Atọka akoonu[Fipamọ][Ifihan]
A lo akoko pupọ ni sisọ pẹlu eniyan lori ayelujara nipasẹ iwiregbe, imeeli, awọn oju opo wẹẹbu, ati media awujọ.
Awọn iwọn nla ti data ọrọ ti a gbejade ni iṣẹju kọọkan sa fun akiyesi wa, ṣugbọn, kii ṣe nigbagbogbo.
Awọn iṣe ti awọn alabara ati awọn atunwo pese awọn ajo pẹlu alaye ti ko ni idiyele nipa ohun ti awọn alabara ṣe idiyele ati ko gba ninu awọn ẹru ati awọn iṣẹ, ati ohun ti wọn fẹ lati ami iyasọtọ kan.
Pupọ ti awọn iṣowo, sibẹsibẹ, tun ni iṣoro lati pinnu ọna ti o munadoko julọ fun itupalẹ data.
Niwọn bi pupọ ti data naa ko ni eto, awọn kọnputa ni akoko ti o nira lati ni oye rẹ, ati yiyan pẹlu ọwọ yoo gba akoko pupọ.
Ṣiṣẹda ọpọlọpọ data nipasẹ ọwọ di alaapọn, monotonous, ati larọwọto aibikita bi ile-iṣẹ ti n gbooro.
A dupẹ, Ṣiṣẹda Ede Adayeba le ṣe iranlọwọ fun ọ ni wiwa alaye oye ni ọrọ ti ko ṣeto ati yanju ọpọlọpọ awọn ọran itupalẹ ọrọ, pẹlu igbekale ero, koko-ọrọ isori, ati siwaju sii.
Ṣiṣe ede eniyan ni oye si awọn ẹrọ jẹ ibi-afẹde ti aaye itetisi atọwọda ti sisẹ ede adayeba (NLP), eyiti o jẹ lilo awọn linguistics ati imọ-ẹrọ kọnputa.
NLP ngbanilaaye awọn kọnputa lati ṣe iṣiro iwọn data lọpọlọpọ laifọwọyi, ti o jẹ ki o ṣee ṣe fun ọ lati ṣe idanimọ alaye to wulo ni iyara.
Ọrọ ti a ko ṣeto (tabi awọn iru ede abinibi miiran) le ṣee lo pẹlu ọpọlọpọ awọn imọ-ẹrọ lati ṣe awari alaye ti oye ati koju nọmba awọn ọran.
Botilẹjẹpe laisi ọna okeerẹ, atokọ ti awọn irinṣẹ orisun ṣiṣi ti a gbekalẹ ni isalẹ jẹ aaye iyalẹnu lati bẹrẹ fun ẹnikẹni tabi eyikeyi agbari ti o nifẹ si lilo sisẹ ede adayeba ni awọn iṣẹ akanṣe wọn.
1. NLTK
Ẹnikan le jiyan pe Ohun elo Ohun elo Ede Adayeba (NLTK) jẹ ohun elo ọlọrọ ti ẹya julọ ti Mo ti wo.
Fere gbogbo awọn ilana NLP ti wa ni imuse, pẹlu isọri, tokenization, stemming, taagi, itọka, ati ero atunmọ.
O le yan algoridimu kongẹ tabi ọna ti o fẹ lati lo nitori ọpọlọpọ awọn imuṣẹ nigbagbogbo wa fun ọkọọkan.
Awọn ede lọpọlọpọ tun ni atilẹyin. Botilẹjẹpe o dara fun awọn ẹya ti o rọrun, otitọ pe o duro fun gbogbo data bi awọn okun jẹ ki o nija lati lo diẹ ninu awọn agbara fafa.
Nigbati akawe si awọn irinṣẹ miiran, ile-ikawe tun jẹ onilọra diẹ.
Gbogbo ohun ti a gbero, eyi jẹ ohun elo irinṣẹ to dara julọ fun idanwo, iṣawari, ati awọn ohun elo ti o nilo akojọpọ awọn algoridimu kan.
Pros
- O jẹ olokiki julọ ati ile-ikawe NLP pipe pẹlu ọpọlọpọ awọn afikun kẹta.
- Ni ifiwera si awọn ile-ikawe miiran, o ṣe atilẹyin awọn ede pupọ julọ.
konsi
- alakikanju lati ni oye ati lo
- O lọra
- ko si awọn awoṣe ti awọn nẹtiwọki ti nhu
- O pin ọrọ nikan si awọn gbolohun ọrọ lai ṣe akiyesi awọn itumọ-ọrọ
2. Àyè gbígbòòrò
SpaCy ni NLTK ká julọ seese oke orogun. Botilẹjẹpe o kan ni imuse kan fun paati NLP kọọkan, o yara yara ni gbogbogbo.
