ہم چیٹ، ای میل، ویب سائٹس، اور سوشل میڈیا کے ذریعے لوگوں سے آن لائن بات چیت کرنے میں بہت زیادہ وقت صرف کرتے ہیں۔
ٹیکسٹ ڈیٹا کی بڑی مقدار جو ہم ہر سیکنڈ میں تیار کرتے ہیں وہ ہماری توجہ سے بچ جاتے ہیں، لیکن ہمیشہ نہیں۔
صارفین کے اعمال اور جائزے تنظیموں کو اس بارے میں انمول معلومات فراہم کرتے ہیں کہ گاہک سامان اور خدمات میں کس چیز کی قدر اور ناپسندیدگی کے ساتھ ساتھ وہ برانڈ سے کیا چاہتے ہیں۔
تاہم، کاروبار کی اکثریت کو ڈیٹا کے تجزیہ کے لیے سب سے مؤثر طریقہ کا تعین کرنے میں ابھی تک دشواری کا سامنا ہے۔
چونکہ زیادہ تر ڈیٹا غیر ساختہ ہے، اس لیے کمپیوٹرز کو اسے سمجھنے میں مشکل پیش آتی ہے، اور اسے دستی طور پر چھانٹنا بہت وقت طلب ہوگا۔
ایک فرم کے پھیلنے کے ساتھ ہی بہت سارے ڈیٹا کو ہاتھ سے پروسیس کرنا محنتی، نیرس اور آسانی سے ناقابل پیمائش ہو جاتا ہے۔
شکر ہے کہ نیچرل لینگویج پروسیسنگ آپ کو غیر ساختہ متن میں بصیرت انگیز معلومات تلاش کرنے اور متن کے تجزیہ کے مسائل کی ایک حد کو حل کرنے میں مدد دے سکتی ہے، بشمول جذبات تجزیہ، موضوع کی درجہ بندی، اور مزید۔
انسانی زبان کو مشینوں کے لیے قابل فہم بنانا قدرتی زبان کی پروسیسنگ (NLP) کے مصنوعی ذہانت کے شعبے کا ہدف ہے، جو لسانیات اور کمپیوٹر سائنس کا استعمال کرتا ہے۔
NLP کمپیوٹرز کو خود بخود ڈیٹا کی بہت زیادہ مقدار کا جائزہ لینے کے قابل بناتا ہے، جس سے آپ کے لیے متعلقہ معلومات کی فوری شناخت ممکن ہو جاتی ہے۔
غیر ساختہ متن (یا دوسری قسم کی فطری زبان) کو بصیرت انگیز معلومات سے پردہ اٹھانے اور متعدد مسائل کو حل کرنے کے لیے بہت سی ٹیکنالوجیز کے ساتھ استعمال کیا جا سکتا ہے۔
اگرچہ کسی بھی طرح سے جامع نہیں ہے، ذیل میں پیش کردہ اوپن سورس ٹولز کی فہرست کسی بھی شخص یا کسی بھی تنظیم کے لیے شروع کرنے کے لیے ایک بہترین جگہ ہے جو اپنے منصوبوں میں قدرتی زبان کی پروسیسنگ کو استعمال کرنے میں دلچسپی رکھتا ہے۔
1. این ایل ٹی کے
کوئی یہ بحث کر سکتا ہے کہ نیچرل لینگویج ٹول کٹ (NLTK) سب سے زیادہ خصوصیت سے بھرپور ٹول ہے جسے میں نے دیکھا ہے۔
تقریباً تمام NLP تکنیکوں کو لاگو کیا جاتا ہے، بشمول زمرہ بندی، ٹوکنائزیشن، اسٹیمنگ، ٹیگنگ، پارسنگ، اور سیمنٹک استدلال۔
