เราใช้เวลามากมายในการสื่อสารกับผู้คนทางออนไลน์ผ่านการแชท อีเมล เว็บไซต์ และโซเชียลมีเดีย
ข้อมูลข้อความปริมาณมหาศาลที่เราสร้างขึ้นทุกวินาทีนั้นช่วยหลีกเลี่ยงความสนใจของเราได้ แต่ก็ไม่เสมอไป
การกระทำและการวิจารณ์ของลูกค้าทำให้องค์กรได้รับข้อมูลอันประเมินค่าไม่ได้เกี่ยวกับสิ่งที่ลูกค้าให้ความสำคัญและไม่เห็นด้วยในสินค้าและบริการ รวมถึงสิ่งที่พวกเขาต้องการจากแบรนด์
อย่างไรก็ตาม ธุรกิจส่วนใหญ่ยังคงประสบปัญหาในการกำหนดวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด
เนื่องจากข้อมูลส่วนใหญ่ไม่มีโครงสร้าง คอมพิวเตอร์จึงเข้าใจได้ยาก และการจัดเรียงข้อมูลด้วยตนเองจึงใช้เวลานานมาก
การประมวลผลข้อมูลจำนวนมากด้วยมือจะกลายเป็นเรื่องลำบาก ซ้ำซากจำเจ และไม่สามารถปรับขยายได้เมื่อบริษัทขยายตัว
โชคดีที่การประมวลผลภาษาธรรมชาติสามารถช่วยคุณในการค้นหาข้อมูลที่ลึกซึ้งในข้อความที่ไม่มีโครงสร้างและแก้ไขปัญหาการวิเคราะห์ข้อความต่างๆ ซึ่งรวมถึง การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นการจัดหมวดหมู่หัวเรื่อง และอื่นๆ
การทำให้ภาษามนุษย์เข้าใจได้สำหรับเครื่องจักรเป็นเป้าหมายของสาขาปัญญาประดิษฐ์ของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ซึ่งใช้ประโยชน์จากภาษาศาสตร์และวิทยาการคอมพิวเตอร์
NLP ช่วยให้คอมพิวเตอร์ประเมินข้อมูลจำนวนมหาศาลได้โดยอัตโนมัติ ทำให้คุณสามารถระบุข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้อย่างรวดเร็ว
ข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง (หรือภาษาธรรมชาติประเภทอื่นๆ) สามารถใช้กับเทคโนโลยีต่างๆ เพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกและแก้ไขปัญหาต่างๆ ได้
แม้ว่าจะไม่ครอบคลุม แต่รายการเครื่องมือโอเพนซอร์ซที่แสดงด้านล่างนี้เป็นจุดเริ่มต้นที่ยอดเยี่ยมสำหรับใครก็ตามหรือองค์กรใดๆ ที่สนใจใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติในโครงการของพวกเขา
1. เอ็นแอลทีเค
อาจมีคนโต้แย้งว่า Natural Language Toolkit (NLTK) เป็นเครื่องมือที่มีคุณลักษณะหลากหลายที่สุดที่ฉันเคยดูมา
มีการใช้เทคนิค NLP เกือบทั้งหมด รวมถึงการจัดหมวดหมู่ การแปลงโทเค็น การแยกส่วน การติดแท็ก การแยกวิเคราะห์ และการใช้เหตุผลเชิงความหมาย
คุณสามารถเลือกอัลกอริธึมหรือวิธีการที่แม่นยำที่คุณต้องการใช้ เนื่องจากมีการใช้งานหลายอย่างสำหรับแต่ละรายการ
รองรับหลายภาษาเช่นกัน แม้ว่ามันจะดีสำหรับโครงสร้างที่เรียบง่าย แต่ความจริงที่ว่ามันแสดงข้อมูลทั้งหมดเป็นสตริงทำให้ยากต่อการใช้ความสามารถที่ซับซ้อนบางอย่าง
เมื่อเทียบกับเครื่องมืออื่น ๆ ห้องสมุดก็ค่อนข้างซบเซาเล็กน้อย
เมื่อพิจารณาจากทั้งหมดนี้แล้ว นี่เป็นชุดเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการทดลอง การสำรวจ และแอปพลิเคชันที่ต้องใช้อัลกอริธึมผสมกัน
ข้อดี
- เป็นไลบรารี NLP ที่ได้รับความนิยมและสมบูรณ์ที่สุดโดยมีการเพิ่มในสามส่วน
- เมื่อเทียบกับไลบรารีอื่น ๆ มันรองรับภาษาส่วนใหญ่
จุดด้อย
- ยากที่จะเข้าใจและนำไปใช้
- มันช้า
- ไม่มีรุ่นของ เครือข่ายประสาทเทียม
- มันแบ่งข้อความเป็นประโยคเท่านั้นโดยไม่พิจารณาความหมาย
2. ใจลอย
SpaCy เป็นคู่แข่งสำคัญของ NLTK แม้ว่าจะมีการใช้งานเพียงครั้งเดียวสำหรับองค์ประกอบ NLP แต่ละองค์ประกอบ แต่โดยทั่วไปจะเร็วกว่า
