Biz chat, elektron pochta, veb-saytlar va ijtimoiy tarmoqlar orqali odamlar bilan onlayn muloqot qilish uchun ko'p vaqt sarflaymiz.
Biz har soniyada ishlab chiqaradigan juda katta hajmdagi matn ma'lumotlari bizning e'tiborimizni chetlab o'tadi, lekin har doim ham emas.
Mijozlarning xatti-harakatlari va sharhlari tashkilotlarga xaridorlarning tovarlar va xizmatlarda nimani qadrlashi va yoqtirmasliklari, shuningdek, brenddan nimani xohlashlari haqida bebaho ma'lumot beradi.
Biroq, aksariyat korxonalar ma'lumotlarni tahlil qilishning eng samarali usulini aniqlashda hali ham qiynalmoqda.
Ma'lumotlarning ko'p qismi tuzilmagan bo'lgani uchun kompyuterlar ularni tushunishda qiyinchilik tug'diradi va ularni qo'lda saralash juda ko'p vaqt talab qiladi.
Ko'p ma'lumotlarni qo'lda qayta ishlash mashaqqatli, monoton va shunchaki kengaytirib bo'lmaydigan bo'lib qoladi, chunki firma kengayadi.
Yaxshiyamki, Natural Language Processing sizga tuzilmagan matnda tushunarli ma'lumotni topishda va matnni tahlil qilish bilan bog'liq bir qator muammolarni hal qilishda yordam beradi. hissiyotlarni tahlil qilish, mavzularni turkumlashtirish va boshqalar.
Inson tilini mashinalar uchun tushunarli qilish - tilshunoslik va informatikadan foydalanadigan tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) sun'iy intellekt sohasining maqsadi.
NLP kompyuterlarga katta hajmdagi ma'lumotlarni avtomatik ravishda baholash imkonini beradi, bu sizga tegishli ma'lumotlarni tezda aniqlash imkonini beradi.
Tuzilmagan matn (yoki tabiiy tilning boshqa turlari) chuqur ma'lumotni ochish va bir qator muammolarni hal qilish uchun bir qator texnologiyalar bilan ishlatilishi mumkin.
Hech qanday to'liq bo'lmasa-da, quyida keltirilgan ochiq manbali vositalar ro'yxati o'z loyihalarida tabiiy tilni qayta ishlashdan foydalanishga qiziqqan har bir kishi yoki har qanday tashkilot uchun boshlash uchun ajoyib joy.
1. NLTK
Tabiiy til asboblar to'plami (NLTK) men ko'rib chiqqan eng boy xususiyatga ega vosita ekanligi haqida bahslashish mumkin.
NLP-ning deyarli barcha usullari, jumladan toifalarga ajratish, tokenizatsiya, stemming, teglash, tahlil qilish va semantik mulohazalarni amalga oshirish.
Siz foydalanmoqchi bo'lgan aniq algoritm yoki yondashuvni tanlashingiz mumkin, chunki har biri uchun tez-tez bir nechta ilovalar mavjud.
Ko'p tillar ham qo'llab-quvvatlanadi. Bu oddiy tuzilmalar uchun yaxshi bo'lsa-da, u barcha ma'lumotlarni satrlar sifatida ifodalashi, ba'zi bir murakkab imkoniyatlarni qo'llashni qiyinlashtiradi.
Boshqa vositalar bilan solishtirganda, kutubxona ham biroz sust.
Har bir narsani hisobga olsak, bu ma'lum bir algoritm aralashmasini talab qiladigan tajriba, tadqiqot va ilovalar uchun ajoyib vositalar to'plamidir.
Taroziga
- Bu bir nechta uchinchi qo'shimchalar bilan eng mashhur va to'liq NLP kutubxonasi.
- Boshqa kutubxonalar bilan solishtirganda, u ko'pgina tillarni qo'llab-quvvatlaydi.
Kamchiliklari
- tushunish va undan foydalanish qiyin
- Bu sekin
- modellari yo'q neyron tarmoqlari
- U faqat semantikani hisobga olmagan holda matnni gaplarga ajratadi
2. Bo'shliq
SpaCy - NLTKning eng katta raqibi. Har bir NLP komponenti uchun faqat bitta dastur mavjud bo'lsa-da, u odatda tezroq.