Ni afikun, ohun gbogbo jẹ aṣoju bi ohun dipo okun, eyiti o rọrun ni wiwo fun idagbasoke awọn lw.
Nini oye jinlẹ ti data ọrọ rẹ yoo jẹ ki o ṣaṣeyọri diẹ sii.
Eyi tun jẹ ki o rọrun fun u lati sopọ pẹlu ọpọlọpọ awọn ilana miiran ati awọn irinṣẹ imọ-ẹrọ data. Ṣugbọn akawe si NLTK, SpaCy ko ni atilẹyin bi ọpọlọpọ awọn ede.
O ṣe ẹya ọpọlọpọ awọn awoṣe nkankikan fun awọn oriṣiriṣi awọn ẹya ti sisẹ ede ati itupalẹ, bakanna bi wiwo olumulo taara pẹlu iwọn awọn aṣayan ati awọn iwe to dara julọ.
Ni afikun, SpaCy ti ni itumọ lati gba awọn oye pupọ ti data ati pe o ti ni akọsilẹ daradara.
O tun pẹlu plethora ti awọn awoṣe fun sisẹ ede ẹda ti o ti ni ikẹkọ tẹlẹ, ṣiṣe ki o rọrun lati kọ ẹkọ, kọni, ati lo sisẹ ede adayeba pẹlu SpaCy.
Iwoye, eyi jẹ ohun elo ti o dara julọ fun awọn ohun elo tuntun ti ko nilo ọna kan pato ati pe o nilo lati ṣe iṣẹ ni iṣelọpọ.
Pros
- Ti a bawe si awọn nkan miiran, o yara.
- Kọ ẹkọ ati lilo rẹ rọrun.
- Awọn awoṣe ti ni ikẹkọ nipa lilo awọn nẹtiwọọki nkankikan
konsi
- kere adaptability ni lafiwe si NLTK
3. Gensim
Awọn ọna ti o munadoko julọ ati irọrun lati ṣafihan awọn iwe aṣẹ bi awọn alamọdaju atunmọ jẹ aṣeyọri nipasẹ lilo ilana orisun-ìmọ orisun Python amọja ti a mọ si Gensim.
Gensim ni a ṣẹda nipasẹ awọn onkọwe lati mu aise, ọrọ itele ti a ko ṣeto pẹlu lilo awọn iwọn ti imudani ẹrọ awọn ọna; nitorinaa, o jẹ imọran ọlọgbọn lati lo Gensim lati koju awọn iṣẹ bii Awoṣe Koko.
Ni afikun, Gensim ni imunadoko wa awọn ibajọra ọrọ, atọka akoonu, ati lilọ kiri laarin awọn ọrọ ọtọtọ.
O ti wa ni a gíga specialized Python ìkàwé Fojusi lori awọn iṣẹ ṣiṣe awoṣe koko ni lilo Latent Dirichlet Allocation ati awọn ọna LDA miiran.
Ni afikun, o dara pupọ ni wiwa awọn ọrọ ti o jọra si ara wọn, titọka awọn ọrọ, ati lilọ kiri kọja awọn iwe.
Ọpa yii n ṣakoso awọn oye nla ti data daradara ati ni iyara. Eyi ni diẹ ninu awọn ikẹkọ ibẹrẹ.
Pros
- o rọrun ni wiwo olumulo
- lilo daradara ti awọn alugoridimu ti a mọ daradara
- Lori ẹgbẹ kan ti awọn kọnputa, o le ṣe ipinfunni Dirichlet wiwaba ati itupalẹ atunmọ wiwaba.
konsi
- O jẹ ipinnu pupọ julọ fun awoṣe ọrọ ti ko ni abojuto.
- O ko ni opo gigun ti epo NLP pipe ati pe o yẹ ki o lo ni apapo pẹlu awọn ile-ikawe miiran bii Spacy tabi NLTK.
4. TextBlob
TextBlob jẹ iru itẹsiwaju NLTK kan.
Nipasẹ TextBlob, o le wọle si ọpọlọpọ awọn iṣẹ NLTK ni irọrun diẹ sii, ati TextBlob tun ṣafikun awọn agbara ikawe Àpẹẹrẹ.
Eyi le jẹ ohun elo ti o wulo lati lo lakoko ikẹkọ ti o ba n bẹrẹ, ati pe o le ṣee lo ni iṣelọpọ fun awọn ohun elo ti ko nilo iṣẹ ṣiṣe pupọ.
O nfunni ni wiwo olumulo ti o jinna diẹ sii ati taara taara fun ṣiṣe awọn iṣẹ NLP kanna.
