İçindekiler[Saklamak][Göstermek]
Sohbet, e-posta, web siteleri ve sosyal medya aracılığıyla insanlarla çevrimiçi iletişim kurmak için çok zaman harcıyoruz.
Her saniye ürettiğimiz muazzam miktarda metin verisi dikkatimizden kaçıyor, ama her zaman değil.
Müşterilerin eylemleri ve incelemeleri, kuruluşlara, müşterilerin mal ve hizmetlerde değer verdiği ve onaylamadığı şeylerin yanı sıra bir markadan ne bekledikleri hakkında paha biçilmez bilgiler sağlar.
Bununla birlikte, işletmelerin çoğu, veri analizi için en etkili yöntemi belirleme konusunda hala zorluk yaşıyor.
Verilerin çoğu yapılandırılmamış olduğundan, bilgisayarlar bunları anlamakta güçlük çeker ve manuel olarak sıralamak son derece zaman alıcı olur.
Bir firma genişledikçe çok sayıda veriyi elle işlemek zahmetli, monoton ve basitçe ölçeklenemez hale gelir.
Neyse ki, Doğal Dil İşleme, yapılandırılmamış metinde anlayışlı bilgiler bulmanıza ve aşağıdakiler de dahil olmak üzere bir dizi metin analizi sorununu çözmenize yardımcı olabilir. duyguları analiz, konu sınıflandırması ve daha fazlası.
İnsan dilini makineler için anlaşılır kılmak, dilbilim ve bilgisayar bilimlerinden yararlanan doğal dil işleme (NLP) yapay zeka alanının amacıdır.
NLP, bilgisayarların çok büyük miktarda veriyi otomatik olarak değerlendirmesini sağlayarak ilgili bilgileri hızlı bir şekilde tanımlamanızı mümkün kılar.
Yapılandırılmamış metin (veya diğer doğal dil türleri), anlayışlı bilgileri ortaya çıkarmak ve bir dizi sorunu ele almak için bir dizi teknolojiyle birlikte kullanılabilir.
Hiçbir şekilde kapsamlı olmasa da, aşağıda sunulan açık kaynaklı araçların listesi, projelerinde doğal dil işlemeyi kullanmakla ilgilenen herkes veya herhangi bir kuruluş için harika bir başlangıç noktasıdır.
1. NLTK
Natural Language Toolkit'in (NLTK) baktığım en zengin özelliklere sahip araç olduğu iddia edilebilir.
Kategorizasyon, tokenizasyon, kaynaktan ayırma, etiketleme, ayrıştırma ve anlamsal akıl yürütme dahil NLP tekniklerinin neredeyse tamamı uygulanmaktadır.
Kullanmak istediğiniz kesin algoritmayı veya yaklaşımı seçebilirsiniz çünkü her biri için sıklıkla birkaç uygulama mevcuttur.
Çok sayıda dil de desteklenmektedir. Basit yapılar için iyi olsa da, tüm verileri dizeler olarak temsil etmesi, bazı karmaşık yeteneklerin uygulanmasını zorlaştırır.
Diğer araçlarla karşılaştırıldığında, kütüphane de biraz durgun.
Her şey düşünüldüğünde, bu, belirli bir algoritma karışımı gerektiren deneyler, keşifler ve uygulamalar için mükemmel bir araç setidir.
Artılar
- Birkaç üçüncü ekleme ile en popüler ve eksiksiz NLP kütüphanesidir.
- Diğer kütüphanelere kıyasla çoğu dili destekler.
Eksiler
- anlamak ve kullanmak zor
- Bu yavaş
- hiçbir modeli nöral ağlar
- Metni anlamsal olarak dikkate almadan sadece cümlelere böler.
2. clean
SpaCy, NLTK'nın en büyük rakibidir. Her NLP bileşeni için yalnızca bir uygulaması olmasına rağmen, genellikle daha hızlıdır.
Ek olarak, her şey bir dize yerine bir nesne olarak temsil edilir, bu da uygulama geliştirme arayüzünü basitleştirir.
Metin verilerinizi daha derinden kavramak, daha fazlasını başarmanızı sağlayacaktır.
Bu aynı zamanda diğer birçok çerçeve ve veri bilimi araçlarıyla bağlantı kurmasını da kolaylaştırır. Ancak NLTK ile karşılaştırıldığında, SpaCy bu kadar çok dili desteklemez.
Dil işleme ve analizinin farklı yönleri için birçok nöral modelin yanı sıra yoğunlaştırılmış seçenekler ve mükemmel belgeler içeren basit bir kullanıcı arayüzüne sahiptir.
Ek olarak, SpaCy çok büyük miktarda veriyi barındıracak şekilde oluşturulmuştur ve son derece kapsamlı bir şekilde belgelenmiştir.
Ayrıca, doğal dil işleme için halihazırda eğitilmiş çok sayıda model içerir, bu da SpaCy ile öğrenmeyi, öğretmeyi ve doğal dil işlemeyi kullanmayı kolaylaştırır.
Genel olarak, bu, belirli bir yönteme ihtiyaç duymayan ve üretimde performans göstermesi gereken yeni uygulamalar için mükemmel bir araçtır.
Artılar
- Diğer şeylerle karşılaştırıldığında, hızlıdır.
- Öğrenmek ve kullanmak basittir.
- modeller sinir ağları kullanılarak eğitilir
Eksiler
- NLTK ile karşılaştırıldığında daha az uyarlanabilirlik
3. gensim
Belgeleri anlamsal vektörler olarak ifade etmek için en etkili ve kolay yaklaşımlar, Gensim olarak bilinen özel açık kaynaklı Python çerçevesi kullanılarak elde edilir.
