Зміст[Сховати][Показати]
Ми витрачаємо багато часу на спілкування з людьми в Інтернеті через чат, електронну пошту, веб-сайти та соціальні мережі.
Величезні обсяги текстових даних, які ми створюємо щосекунди, вислизають від нашої уваги, але не завжди.
Дії та відгуки клієнтів надають організаціям безцінну інформацію про те, що клієнти цінують і не схвалюють у товарах і послугах, а також про те, що вони хочуть від бренду.
Однак більшість підприємств все ще відчувають труднощі з визначенням найефективнішого методу аналізу даних.
Оскільки велика частина даних є неструктурованою, комп’ютерам важко їх зрозуміти, а сортування вручну займе дуже багато часу.
Обробка великої кількості даних вручну стає трудомісткою, монотонною та просто нерозширюваною, оскільки фірма розширюється.
На щастя, обробка природної мови може допомогти вам знайти змістовну інформацію в неструктурованому тексті та вирішити низку проблем із аналізом тексту, зокрема аналіз настроїв, предметна категоризація тощо.
Зробити людську мову зрозумілою для машин є метою сфери штучного інтелекту обробки природної мови (NLP), яка використовує лінгвістику та інформатику.
НЛП дозволяє комп’ютерам автоматично оцінювати величезні обсяги даних, дозволяючи вам швидко ідентифікувати релевантну інформацію.
Неструктурований текст (або інші види природної мови) можна використовувати з низкою технологій, щоб розкрити глибоку інформацію та вирішити ряд проблем.
Незважаючи на те, що наведений нижче список інструментів з відкритим вихідним кодом не є вичерпним, це чудовий початок для будь-кого чи будь-якої організації, зацікавленої у використанні обробки природної мови у своїх проектах.
1. НЛТК
Можна стверджувати, що Natural Language Toolkit (NLTK) є найбільш багатим на функції інструментом, який я розглядав.
Застосовуються майже всі техніки НЛП, включаючи категоризацію, токенізацію, стемінінг, тегування, аналіз і семантичне міркування.
Ви можете вибрати точний алгоритм або підхід, який бажаєте використати, тому що для кожного з них часто доступно кілька реалізацій.
Також підтримуються численні мови. Хоча це добре для простих структур, той факт, що він представляє всі дані у вигляді рядків, ускладнює застосування деяких складних можливостей.
У порівнянні з іншими інструментами, бібліотека також трохи млява.
Зважаючи на все це, це чудовий набір інструментів для експериментів, досліджень і додатків, які потребують певного поєднання алгоритмів.
профі
- Це найпопулярніша і повна бібліотека НЛП з кількома третіми доповненнями.
- У порівнянні з іншими бібліотеками, він підтримує більшість мов.
мінуси
- важко зрозуміти і використовувати
- Це повільно
- немає моделей нейронні мережі
- Він лише ділить текст на речення без урахування семантики
2. очманілий
SpaCy є найімовірнішим головним конкурентом NLTK. Хоча він має лише одну реалізацію для кожного компонента НЛП, загалом він швидший.
Крім того, все представлено як об’єкт, а не як рядок, що спрощує інтерфейс для розробки програм.
Глибше розуміння ваших текстових даних дозволить вам досягти більшого.
Це також полегшує його підключення до кількох інших фреймворків і інструментів науки про дані. Але порівняно з NLTK, SpaCy не підтримує стільки мов.
Він містить багато нейронних моделей для різних аспектів обробки та аналізу мови, а також простий користувальницький інтерфейс зі стислим набором параметрів і чудовою документацією.
Крім того, SpaCy було створено для розміщення величезних обсягів даних і надзвичайно ретельно задокументовано.
Він також містить безліч моделей для обробки природної мови, які вже пройшли навчання, що полегшує вивчення, навчання та використання обробки природної мови за допомогою SpaCy.
Загалом, це чудовий інструмент для нових програм, які не потребують певного методу та мають бути продуктивними у виробництві.
профі
- Порівняно з іншими речами, це швидко.
- Вивчити та використовувати його просто.
- моделі навчаються за допомогою нейронних мереж
мінуси
- менша адаптивність у порівнянні з NLTK
3. Gensim
Найефективніші та найпростіші підходи до вираження документів як семантичних векторів досягаються за допомогою спеціалізованого фреймворку Python з відкритим кодом, відомого як Gensim.
Gensim був створений авторами для обробки необробленого, неструктурованого звичайного тексту з використанням діапазону навчання за допомогою машини методи; отже, це розумна ідея використовувати Gensim для вирішення завдань, таких як тематичне моделювання.