นอกจากนี้ ทุกอย่างยังแสดงเป็นอ็อบเจ็กต์แทนที่จะเป็นสตริง ซึ่งทำให้อินเทอร์เฟซสำหรับการพัฒนาแอปง่ายขึ้น
การเข้าใจข้อมูลข้อความของคุณอย่างลึกซึ้งจะช่วยให้คุณทำสำเร็จมากขึ้น
นอกจากนี้ยังช่วยให้เชื่อมต่อกับเฟรมเวิร์กและเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลอื่นๆ ได้ง่ายขึ้น แต่เมื่อเทียบกับ NLTK แล้ว SpaCy ไม่รองรับหลายภาษา
มันมีโมเดลประสาทจำนวนมากสำหรับการประมวลผลและการวิเคราะห์ภาษาในแง่มุมต่าง ๆ รวมถึงส่วนต่อประสานผู้ใช้ที่ตรงไปตรงมาพร้อมตัวเลือกที่ย่อและเอกสารประกอบที่ยอดเยี่ยม
นอกจากนี้ SpaCy ยังได้รับการสร้างขึ้นเพื่อรองรับข้อมูลจำนวนมากและได้รับการจัดทำเป็นเอกสารอย่างถี่ถ้วน
นอกจากนี้ยังมีแบบจำลองมากมายสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ได้รับการฝึกอบรมมาแล้ว ทำให้ง่ายต่อการเรียนรู้ สอน และใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติด้วย SpaCy
โดยรวมแล้ว นี่เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับแอปใหม่ๆ ที่ไม่ต้องการวิธีการเฉพาะและต้องมีประสิทธิภาพในการผลิต
ข้อดี
- เมื่อเทียบกับสิ่งอื่น ๆ มันรวดเร็ว
- การเรียนรู้และใช้งานเป็นเรื่องง่าย
- โมเดลได้รับการฝึกอบรมโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม
จุดด้อย
- ปรับตัวได้น้อยกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับ NLTK
3. เกนซิม
วิธีที่มีประสิทธิภาพและง่ายที่สุดในการแสดงเอกสารเป็นเวกเตอร์เชิงความหมายนั้นทำได้โดยใช้กรอบงาน Python แบบโอเพนซอร์ซเฉพาะที่รู้จักกันในชื่อ Gensim
Gensim ถูกสร้างขึ้นโดยผู้เขียนเพื่อจัดการกับข้อความธรรมดาที่ไม่มีโครงสร้างและดิบโดยใช้ช่วงของ เรียนรู้เครื่อง วิธีการ ดังนั้นจึงเป็นความคิดที่ดีที่จะใช้ Gensim เพื่อจัดการกับงานต่างๆ เช่น การสร้างแบบจำลองหัวข้อ
นอกจากนี้ Gensim ยังค้นหาความคล้ายคลึงของข้อความ จัดทำดัชนีเนื้อหา และนำทางไปมาระหว่างข้อความที่แตกต่างกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ
เป็นผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง ห้องสมุดไพทอน โดยเน้นที่งานการสร้างแบบจำลองหัวข้อโดยใช้วิธีการ Latent Dirichlet Allocation และ LDA อื่นๆ)
นอกจากนี้ การค้นหาข้อความที่คล้ายคลึงกัน การจัดทำดัชนีข้อความ และการเลื่อนดูเอกสารต่างๆ จะค่อนข้างดี
เครื่องมือนี้จัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว นี่คือบทแนะนำเริ่มต้นบางส่วน
ข้อดี
- ส่วนต่อประสานผู้ใช้ที่เรียบง่าย
- การใช้อัลกอริธึมที่รู้จักกันดีอย่างมีประสิทธิภาพ
- ในกลุ่มคอมพิวเตอร์ สามารถทำการจัดสรร Dirichlet แฝงและการวิเคราะห์ความหมายแฝง
จุดด้อย
- ส่วนใหญ่มีไว้สำหรับการสร้างแบบจำลองข้อความที่ไม่มีผู้ดูแล
- ไม่มีไปป์ไลน์ NLP ที่สมบูรณ์และควรใช้ร่วมกับไลบรารีอื่น ๆ เช่น Spacy หรือ NLTK
4. ข้อความหยด
TextBlob เป็นส่วนขยาย NLTK
ผ่าน TextBlob คุณสามารถเข้าถึงฟังก์ชัน NLTK จำนวนมากได้ง่ายขึ้น และ TextBlob ยังรวมความสามารถของไลบรารีรูปแบบด้วย
นี่อาจเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในการใช้ในขณะที่เรียนรู้หากคุณเพิ่งเริ่มต้น และสามารถใช้ในการผลิตสำหรับแอปพลิเคชันที่ไม่ต้องการประสิทธิภาพมากนัก
มีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายและตรงไปตรงมามากขึ้นสำหรับการดำเนินการฟังก์ชัน NLP เดียวกัน
เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับมือใหม่ที่ต้องการทำงาน NLP เช่น การวิเคราะห์ความคิดเห็น การจัดหมวดหมู่ข้อความ และการติดแท็กบางส่วนของคำพูด เนื่องจากเส้นโค้งการเรียนรู้นั้นน้อยกว่าเครื่องมือโอเพนซอร์สอื่นๆ
TextBlob ใช้กันอย่างแพร่หลายและยอดเยี่ยมสำหรับโครงการขนาดเล็กโดยรวม
ข้อดี
- อินเทอร์เฟซผู้ใช้ของไลบรารีนั้นเรียบง่ายและชัดเจน
- ให้บริการระบุภาษาและบริการแปลภาษาโดยใช้ Google Translate
จุดด้อย
- เมื่อเทียบกับคนอื่นมันช้า
- ไม่มีโมเดลโครงข่ายประสาทเทียม
- ไม่มีคำเวกเตอร์รวม
5. โอเพ่นเอ็นแอลพี
การรวม OpenNLP กับโปรเจ็กต์ Apache อื่นๆ เช่น Apache Flink, Apache NiFi และ Apache Spark เป็นเรื่องง่าย เนื่องจากโฮสต์โดย Apache Foundation
เป็นเครื่องมือ NLP ที่ครอบคลุมซึ่งสามารถใช้ได้จากบรรทัดคำสั่งหรือเป็นไลบรารีในแอปพลิเคชัน
รวมถึงส่วนประกอบการประมวลผลทั่วไปของ NLP ทั้งหมด
นอกจากนี้ยังมีการสนับสนุนภาษาที่กว้างขวาง หากคุณกำลังใช้ Java OpenNLP เป็นเครื่องมือที่แข็งแกร่งที่มีความสามารถมากมายที่เตรียมไว้สำหรับปริมาณงานการผลิต
นอกเหนือจากการเปิดใช้งานงาน NLP ทั่วไป เช่น การทำให้เป็นโทเค็น การแบ่งส่วนประโยค และการติดแท็กบางส่วนของคำพูดแล้ว OpenNLP ยังสามารถใช้เพื่อสร้างแอปพลิเคชันการประมวลผลข้อความที่ซับซ้อนมากขึ้น
รวมถึงการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้เอนโทรปีสูงสุดและการรับรู้ของ perceptron
ข้อดี
- เครื่องมือฝึกโมเดลที่มีคุณสมบัติหลายอย่าง
- มุ่งเน้นที่งาน NLP พื้นฐานและเชี่ยวชาญในงานเหล่านี้ รวมถึงการระบุเอนทิตี การตรวจจับวลี และการสร้างโทเค็น
จุดด้อย
- ขาดความสามารถที่ซับซ้อน หากคุณต้องการใช้ JVM ต่อ การย้ายไปยัง CoreNLP เป็นขั้นตอนต่อไปตามธรรมชาติ
6. อัลเลนเอ็นแอลพี
AllenNLP เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานเชิงพาณิชย์และการวิเคราะห์ข้อมูล เนื่องจากสร้างขึ้นจากเครื่องมือและทรัพยากรของ PyTorch
มันพัฒนาเป็นเครื่องมือที่ครอบคลุมทุกอย่างสำหรับการวิเคราะห์ข้อความ
ทำให้เป็นหนึ่งในเครื่องมือประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ซับซ้อนมากขึ้นในรายการ ขณะทำงานอื่นๆ อย่างอิสระ AllenNLP จะประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าโดยใช้แพ็คเกจโอเพ่นซอร์ส SpaCy ฟรี
จุดขายหลักของ AllenNLP คือความง่ายในการใช้งาน
AllenNLP ปรับปรุงกระบวนการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ตรงกันข้ามกับโปรแกรม NLP อื่นๆ ที่มีโมดูลหลายโมดูล
เป็นผลให้ผลลัพธ์ที่ได้ไม่เคยรู้สึกสับสน เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้ที่ไม่มีความรู้มากนัก
ข้อดี
- พัฒนาบน PyTorch
- เหมาะสำหรับการสำรวจและทดลองโดยใช้โมเดลที่ทันสมัย
- ใช้ได้ทั้งเชิงพาณิชย์และวิชาการ
จุดด้อย
- ไม่เหมาะสำหรับโครงการขนาดใหญ่ที่กำลังดำเนินการผลิตอยู่
สรุป
บริษัทต่างๆ กำลังใช้เทคนิค NLP เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น อีเมล บทวิจารณ์ออนไลน์ โซเชียลมีเดีย โพสต์และอื่น ๆ เครื่องมือโอเพนซอร์ซไม่มีค่าใช้จ่าย ปรับเปลี่ยนได้ และให้ตัวเลือกการปรับแต่งที่ครบถ้วนสำหรับนักพัฒนา
คุณกำลังรออะไรอยู่? ใช้พวกมันทันทีและสร้างบางสิ่งที่เหลือเชื่อ
มีความสุขในการเข้ารหัส!
เขียนความเห็น