我们花费大量时间通过聊天、电子邮件、网站和社交媒体与人们在线交流。
我们每秒产生的大量文本数据会引起我们的注意,但并非总是如此。
客户的行为和评论为组织提供了关于客户看重和不赞成商品和服务的哪些方面以及他们希望从品牌中得到什么的宝贵信息。
然而,大多数企业仍然难以确定最有效的数据分析方法。
由于大部分数据是非结构化的,计算机很难理解它,手动排序将非常耗时。
随着公司的扩张,手工处理大量数据变得费力、单调且根本无法扩展。
值得庆幸的是,自然语言处理可以帮助您在非结构化文本中找到有见地的信息并解决一系列文本分析问题,包括 情绪分析、主题分类等。
使机器可以理解人类语言是自然语言处理(NLP)人工智能领域的目标,它利用语言学和计算机科学。
NLP 使计算机能够自动评估海量数据,使您能够快速识别相关信息。
非结构化文本(或其他类型的自然语言)可以与一系列技术一起使用,以发现有见地的信息并解决许多问题。
尽管并不全面,但下面列出的开源工具列表对于任何有兴趣在其项目中使用自然语言处理的人或任何组织来说都是一个很好的起点。
1. NLTK
有人可能会说自然语言工具包 (NLTK) 是我看过的功能最丰富的工具。
几乎所有的 NLP 技术都已实现,包括分类、标记化、词干提取、标记、解析和语义推理。
您可以选择要使用的精确算法或方法,因为每个算法或方法通常都有多个可用的实现。
还支持多种语言。 尽管它适用于简单的结构,但它将所有数据表示为字符串的事实使得应用一些复杂的功能变得具有挑战性。
与其他工具相比,该库也有点迟钝。
考虑到所有因素,对于需要某种算法组合的实验、探索和应用程序来说,这是一个极好的工具集。
优点
- 它是最流行和最完整的 NLP 库,添加了几个第三个。
- 与其他库相比,它支持大多数语言。
缺点
- 难以理解和利用
- 它很慢
- 没有型号 神经网络
- 它只将文本分成句子而不考虑语义
2. spacy
SpaCy 是 NLTK 最有可能的头号竞争对手。 虽然它对每个 NLP 组件只有一个实现,但它通常更快。
此外,一切都表示为对象而不是字符串,这简化了开发应用程序的界面。
更深入地掌握文本数据将使您能够完成更多工作。
这也使它更容易与其他几个框架和数据科学工具连接。 但与 NLTK 相比,SpaCy 支持的语言并不多。
它确实具有用于语言处理和分析的不同方面的许多神经模型,以及具有浓缩范围的选项和出色文档的简单用户界面。
此外,SpaCy 的构建可容纳大量数据,并且文档记录极为详尽。
它还包括大量已经训练过的自然语言处理模型,使学习、教授和使用 SpaCy 的自然语言处理变得更加容易。
总体而言,对于不需要特定方法且需要在生产中保持高性能的新应用程序来说,这是一款出色的工具。
优点
- 与其他事物相比,它很快。
- 学习和使用它很简单。
- 使用神经网络训练模型
缺点
- 与 NLTK 相比,适应性较差
3. 金西姆
将文档表示为语义向量的最有效和最简单的方法是使用称为 Gensim 的专用开源 Python 框架实现的。
Gensim 由作者创建,用于处理原始的、非结构化的纯文本,使用一系列 机器学习 方法; 因此,使用 Gensim 来处理像主题建模这样的工作是一个聪明的主意。
此外,Gensim 有效地发现文本相似性、索引内容并在不同文本之间导航。
它是一个高度专业化的 Python 库 专注于利用潜在狄利克雷分配和其他 LDA 方法的主题建模任务。
此外,它非常擅长查找彼此相似的文本、索引文本以及在论文中导航。
该工具高效、快速地处理海量数据。 这里有一些入门教程。
优点
- 简单的用户界面
- 有效使用知名算法
- 在一组计算机上,它可以进行潜在狄利克雷分配和潜在语义分析。
缺点
- 它主要用于无监督文本建模。
- 它缺乏完整的 NLP 管道,应与 Spacy 或 NLTK 等其他库结合使用。
4. 文本块
TextBlob 是一种 NLTK 扩展。
通过 TextBlob,您可以更轻松地访问众多 NLTK 函数,并且 TextBlob 还集成了 Pattern 库功能。
如果您刚刚开始学习,这可能是一个有用的工具,并且可以在生产中用于不需要大量性能的应用程序。
它为执行相同的 NLP 功能提供了更加用户友好和直接的界面。
对于希望从事情绪分析、文本分类和词性标记等 NLP 任务的新手来说,这是一个很好的选择,因为它的学习曲线比其他开源工具要短。
TextBlob 被广泛使用并且非常适合整体较小的项目。
优点
- 图书馆的用户界面简单明了。
- 它使用谷歌翻译提供语言识别和翻译服务。
缺点
- 与其他人相比,它很慢。
- 没有神经网络模型
- 没有集成词向量
5. 开放式自然语言处理
将 OpenNLP 与其他 Apache 项目(如 Apache Flink、Apache NiFi 和 Apache Spark)结合起来很简单,因为它由 Apache 基金会托管。
它是一个全面的 NLP 工具,可以从命令行使用,也可以作为应用程序中的库使用。
它包括 NLP 的所有常用处理组件。
此外,它还提供广泛的语言支持。 如果您使用的是 Java,OpenNLP 是一个强大的工具,具有为生产工作负载准备的大量功能。
除了启用最典型的 NLP 任务(例如标记化、句子分割和词性标记)之外,OpenNLP 还可用于创建更复杂的文本处理应用程序。
还包括最大熵和基于感知器的机器学习。
优点
- 具有多种功能的模型训练工具
- 专注于基本的 NLP 任务并擅长于这些任务,包括实体识别、短语检测和标记化。
缺点
- 缺乏复杂的能力; 如果你想继续使用 JVM,下一步自然是转向 CoreNLP。
6. 艾伦NLP
AllenNLP 是商业应用程序和数据分析的理想选择,因为它建立在 PyTorch 工具和资源之上。
它发展成为一个包罗万象的文本分析工具。
这使其成为列表中更复杂的自然语言处理工具之一。 在独立执行其他任务的同时,AllenNLP 使用免费的 SpaCy 开源包对数据进行预处理。
AllenNLP 的主要卖点是它的易用性。
与包含多个模块的其他 NLP 程序相比,AllenNLP 简化了自然语言处理过程。
因此,输出结果永远不会让人感到困惑。 对于那些没有太多知识的人来说,这是一个很棒的工具。
优点
- 在 PyTorch 之上开发
- 非常适合使用尖端模型进行探索和实验
- 它可以在商业和学术上使用
缺点
- 不适用于目前正在生产的大型项目。
结论
公司正在使用 NLP 技术从非结构化文本数据(如电子邮件、在线评论、 社会化媒体 帖子等等。 开源工具是免费的、适应性强的,并为开发人员提供了完整的定制选项。
你在等什么? 立即使用它们并创造出令人难以置信的东西。
编码愉快!
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