Bundan tashqari, hamma narsa satr emas, balki ob'ekt sifatida taqdim etiladi, bu esa ilovalarni ishlab chiqish interfeysini soddalashtiradi.
Matn ma'lumotlarini chuqurroq o'zlashtirib olish sizga ko'proq narsaga erishish imkonini beradi.
Bu, shuningdek, bir nechta boshqa ramkalar va ma'lumotlar fanlari vositalari bilan ulanishni osonlashtiradi. Ammo NLTK bilan solishtirganda, SpaCy ko'p tillarni qo'llab-quvvatlamaydi.
Unda tilni qayta ishlash va tahlil qilishning turli jihatlari uchun ko‘plab neyron modellar, shuningdek, ixchamlashtirilgan imkoniyatlar va mukammal hujjatlarga ega bo‘lgan oddiy foydalanuvchi interfeysi mavjud.
Bundan tashqari, SpaCy katta hajmdagi ma'lumotlarni joylashtirish uchun qurilgan va juda chuqur hujjatlashtirilgan.
Shuningdek, u tabiiy tilni qayta ishlash uchun allaqachon o'rganilgan ko'plab modellarni o'z ichiga oladi, bu esa SpaCy bilan tabiiy tilni qayta ishlashni o'rganish, o'rgatish va undan foydalanishni osonlashtiradi.
Umuman olganda, bu maxsus usulni talab qilmaydigan va ishlab chiqarishda samarali bo'lishi kerak bo'lgan yangi ilovalar uchun ajoyib vositadir.
Taroziga
- Boshqa narsalar bilan solishtirganda, u tez.
- Uni o'rganish va ishlatish juda oddiy.
- modellar neyron tarmoqlar yordamida o'qitiladi
Kamchiliklari
- NLTK bilan solishtirganda kamroq moslashuvchanlik
3. Gensim
Hujjatlarni semantik vektor sifatida ifodalashning eng samarali va oson usullariga Gensim deb nomlanuvchi maxsus ochiq manba Python ramkasidan foydalanish orqali erishiladi.
Gensim mualliflar tomonidan xom, tuzilmagan oddiy matn bilan ishlash uchun yaratilgan kompyuterni o'rganish usullari; shuning uchun Gensim-dan Mavzuni Modellashtirish kabi ishlarni hal qilish uchun foydalanish oqilona g'oya.
Bundan tashqari, Gensim matnli o'xshashliklarni samarali tarzda topadi, tarkibni indekslaydi va alohida matnlar orasida harakat qiladi.
Bu juda ixtisoslashgan Python kutubxonasi Yashirin Dirichlet taqsimoti va boshqa LDA) usullaridan foydalangan holda mavzuni modellashtirish vazifalariga e'tibor qaratish.
Bundan tashqari, u bir-biriga o'xshash matnlarni topish, matnlarni indekslash va qog'ozlar bo'ylab harakatlanishda juda yaxshi.
Ushbu vosita katta hajmdagi ma'lumotlarni samarali va tez qayta ishlaydi. Mana bir nechta boshlang'ich darsliklar.
Taroziga
- oddiy foydalanuvchi interfeysi
- taniqli algoritmlardan samarali foydalanish
- Bir guruh kompyuterlarda u latent Dirichlet taqsimotini va yashirin semantik tahlilni amalga oshirishi mumkin.
Kamchiliklari
- U asosan nazoratsiz matnni modellashtirish uchun moʻljallangan.
- Unda to'liq NLP quvuri yo'q va u Spacy yoki NLTK kabi boshqa kutubxonalar bilan birgalikda ishlatilishi kerak.
4. TextBlob
TextBlob - bu NLTK kengaytmasining bir turi.
TextBlob orqali siz ko'plab NLTK funksiyalariga osonroq kirishingiz mumkin va TextBlob Pattern kutubxonasi imkoniyatlarini ham o'z ichiga oladi.
Agar siz endigina ish boshlayotgan bo'lsangiz, bu o'rganish paytida foydalanish uchun foydali vosita bo'lishi mumkin va undan unumdorlikni talab qilmaydigan ilovalar uchun ishlab chiqarishda foydalanish mumkin.
U bir xil NLP funktsiyalarini bajarish uchun ancha qulayroq va sodda interfeysni taklif etadi.
Bu his-tuyg'ularni tahlil qilish, matnni toifalash va nutqning bir qismini belgilash kabi NLP vazifalarini bajarishni xohlaydigan yangi boshlanuvchilar uchun ajoyib tanlovdir, chunki uning o'rganish egri boshqa ochiq manba vositalariga qaraganda kamroq.