O jẹ aṣayan nla fun awọn alakọbẹrẹ ti o fẹ lati mu awọn iṣẹ ṣiṣe NLP bii itupalẹ itara, tito lẹtọ ọrọ, ati fifi aami si apakan-ọrọ nitori ọna ikẹkọ rẹ kere ju pẹlu awọn irinṣẹ orisun ṣiṣi miiran.
TextBlob jẹ lilo pupọ ati pe o tayọ fun awọn iṣẹ akanṣe kekere lapapọ.
Pros
- Ni wiwo olumulo ìkàwé ni o rọrun ati ki o ko o.
- O funni ni idanimọ ede ati awọn iṣẹ itumọ ni lilo Google Translate.
konsi
- Ni ifiwera si awọn miiran, o lọra.
- Ko si awọn awoṣe ti awọn nẹtiwọọki nkankikan
- Ko si awọn ifapọ ọrọ ọrọ
5. ṢiiNLP
O rọrun lati ṣafikun OpenNLP pẹlu awọn iṣẹ akanṣe Apache bii Apache Flink, Apache NiFi, ati Apache Spark nitori pe Apache Foundation ti gbalejo.
O jẹ ohun elo NLP okeerẹ ti o le ṣee lo lati laini aṣẹ tabi bi ile-ikawe ninu ohun elo kan.
O pẹlu gbogbo awọn paati iṣelọpọ ti o wọpọ ti NLP.
Ni afikun, o funni ni atilẹyin ede lọpọlọpọ. Ti o ba nlo Java, OpenNLP jẹ ohun elo to lagbara pẹlu tonne ti awọn agbara ti o ti pese sile fun awọn iṣẹ iṣelọpọ.
Ni afikun si muu awọn iṣẹ-ṣiṣe NLP aṣoju julọ ṣiṣẹ, gẹgẹbi isọdi-ọrọ, ipin-ọrọ, ati fifi aami si apakan-ọrọ, OpenNLP le ṣee lo lati ṣẹda awọn ohun elo ṣiṣatunṣe ọrọ diẹ sii.
Entropy ti o pọju ati ikẹkọ ẹrọ orisun-perceptron tun wa pẹlu.
Pros
- Ọpa ikẹkọ awoṣe pẹlu awọn ẹya pupọ
- Fojusi lori awọn iṣẹ ṣiṣe NLP ipilẹ ati pe o tayọ si wọn, pẹlu idanimọ nkan, wiwa gbolohun ọrọ, ati isamisi.
konsi
- ko ni fafa agbara; ti o ba fẹ tẹsiwaju pẹlu JVM, gbigbe si CoreNLP jẹ igbesẹ adayeba ti o tẹle.
6. AllenNLP
AllenNLP jẹ apẹrẹ fun awọn ohun elo iṣowo ati itupalẹ data niwon o ti kọ lori awọn irinṣẹ ati awọn orisun PyTorch.
O ndagba sinu ohun elo ti o ni gbogbo nkan fun itupalẹ ọrọ.
Eyi jẹ ki o jẹ ọkan ninu awọn irinṣẹ ṣiṣatunṣe ede adayeba ti atokọ diẹ sii. Lakoko ti o n ṣe awọn iṣẹ ṣiṣe miiran ni ominira, AllenNLP ṣaju data nipa lilo package orisun-ìmọ SpaCy ọfẹ.
Aaye tita bọtini AllenNLP ni bii o ṣe rọrun lati lo.
AllenNLP ṣe ilana ilana ṣiṣe ede adayeba, ni idakeji si awọn eto NLP miiran ti o pẹlu awọn modulu lọpọlọpọ.
Bi abajade, awọn abajade abajade ko ni rilara airoju. O jẹ ohun elo ikọja fun awọn ti ko ni imọ pupọ.
Pros
- Ni idagbasoke lori oke ti PyTorch
- o tayọ fun ṣawari ati idanwo nipa lilo awọn awoṣe gige-eti
- O le ṣee lo mejeeji ni iṣowo ati ni ẹkọ
konsi
- Ko ṣe deede fun awọn iṣẹ akanṣe nla ti o wa lọwọlọwọ ni iṣelọpọ.
ipari
Awọn ile-iṣẹ nlo awọn ilana NLP lati yọ awọn oye jade lati inu data ọrọ ti a ko ṣeto gẹgẹbi awọn apamọ, awọn atunwo ori ayelujara, awujo media ipolowo, ati siwaju sii. Awọn irinṣẹ orisun-ìmọ jẹ ọfẹ, ti o le yipada, ati fun awọn olupilẹṣẹ ni awọn aṣayan isọdi pipe.
Kini o nduro fun? Lo wọn lẹsẹkẹsẹ ki o ṣẹda ohun iyalẹnu.
Dun ifaminsi!
Fi a Reply