Gensim, yazarlar tarafından ham, yapılandırılmamış düz metinleri bir dizi kullanarak işlemek için oluşturuldu. makine öğrenme yöntemler; bu nedenle, Konu Modelleme gibi işlerin üstesinden gelmek için Gensim'i kullanmak akıllıca bir fikirdir.
Ek olarak, Gensim metinsel benzerlikleri etkili bir şekilde bulur, içeriği indeksler ve farklı metinler arasında gezinir.
Bu son derece uzmanlaşmış bir Python kitaplığı Gizli Dirichlet Tahsisi ve diğer LDA) yöntemlerini kullanan konu modelleme görevlerine odaklanma.
Ek olarak, birbirine benzer metinler bulma, metinleri indeksleme ve kağıtlar arasında gezinme konusunda oldukça iyidir.
Bu araç, büyük miktarda veriyi verimli ve hızlı bir şekilde işler. İşte bazı başlangıç eğitimleri.
Artılar
- basit kullanıcı arayüzü
- iyi bilinen algoritmaların verimli kullanımı
- Bir grup bilgisayarda gizli Dirichlet tahsisi ve gizli anlamsal analiz yapabilir.
Eksiler
- Çoğunlukla denetimsiz metin modelleme için tasarlanmıştır.
- Tam bir NLP ardışık düzeninden yoksundur ve Spacy veya NLTK gibi diğer kitaplıklarla birlikte kullanılmalıdır.
4. MetinBloğu
TextBlob, bir tür NLTK uzantısıdır.
TextBlob aracılığıyla sayısız NLTK işlevine daha kolay erişebilirsiniz ve TextBlob ayrıca Kalıp kitaplığı özelliklerini de içerir.
Bu, yeni başlıyorsanız öğrenirken kullanmak için yararlı bir araç olabilir ve çok fazla performans gerektirmeyen uygulamalar için üretimde kullanılabilir.
Aynı NLP işlevlerini gerçekleştirmek için çok daha kullanıcı dostu ve basit bir arayüz sunar.
Duyarlılık analizi, metin sınıflandırması ve konuşmanın bir bölümünü etiketleme gibi NLP görevlerini üstlenmek isteyen acemiler için harika bir seçenek çünkü öğrenme eğrisi diğer açık kaynaklı araçlardan daha az.
TextBlob yaygın olarak kullanılır ve genel olarak daha küçük projeler için mükemmeldir.
Artılar
- Kütüphanenin kullanıcı arayüzü basit ve anlaşılırdır.
- Google Translate kullanarak dil tanımlama ve çeviri hizmetleri sunar.
Eksiler
- Diğerlerine kıyasla, yavaş.
- Sinir ağları modeli yok
- Entegre kelime vektörü yok
5. Açık NLP
Apache Foundation tarafından barındırıldığı için OpenNLP'yi Apache Flink, Apache NiFi ve Apache Spark gibi diğer Apache projeleriyle birleştirmek kolaydır.
Komut satırından veya bir uygulamada kitaplık olarak kullanılabilen kapsamlı bir NLP aracıdır.
NLP'nin tüm ortak işleme bileşenlerini içerir.
Ek olarak, kapsamlı dil desteği sunar. Java kullanıyorsanız, OpenNLP, üretim iş yükleri için hazırlanmış tonlarca yeteneğe sahip güçlü bir araçtır.
Belirteçleştirme, cümle segmentasyonu ve konuşma parçası etiketleme gibi en tipik NLP görevlerini etkinleştirmenin yanı sıra, OpenNLP daha karmaşık metin işleme uygulamaları oluşturmak için kullanılabilir.
Maksimum entropi ve algılayıcı tabanlı makine öğrenimi de dahildir.
Artılar
- Çeşitli özelliklere sahip bir model eğitim aracı
- Temel NLP görevlerine odaklanır ve varlık tanımlama, ifade algılama ve belirteçleştirme dahil olmak üzere bu görevlerde üstündür.
Eksiler
- gelişmiş yeteneklerden yoksundur; JVM ile devam etmek istiyorsanız, bir sonraki doğal adım CoreNLP'ye geçmektir.
6. AllenNLP
AllenNLP, PyTorch araçları ve kaynakları üzerine kurulduğundan ticari uygulamalar ve veri analizi için idealdir.
Metin analizi için her şeyi kapsayan bir araca dönüşür.
Bu, onu listenin daha gelişmiş doğal dil işleme araçlarından biri yapar. AllenNLP, diğer görevleri bağımsız olarak gerçekleştirirken, ücretsiz SpaCy açık kaynak paketini kullanarak verileri önceden işler.
AllenNLP'nin en önemli özelliği, kullanımının ne kadar kolay olduğudur.
AllenNLP, birkaç modül içeren diğer NLP programlarının aksine, doğal dil işleme sürecini kolaylaştırır.
Sonuç olarak, çıktı sonuçları asla kafa karıştırıcı hissetmez. Fazla bilgisi olmayanlar için harika bir araçtır.
Artılar
- PyTorch üzerinde geliştirildi
- en yeni modelleri kullanarak keşfetmek ve denemek için mükemmel
- Hem ticari hem de akademik olarak kullanılabilir
Eksiler
- Halihazırda üretimde olan büyük ölçekli projeler için uygun değildir.
Sonuç
Şirketler, e-postalar, çevrimiçi incelemeler gibi yapılandırılmamış metin verilerinden içgörüler çıkarmak için NLP tekniklerini kullanıyor. sosyal medya gönderiler ve daha fazlası. Açık kaynak araçları maliyetsizdir, uyarlanabilir ve geliştiricilere eksiksiz özelleştirme seçenekleri sunar.
Ne için bekliyorsun? Onları hemen kullanın ve inanılmaz bir şey yaratın.
Mutlu Kodlama!
Yorum bırak