzi wa data kwa kuwa imejengwa kwenye zana na rasilimali za PyTorch.
Inakua na kuwa zana inayojumuisha yote ya uchanganuzi wa maandishi.
Hii inafanya kuwa mojawapo ya zana za kisasa zaidi za kuchakata lugha asilia kwenye orodha. Wakati wa kufanya kazi zingine kwa kujitegemea, AllenNLP huchakata data kwa kutumia kifurushi cha bure cha SpaCy.
Sehemu kuu ya kuuza ya AllenNLP ni jinsi ilivyo rahisi kutumia.
AllenNLP inaboresha mchakato wa usindikaji wa lugha asilia, tofauti na programu zingine za NLP zinazojumuisha moduli kadhaa.
Kama matokeo, matokeo ya pato kamwe hayahisi kutatanisha. Ni chombo cha ajabu kwa wale wasio na ujuzi mwingi.
faida
- Imetengenezwa juu ya PyTorch
- bora kwa kuchunguza na kufanya majaribio kwa kutumia miundo ya kisasa
- Inaweza kutumika kibiashara na kimasomo
Africa
- Haifai kwa miradi mikubwa ambayo iko katika uzalishaji kwa sasa.
Hitimisho
Makampuni yanatumia mbinu za NLP kupata maarifa kutoka kwa data ya maandishi ambayo haijaundwa kama vile barua pepe, hakiki za mtandaoni, kijamii vyombo vya habari machapisho, na zaidi. Zana za programu huria hazina gharama, zinaweza kubadilika na huwapa wasanidi chaguo kamili za kubinafsisha.
Unasubiri nini? Watumie mara moja na uunda kitu cha kushangaza.
Furaha ya Kuandika!
Acha Reply