آپ قطعی الگورتھم یا نقطہ نظر کو منتخب کر سکتے ہیں جسے آپ استعمال کرنا چاہتے ہیں کیونکہ ہر ایک کے لیے اکثر متعدد نفاذات دستیاب ہوتے ہیں۔
متعدد زبانیں بھی معاون ہیں۔ اگرچہ یہ سادہ ڈھانچے کے لیے اچھا ہے، لیکن حقیقت یہ ہے کہ یہ تمام ڈیٹا کو سٹرنگ کے طور پر پیش کرتا ہے، کچھ نفیس صلاحیتوں کو لاگو کرنا مشکل بنا دیتا ہے۔
جب دوسرے ٹولز سے موازنہ کیا جائے تو لائبریری بھی تھوڑی سست ہے۔
تمام چیزوں پر غور کیا گیا، یہ تجربہ، تلاش اور ایپلی کیشنز کے لیے ایک بہترین ٹول سیٹ ہے جس کے لیے الگورتھم کے ایک خاص مرکب کی ضرورت ہوتی ہے۔
پیشہ
- یہ کئی تیسرے اضافے کے ساتھ سب سے زیادہ مقبول اور مکمل NLP لائبریری ہے۔
- دیگر لائبریریوں کے مقابلے میں، یہ زیادہ تر زبانوں کو سپورٹ کرتا ہے۔
خامیاں
- سمجھنا اور استعمال کرنا مشکل ہے۔
- یہ سست ہے۔
- کے کوئی ماڈل نہیں نیند نیٹ ورک
- یہ صرف متن کو جملوں میں تقسیم کرتا ہے بغیر الفاظ کے
2. کشادہ
SpaCy NLTK کا سب سے زیادہ ممکنہ حریف ہے۔ اگرچہ اس میں ہر NLP جزو کے لیے صرف ایک عمل درآمد ہوتا ہے، یہ عام طور پر تیز تر ہوتا ہے۔
مزید برآں، ہر چیز کو سٹرنگ کے بجائے ایک آبجیکٹ کے طور پر پیش کیا جاتا ہے، جو ایپس کو تیار کرنے کے لیے انٹرفیس کو آسان بناتا ہے۔
آپ کے ٹیکسٹ ڈیٹا کی گہری گرفت آپ کو مزید کام کرنے کے قابل بنائے گی۔
یہ اس کے لیے کئی دوسرے فریم ورک اور ڈیٹا سائنس ٹولز کے ساتھ جڑنا بھی آسان بناتا ہے۔ لیکن NLTK کے مقابلے میں، SpaCy اتنی زیادہ زبانوں کی حمایت نہیں کرتا ہے۔
اس میں لینگویج پروسیسنگ اور تجزیہ کے مختلف پہلوؤں کے لیے بہت سے عصبی ماڈلز موجود ہیں، ساتھ ہی ساتھ ایک سیدھا سادا یوزر انٹرفیس بھی ہے جس میں اختیارات اور بہترین دستاویزات کی ایک جامع رینج ہے۔
اس کے علاوہ، SpaCy کو ڈیٹا کی بڑی مقدار کو ایڈجسٹ کرنے کے لیے بنایا گیا ہے اور یہ انتہائی اچھی طرح سے دستاویزی ہے۔
اس میں قدرتی لینگویج پروسیسنگ کے لیے بہت سارے ماڈلز بھی شامل ہیں جن کو پہلے ہی تربیت دی جا چکی ہے، جس سے SpaCy کے ساتھ قدرتی زبان کی پروسیسنگ سیکھنا، سکھانا اور استعمال کرنا آسان ہو جاتا ہے۔
مجموعی طور پر، یہ نئی ایپس کے لیے ایک بہترین ٹول ہے جس کے لیے کسی مخصوص طریقہ کی ضرورت نہیں ہے اور پیداوار میں کارکردگی دکھانے کی ضرورت ہے۔
پیشہ
- دیگر چیزوں کے مقابلے میں، یہ تیز ہے.
