Chúng tôi dành nhiều thời gian để giao tiếp với mọi người trực tuyến thông qua trò chuyện, email, trang web và phương tiện truyền thông xã hội.
Khối lượng dữ liệu văn bản khổng lồ mà chúng tôi tạo ra mỗi giây không thể thoát khỏi sự chú ý của chúng tôi, nhưng không phải lúc nào cũng vậy.
Hành động và đánh giá của khách hàng cung cấp cho tổ chức thông tin vô giá về những gì khách hàng đánh giá cao và không chấp nhận ở hàng hóa và dịch vụ, cũng như những gì họ muốn từ một thương hiệu.
Tuy nhiên, phần lớn các doanh nghiệp vẫn gặp khó khăn trong việc xác định phương pháp hiệu quả nhất để phân tích dữ liệu.
Vì phần lớn dữ liệu không có cấu trúc nên máy tính gặp khó khăn trong việc hiểu nó và việc phân loại theo cách thủ công sẽ cực kỳ mất thời gian.
Việc xử lý nhiều dữ liệu bằng tay trở nên tốn công sức, đơn điệu và đơn giản là không thể thay đổi quy mô khi một công ty mở rộng quy mô.
Rất may, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể hỗ trợ bạn tìm kiếm thông tin sâu sắc trong văn bản không có cấu trúc và giải quyết một loạt các vấn đề về phân tích văn bản, bao gồm Phân tích tâm lý, phân loại chủ đề và hơn thế nữa.
Làm cho ngôn ngữ của con người có thể hiểu được đối với máy móc là mục tiêu của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), sử dụng ngôn ngữ học và khoa học máy tính.
NLP cho phép máy tính tự động đánh giá lượng dữ liệu khổng lồ, giúp bạn có thể nhanh chóng xác định thông tin liên quan.
Văn bản phi cấu trúc (hoặc các loại ngôn ngữ tự nhiên khác) có thể được sử dụng với một loạt công nghệ để khám phá thông tin sâu sắc và giải quyết một số vấn đề.
Mặc dù không có nghĩa là toàn diện, danh sách các công cụ mã nguồn mở được trình bày dưới đây là một nơi tuyệt vời để bắt đầu cho bất kỳ ai hoặc bất kỳ tổ chức nào quan tâm đến việc sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong các dự án của họ.
1. NLTK
Người ta có thể tranh luận rằng Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên (NLTK) là công cụ giàu tính năng nhất mà tôi đã xem xét.
Hầu hết tất cả các kỹ thuật NLP đều được thực hiện, bao gồm phân loại, mã hóa, tạo gốc, gắn thẻ, phân tích cú pháp và lập luận ngữ nghĩa.
Bạn có thể chọn thuật toán hoặc cách tiếp cận chính xác mà bạn muốn sử dụng vì thường có một số cách triển khai cho mỗi thuật toán.
Nhiều ngôn ngữ cũng được hỗ trợ. Mặc dù nó tốt cho các cấu trúc đơn giản, thực tế là nó biểu diễn tất cả dữ liệu dưới dạng chuỗi khiến việc áp dụng một số khả năng phức tạp trở nên khó khăn.
Khi so sánh với các công cụ khác, thư viện cũng hơi chậm chạp.
Tất cả những điều được xem xét, đây là một bộ công cụ tuyệt vời cho thử nghiệm, khám phá và các ứng dụng đòi hỏi sự kết hợp nhất định của các thuật toán.
Ưu điểm
- Đây là thư viện NLP hoàn chỉnh và phổ biến nhất với một số bổ sung thứ ba.
- So với các thư viện khác, nó hỗ trợ hầu hết các ngôn ngữ.
Nhược điểm
- khó hiểu và sử dụng
- Nó chậm
- không có mô hình của mạng thần kinh
- Nó chỉ chia văn bản thành các câu mà không xem xét ngữ nghĩa
2. Spacy
SpaCy là đối thủ hàng đầu của NLTK. Mặc dù nó chỉ có một cách triển khai cho mỗi thành phần NLP, nhưng nó thường nhanh hơn.