Крім того, Gensim ефективно знаходить текстові подібності, індексує вміст і переміщується між різними текстами.
Він є вузькоспеціалізованим Бібліотека Python зосередження на завданнях тематичного моделювання з використанням латентного розподілу Діріхле та інших методів LDA).
Крім того, він досить добре знаходить тексти, схожі один на одного, індексує тексти та навігацію між документами.
Цей інструмент ефективно та швидко обробляє величезні обсяги даних. Ось кілька початкових посібників.
профі
- простий інтерфейс користувача
- ефективне використання відомих алгоритмів
- На групі комп’ютерів він може виконувати прихований розподіл Діріхле та прихований семантичний аналіз.
мінуси
- Здебільшого він призначений для моделювання тексту без нагляду.
- У ньому відсутній повний конвеєр NLP, і його слід використовувати разом з іншими бібліотеками, такими як Spacy або NLTK.
4. TextBlob
TextBlob є різновидом розширення NLTK.
За допомогою TextBlob ви можете легше отримати доступ до багатьох функцій NLTK, а TextBlob також містить можливості бібліотеки шаблонів.
Це може бути корисним інструментом для використання під час навчання, якщо ви тільки починаєте роботу, і його можна використовувати у виробництві для програм, які не вимагають високої продуктивності.
Він пропонує набагато більш зручний і зрозумілий інтерфейс для виконання тих самих функцій НЛП.
Це чудовий варіант для новачків, які бажають виконувати такі завдання НЛП, як аналіз настроїв, категоризація тексту та додавання тегів до частин мови, оскільки його навчання є меншим, ніж з іншими інструментами з відкритим кодом.
TextBlob широко використовується і чудово підходить для невеликих проектів.
профі
- Інтерфейс користувача бібліотеки простий і зрозумілий.
- Він пропонує послуги визначення мови та перекладу за допомогою Google Translate.
мінуси
- У порівнянні з іншими, це повільно.
- Немає моделей нейронних мереж
- Немає інтегрованих векторів слів
5. OpenNLP
OpenNLP легко об’єднати з іншими проектами Apache, такими як Apache Flink, Apache NiFi та Apache Spark, оскільки він розміщений у Apache Foundation.
Це комплексний інструмент NLP, який можна використовувати з командного рядка або як бібліотеку в програмі.
Він включає в себе всі загальні компоненти обробки НЛП.
Крім того, він пропонує широку підтримку мов. Якщо ви використовуєте Java, OpenNLP є потужним інструментом із масою можливостей, підготовленим для виробничих робочих навантажень.
На додаток до виконання найбільш типових завдань NLP, таких як токенізація, сегментація речень і тегування частин мови, OpenNLP можна використовувати для створення більш складних програм обробки тексту.
Також включено максимальну ентропію та машинне навчання на основі персептрона.
профі
- Модель навчального інструменту з кількома функціями
- Зосереджується на основних завданнях НЛП і відмінно справляється з ними, включаючи ідентифікацію сутності, виявлення фраз і токенізацію.
мінуси
- не має складних можливостей; якщо ви хочете продовжити роботу з JVM, наступним природним кроком стане перехід на CoreNLP.
6. AllenNLP
AllenNLP ідеально підходить для комерційних програм і аналізу даних, оскільки він побудований на інструментах і ресурсах PyTorch.
Він перетворюється на всеохоплюючий інструмент для аналізу тексту.
Це робить його одним із найдосконаліших інструментів обробки природної мови в списку. Виконуючи інші завдання самостійно, AllenNLP попередньо обробляє дані за допомогою безкоштовного пакета з відкритим кодом SpaCy.
Ключова перевага AllenNLP полягає в тому, наскільки легко ним користуватися.
AllenNLP спрощує процес обробки природної мови, на відміну від інших програм NLP, які включають кілька модулів.
Як наслідок, вихідні результати ніколи не збивають з пантелику. Це фантастичний інструмент для тих, хто не має особливих знань.
профі
- Розроблено на основі PyTorch
- ідеально підходить для дослідження та експериментування з використанням передових моделей
- Його можна використовувати як комерційно, так і академічно
мінуси
- Не підходить для масштабних проектів, які зараз перебувають у виробництві.
Висновок
Компанії використовують методи НЛП, щоб отримати інформацію з неструктурованих текстових даних, таких як електронні листи, онлайн-огляди, соціальні медіа публікації та інше. Інструменти з відкритим кодом є безкоштовними, адаптованими та надають розробникам повні можливості налаштування.
Чого ти чекаєш? Використовуйте їх відразу і створюйте щось неймовірне.
Щасливе кодування!
залишити коментар