- اسے سیکھنا اور استعمال کرنا آسان ہے۔
- ماڈلز کو نیورل نیٹ ورکس کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دی جاتی ہے۔
خامیاں
- NLTK کے مقابلے میں کم موافقت
3. جینسم
سیمنٹک ویکٹر کے طور پر دستاویزات کو ظاہر کرنے کے لیے سب سے زیادہ موثر اور آسان طریقہ Gensim کے نام سے معروف اوپن سورس Python فریم ورک کا استعمال کرکے حاصل کیا جاتا ہے۔
جینسم کو مصنفین نے خام، غیر ساختہ سادہ متن کو استعمال کرنے کے لیے تخلیق کیا تھا۔ مشین لرننگ طریقے لہذا، ٹاپک ماڈلنگ جیسی ملازمتوں سے نمٹنے کے لیے جینسم کا استعمال کرنا ایک زبردست خیال ہے۔
مزید برآں، Gensim مؤثر طریقے سے متنی مماثلتوں کو تلاش کرتا ہے، مواد کو اشاریہ دیتا ہے، اور مختلف متن کے درمیان تشریف لے جاتا ہے۔
یہ ایک انتہائی ماہر ہے۔ ازگر کی لائبریری لیٹنٹ ڈیریچلیٹ ایلوکیشن اور دیگر LDA) طریقوں کو استعمال کرتے ہوئے ٹاپک ماڈلنگ کے کاموں پر توجہ مرکوز کرنا۔
مزید برآں، یہ ایک دوسرے سے ملتے جلتے متن کو تلاش کرنے، متن کو ترتیب دینے، اور تمام کاغذات پر تشریف لے جانے میں کافی اچھا ہے۔
یہ ٹول بڑی مقدار میں ڈیٹا کو موثر اور تیزی سے ہینڈل کرتا ہے۔ یہاں کچھ ابتدائی سبق ہیں۔
پیشہ
- سادہ صارف انٹرفیس
- معروف الگورتھم کا موثر استعمال
- کمپیوٹرز کے ایک گروپ پر، یہ اویکت ڈیریچلیٹ ایلوکیشن اور اویکت سیمنٹک تجزیہ کر سکتا ہے۔
خامیاں
- یہ زیادہ تر غیر زیر نگرانی ٹیکسٹ ماڈلنگ کے لیے ہے۔
- اس میں مکمل NLP پائپ لائن کا فقدان ہے اور اسے دیگر لائبریریوں جیسے Spacy یا NLTK کے ساتھ مل کر استعمال کیا جانا چاہیے۔
4. ٹیکسٹ بلوب
TextBlob NLTK توسیع کی ایک قسم ہے۔
TextBlob کے ذریعے، آپ NLTK کے متعدد فنکشنز تک آسانی سے رسائی حاصل کر سکتے ہیں، اور TextBlob پیٹرن لائبریری کی صلاحیتوں کو بھی شامل کرتا ہے۔
اگر آپ ابھی شروعات کر رہے ہیں تو سیکھنے کے دوران استعمال کرنے کے لیے یہ ایک مفید ٹول ہو سکتا ہے، اور اسے ایسی ایپلی کیشنز کے لیے پروڈکشن میں استعمال کیا جا سکتا ہے جن کے لیے زیادہ کارکردگی کی ضرورت نہیں ہوتی ہے۔
یہ اسی NLP افعال کو انجام دینے کے لیے کہیں زیادہ صارف دوست اور سیدھا سادا انٹرفیس پیش کرتا ہے۔
یہ نوزائیدہوں کے لیے ایک بہترین آپشن ہے جو NLP کے کاموں جیسے جذبات کا تجزیہ، متن کی درجہ بندی، اور پارٹ آف اسپیچ ٹیگنگ کرنا چاہتے ہیں کیونکہ اس کا سیکھنے کا وکر دوسرے اوپن سورس ٹولز سے کم ہے۔
TextBlob بڑے پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے اور مجموعی طور پر چھوٹے منصوبوں کے لیے بہترین ہے۔
پیشہ
- لائبریری کا یوزر انٹرفیس سادہ اور واضح ہے۔
- یہ گوگل ٹرانسلیٹ کا استعمال کرتے ہوئے زبان کی شناخت اور ترجمے کی خدمات پیش کرتا ہے۔
خامیاں
- دوسروں کے مقابلے میں، یہ سست ہے.