Ngoài ra, mọi thứ được biểu diễn dưới dạng một đối tượng chứ không phải là một chuỗi, điều này giúp đơn giản hóa giao diện để phát triển ứng dụng.
Nắm bắt sâu hơn về dữ liệu văn bản của bạn sẽ cho phép bạn hoàn thành nhiều việc hơn.
Điều này cũng giúp nó dễ dàng kết nối với một số khuôn khổ và công cụ khoa học dữ liệu khác. Nhưng so với NLTK, SpaCy không hỗ trợ nhiều ngôn ngữ.
Nó có nhiều mô hình thần kinh cho các khía cạnh khác nhau của xử lý và phân tích ngôn ngữ, cũng như giao diện người dùng đơn giản với một loạt các tùy chọn cô đọng và tài liệu tuyệt vời.
Ngoài ra, SpaCy đã được xây dựng để chứa lượng dữ liệu khổng lồ và được ghi chép vô cùng kỹ lưỡng.
Nó cũng bao gồm rất nhiều mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã được đào tạo, giúp việc học, dạy và sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên với SpaCy trở nên dễ dàng hơn.
Nhìn chung, đây là một công cụ tuyệt vời cho các ứng dụng mới không cần một phương pháp cụ thể và cần phải hiệu quả trong quá trình sản xuất.
Ưu điểm
- So với những thứ khác, nó là nhanh chóng.
- Học và sử dụng nó rất đơn giản.
- các mô hình được đào tạo bằng cách sử dụng mạng nơ-ron
Nhược điểm
- khả năng thích ứng kém hơn so với NLTK
3. gensim
Các phương pháp tiếp cận dễ dàng và hiệu quả nhất để thể hiện tài liệu dưới dạng vectơ ngữ nghĩa đạt được bằng cách sử dụng khung Python mã nguồn mở chuyên dụng được gọi là Gensim.
Gensim được các tác giả tạo ra để xử lý văn bản thô, không có cấu trúc bằng cách sử dụng một loạt các học máy các phương pháp; do đó, việc sử dụng Gensim để giải quyết các công việc như Lập mô hình chủ đề là một ý tưởng thông minh.
Ngoài ra, Gensim còn tìm thấy hiệu quả các điểm tương đồng về văn bản, lập chỉ mục nội dung và điều hướng giữa các văn bản khác nhau.
Nó là một chuyên môn cao Thư viện Python tập trung vào các nhiệm vụ mô hình hóa chủ đề sử dụng các phương pháp Phân bổ Dirichlet tiềm ẩn và các phương pháp LDA) khác.
Ngoài ra, nó khá tốt trong việc tìm kiếm các văn bản tương tự với nhau, lập chỉ mục các văn bản và điều hướng trên các trang.
Công cụ này xử lý một lượng lớn dữ liệu một cách hiệu quả và nhanh chóng. Đây là một số hướng dẫn bắt đầu.
Ưu điểm
- giao diện người dùng đơn giản
- sử dụng hiệu quả các thuật toán nổi tiếng
- Trên một nhóm máy tính, nó có thể thực hiện phân bổ Dirichlet tiềm ẩn và phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn.
Nhược điểm
- Nó chủ yếu dành cho mô hình văn bản không có giám sát.
- Nó thiếu một đường dẫn NLP hoàn chỉnh và nên được sử dụng cùng với các thư viện khác như Spacy hoặc NLTK.
4. văn bảnBlob
TextBlob là một loại phần mở rộng NLTK.
Thông qua TextBlob, bạn có thể truy cập nhiều hàm NLTK dễ dàng hơn và TextBlob cũng kết hợp các khả năng của thư viện Pattern.
Đây có thể là một công cụ hữu ích để sử dụng trong khi học nếu bạn mới bắt đầu và nó có thể được sử dụng trong quá trình sản xuất cho các ứng dụng không đòi hỏi nhiều hiệu suất.
Nó cung cấp một giao diện thân thiện và đơn giản hơn cho người dùng để thực hiện các chức năng NLP tương tự.