TextBlob keng qo'llaniladi va umuman kichikroq loyihalar uchun juda yaxshi.
Taroziga
- Kutubxonaning foydalanuvchi interfeysi sodda va tushunarli.
- U Google Translate yordamida tilni aniqlash va tarjima xizmatlarini taklif etadi.
Kamchiliklari
- Boshqalar bilan solishtirganda, bu sekin.
- Neyron tarmoqlarning modellari yo'q
- Hech qanday so'z vektorlari birlashtirilmagan
5. OpenNLP
OpenNLP-ni Apache Flink, Apache NiFi va Apache Spark kabi boshqa Apache loyihalari bilan birlashtirish juda oson, chunki u Apache Foundation tomonidan mezbonlik qiladi.
Bu buyruq satridan yoki ilovada kutubxona sifatida ishlatilishi mumkin bo'lgan keng qamrovli NLP vositasi.
U NLP ning barcha umumiy qayta ishlash komponentlarini o'z ichiga oladi.
Bundan tashqari, u keng ko'lamli til yordamini taklif qiladi. Agar siz Java-dan foydalanayotgan bo'lsangiz, OpenNLP ishlab chiqarish ish yuklari uchun tayyorlangan tonnalab imkoniyatlarga ega kuchli vositadir.
Tokenizatsiya, jumla segmentatsiyasi va nutqning bir qismini teglash kabi eng tipik NLP vazifalarini yoqishdan tashqari, OpenNLP matnni qayta ishlash uchun murakkabroq ilovalarni yaratish uchun ishlatilishi mumkin.
Maksimal entropiya va perseptronga asoslangan mashinani o'rganish ham kiritilgan.
Taroziga
- Bir nechta xususiyatlarga ega bo'lgan namunaviy o'quv vositasi
- Asosiy NLP vazifalariga e'tibor qaratadi va ularda, jumladan ob'ektni identifikatsiya qilish, iboralarni aniqlash va tokenizatsiya qilishda ustunlik qiladi.
Kamchiliklari
- murakkab qobiliyatlarga ega emas; JVM bilan davom etishni istasangiz, CoreNLP-ga o'tish keyingi tabiiy qadamdir.
6. AllenNLP
AllenNLP tijorat ilovalari va ma'lumotlarni tahlil qilish uchun ideal, chunki u PyTorch vositalari va resurslariga asoslangan.
U matnni tahlil qilish uchun hamma narsani qamrab oluvchi vositaga aylanadi.
Bu uni ro'yxatdagi eng murakkab tabiiy tillarni qayta ishlash vositalaridan biriga aylantiradi. Boshqa vazifalarni mustaqil ravishda bajarayotganda, AllenNLP bepul SpaCy ochiq manba paketi yordamida ma'lumotlarni oldindan qayta ishlaydi.
AllenNLP-ning asosiy savdo nuqtasi - undan foydalanish qanchalik oson.
AllenNLP, bir nechta modullarni o'z ichiga olgan boshqa NLP dasturlaridan farqli o'laroq, tabiiy tilni qayta ishlash jarayonini soddalashtiradi.
Natijada, chiqish natijalari hech qachon chalkash bo'lmaydi. Bu ko'p ma'lumotga ega bo'lmaganlar uchun ajoyib vosita.
Taroziga
- PyTorch ustida ishlab chiqilgan
- ilg'or modellarni o'rganish va tajriba o'tkazish uchun juda yaxshi
- U ham tijorat, ham akademik maqsadlarda qo'llanilishi mumkin
Kamchiliklari
- Hozirda ishlab chiqarilayotgan yirik loyihalar uchun mos emas.
Xulosa
Kompaniyalar elektron pochta xabarlari, onlayn sharhlar kabi tuzilmagan matn ma'lumotlaridan tushunchalarni olish uchun NLP usullaridan foydalanadilar. ijtimoiy media e'lonlar va boshqalar. Ochiq manbali vositalar xarajatsiz, moslashuvchan va ishlab chiquvchilarga to'liq moslashtirish imkoniyatlarini beradi.
Nimani kutyapsiz? Ulardan darhol foydalaning va aql bovar qilmaydigan narsalarni yarating.
Baxtli kodlash!
Leave a Reply