- عصبی نیٹ ورکس کا کوئی ماڈل نہیں۔
- کوئی لفظ ویکٹر مربوط نہیں ہے۔
5. اوپن این ایل پی
اوپن این ایل پی کو دوسرے اپاچی پروجیکٹس جیسے اپاچی فلنک، اپاچی نی فائی، اور اپاچی اسپارک کے ساتھ شامل کرنا آسان ہے کیونکہ اس کی میزبانی اپاچی فاؤنڈیشن کرتی ہے۔
یہ ایک جامع NLP ٹول ہے جسے کمانڈ لائن سے یا کسی ایپلیکیشن میں لائبریری کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے۔
اس میں NLP کے تمام مشترکہ پروسیسنگ اجزاء شامل ہیں۔
مزید برآں، یہ وسیع زبان کی مدد فراہم کرتا ہے۔ اگر آپ جاوا استعمال کر رہے ہیں تو اوپن این ایل پی ایک مضبوط ٹول ہے جس میں ٹن صلاحیتیں ہیں جو پروڈکشن ورک بوجھ کے لیے تیار کی جاتی ہیں۔
سب سے عام NLP کاموں کو فعال کرنے کے علاوہ، جیسے ٹوکنائزیشن، جملے کی تقسیم، اور پارٹ آف اسپیچ ٹیگنگ، OpenNLP کو زیادہ پیچیدہ ٹیکسٹ پروسیسنگ ایپلی کیشنز بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
زیادہ سے زیادہ اینٹروپی اور پرسیپٹرون پر مبنی مشین لرننگ بھی شامل ہیں۔
پیشہ
- متعدد خصوصیات کے ساتھ ایک ماڈل ٹریننگ ٹول
- NLP کے بنیادی کاموں پر توجہ مرکوز کرتا ہے اور ان پر سبقت کرتا ہے، بشمول ہستی کی شناخت، جملے کا پتہ لگانا، اور ٹوکنائزیشن۔
خامیاں
- جدید ترین صلاحیتوں کا فقدان؛ اگر آپ JVM کے ساتھ جاری رکھنا چاہتے ہیں تو CoreNLP میں جانا اگلا فطری مرحلہ ہے۔
6. ایلن این ایل پی
ایلن این ایل پی تجارتی ایپلی کیشنز اور ڈیٹا کے تجزیہ کے لیے مثالی ہے کیونکہ یہ PyTorch ٹولز اور وسائل پر بنایا گیا ہے۔
یہ متن کے تجزیہ کے لیے ایک ہمہ جہت ٹول کے طور پر تیار ہوتا ہے۔
یہ اسے فہرست کے زیادہ نفیس قدرتی زبان پراسیسنگ ٹولز میں سے ایک بنا دیتا ہے۔ دوسرے کاموں کو آزادانہ طور پر انجام دیتے ہوئے، AllenNLP مفت SpaCy اوپن سورس پیکیج کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کو پہلے سے پروسیس کرتا ہے۔
ایلن این ایل پی کا اہم سیلنگ پوائنٹ یہ ہے کہ اسے استعمال کرنا کتنا آسان ہے۔
ایلن این ایل پی قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے عمل کو ہموار کرتا ہے، دوسرے این ایل پی پروگراموں کے برعکس جن میں کئی ماڈیول شامل ہیں۔
نتیجے کے طور پر، آؤٹ پٹ کے نتائج کبھی بھی مبہم محسوس نہیں کرتے۔ یہ ان لوگوں کے لیے ایک لاجواب ٹول ہے جو زیادہ علم نہیں رکھتے۔
پیشہ
- PyTorch کے اوپر تیار کیا گیا ہے۔
- جدید ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے دریافت کرنے اور تجربہ کرنے کے لیے بہترین
- اسے تجارتی اور تعلیمی دونوں لحاظ سے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
خامیاں
- بڑے پیمانے پر پراجیکٹس کے لیے مناسب نہیں جو فی الحال پروڈکشن میں ہیں۔
نتیجہ
کمپنیاں غیر ساختہ ٹیکسٹ ڈیٹا جیسے ای میلز، آن لائن جائزے، سے بصیرت نکالنے کے لیے NLP تکنیک استعمال کر رہی ہیں۔ سوشل میڈیا پوسٹنگ، اور مزید. اوپن سورس ٹولز لاگت سے پاک، موافقت پذیر ہیں اور ڈویلپرز کو حسب ضرورت کے مکمل اختیارات دیتے ہیں۔
آپ کس چیز کا انتظار کر رہے ہیں؟ انہیں ابھی استعمال کریں اور کچھ ناقابل یقین بنائیں۔
کوڈنگ مبارک ہو!
جواب دیجئے