Đó là một lựa chọn tuyệt vời cho những người mới muốn thực hiện các nhiệm vụ NLP như phân tích cảm xúc, phân loại văn bản và gắn thẻ phần lời nói vì đường cong học tập của nó ít hơn so với các công cụ mã nguồn mở khác.
TextBlob được sử dụng rộng rãi và tuyệt vời cho các dự án nhỏ hơn về tổng thể.
Ưu điểm
- Giao diện người dùng của thư viện rất đơn giản và rõ ràng.
- Nó cung cấp dịch vụ dịch và nhận dạng ngôn ngữ bằng Google Dịch.
Nhược điểm
- So với những người khác, nó chậm.
- Không có mô hình mạng nơ-ron
- Không có vectơ từ nào được tích hợp
5. OpenNLP
Thật đơn giản để kết hợp OpenNLP với các dự án Apache khác như Apache Flink, Apache NiFi và Apache Spark vì nó được tổ chức bởi Apache Foundation.
Nó là một công cụ NLP toàn diện có thể được sử dụng từ dòng lệnh hoặc như một thư viện trong một ứng dụng.
Nó bao gồm tất cả các thành phần xử lý chung của NLP.
Ngoài ra, nó cung cấp hỗ trợ ngôn ngữ rộng rãi. Nếu bạn đang sử dụng Java, OpenNLP là một công cụ mạnh mẽ với rất nhiều khả năng được chuẩn bị cho khối lượng công việc sản xuất.
Ngoài việc kích hoạt các tác vụ NLP điển hình nhất, chẳng hạn như mã hóa, phân đoạn câu và gắn thẻ phần lời nói, OpenNLP có thể được sử dụng để tạo các ứng dụng xử lý văn bản phức tạp hơn.
Máy học dựa trên entropy và perceptron tối đa cũng được bao gồm.
Ưu điểm
- Một công cụ đào tạo mô hình với một số tính năng
- Tập trung vào các nhiệm vụ NLP cơ bản và vượt trội chúng, bao gồm nhận dạng thực thể, phát hiện cụm từ và mã hóa.
Nhược điểm
- thiếu khả năng tinh vi; nếu bạn muốn tiếp tục với JVM, chuyển sang CoreNLP là bước tự nhiên tiếp theo.
6. AllenNLP
AllenNLP lý tưởng cho các ứng dụng thương mại và phân tích dữ liệu vì nó được xây dựng trên các công cụ và tài nguyên PyTorch.
Nó phát triển thành một công cụ toàn diện để phân tích văn bản.
Điều này làm cho nó trở thành một trong những công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên phức tạp hơn trong danh sách. Trong khi thực hiện các tác vụ khác một cách độc lập, AllenNLP xử lý trước dữ liệu bằng gói mã nguồn mở SpaCy miễn phí.
Điểm hấp dẫn chính của AllenNLP là cách sử dụng dễ dàng.
AllenNLP hợp lý hóa quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trái ngược với các chương trình NLP khác bao gồm một số mô-đun.
Do đó, kết quả đầu ra không bao giờ cảm thấy khó hiểu. Nó là một công cụ tuyệt vời cho những người không có nhiều kiến thức.
Ưu điểm
- Được phát triển trên PyTorch
- tuyệt vời để khám phá và thử nghiệm bằng cách sử dụng các mô hình tiên tiến
- Nó có thể được sử dụng cho cả thương mại và học thuật
Nhược điểm
- Không thích hợp cho các dự án quy mô lớn hiện đang sản xuất.
Kết luận
Các công ty đang sử dụng các kỹ thuật NLP để trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu văn bản không có cấu trúc như email, đánh giá trực tuyến, truyền thông xã hội bài đăng, và hơn thế nữa. Các công cụ mã nguồn mở miễn phí, có thể thích ứng và cung cấp cho các nhà phát triển các tùy chọn tùy chỉnh hoàn chỉnh.
Bạn còn chờ gì nữa? Sử dụng chúng ngay lập tức và tạo ra một cái gì đó đáng kinh ngạc.
Chúc bạn mã hóa vui vẻ!
Bình luận