我們花費大量時間通過聊天、電子郵件、網站和社交媒體與人們在線交流。
我們每秒產生的大量文本數據會引起我們的注意,但並非總是如此。
客戶的行為和評論為組織提供了關於客戶看重和不贊成商品和服務的哪些方面以及他們想從品牌中得到什麼的寶貴信息。
然而,大多數企業仍然難以確定最有效的數據分析方法。
由於大部分數據是非結構化的,計算機很難理解它,手動排序將非常耗時。
隨著公司的擴張,手工處理大量數據變得費力、單調且根本無法擴展。
值得慶幸的是,自然語言處理可以幫助您在非結構化文本中找到有見地的信息並解決一系列文本分析問題,包括 情感分析、主題分類等。
使機器可以理解人類語言是自然語言處理(NLP)人工智能領域的目標,它利用語言學和計算機科學。
NLP 使計算機能夠自動評估海量數據,使您能夠快速識別相關信息。
非結構化文本(或其他類型的自然語言)可以與一系列技術一起使用,以發現有見地的信息並解決許多問題。
儘管並不全面,但下面列出的開源工具列表對於任何有興趣在其項目中使用自然語言處理的人或任何組織來說都是一個很好的起點。
1. NLTK
有人可能會說自然語言工具包 (NLTK) 是我看過的功能最豐富的工具。
幾乎所有的 NLP 技術都已實現,包括分類、標記化、詞幹提取、標記、解析和語義推理。
您可以選擇要使用的精確算法或方法,因為每個算法或方法通常都有多個可用的實現。
還支持多種語言。 儘管它適用於簡單的結構,但它將所有數據表示為字符串的事實使得應用一些複雜的功能變得具有挑戰性。
與其他工具相比,該庫也有點遲鈍。
考慮到所有因素,對於需要某種算法組合的實驗、探索和應用程序來說,這是一個極好的工具集。
優點
- 它是最流行和最完整的 NLP 庫,添加了幾個第三個。
- 與其他庫相比,它支持大多數語言。
缺點
- 難以理解和利用
- 它很慢
- 沒有型號 神經網絡
- 它只將文本分成句子而不考慮語義
2. spacy
SpaCy 是 NLTK 最有可能的頭號競爭對手。 雖然它對每個 NLP 組件只有一個實現,但它通常更快。
此外,一切都表示為對象而不是字符串,這簡化了開發應用程序的界面。
更深入地掌握文本數據將使您能夠完成更多工作。
這也使它更容易與其他幾個框架和數據科學工具連接。 但與 NLTK 相比,SpaCy 支持的語言並不多。
它確實具有用於語言處理和分析的不同方面的許多神經模型,以及具有濃縮選項和出色文檔的簡單用戶界面。
此外,SpaCy 的構建可容納大量數據,並且文檔記錄極為詳盡。
它還包括大量經過訓練的自然語言處理模型,使學習、教授和使用 SpaCy 的自然語言處理變得更加容易。
總體而言,對於不需要特定方法且需要在生產中保持高性能的新應用程序來說,這是一款出色的工具。
優點
- 與其他事物相比,它很快。
- 學習和使用它很簡單。
- 使用神經網絡訓練模型
缺點
- 與 NLTK 相比,適應性較差
3. 金西姆
將文檔表示為語義向量的最有效和最簡單的方法是使用稱為 Gensim 的專用開源 Python 框架實現的。
Gensim 由作者創建,用於處理原始的、非結構化的純文本,使用一系列 機器學習 方法; 因此,使用 Gensim 來處理像主題建模這樣的工作是一個聰明的主意。
此外,Gensim 有效地發現文本相似性、索引內容並在不同文本之間導航。
它是一個高度專業化的 Python 庫 專注於利用潛在狄利克雷分配和其他 LDA 方法的主題建模任務。
此外,它非常擅長查找彼此相似的文本、索引文本以及在論文中導航。
該工具高效、快速地處理海量數據。 這裡有一些入門教程。
優點
- 簡單的用戶界面
- 有效使用知名算法
- 在一組計算機上,它可以進行潛在狄利克雷分配和潛在語義分析。
缺點
- 它主要用於無監督文本建模。
- 它缺乏完整的 NLP 管道,應與 Spacy 或 NLTK 等其他庫結合使用。
4. 文本塊
TextBlob 是一種 NLTK 擴展。
通過 TextBlob,您可以更輕鬆地訪問眾多 NLTK 函數,並且 TextBlob 還集成了 Pattern 庫功能。
如果您剛剛開始學習,這可能是一個有用的工具,並且可以在生產中用於不需要大量性能的應用程序。
它為執行相同的 NLP 功能提供了更加用戶友好和直接的界面。
對於希望從事情緒分析、文本分類和詞性標記等 NLP 任務的新手來說,這是一個很好的選擇,因為它的學習曲線比其他開源工具要短。
TextBlob 被廣泛使用並且非常適合整體較小的項目。
優點
- 圖書館的用戶界面簡單明了。
- 它使用谷歌翻譯提供語言識別和翻譯服務。
缺點
- 與其他人相比,它很慢。
- 沒有神經網絡模型
- 沒有集成詞向量
5. 開放式自然語言處理
將 OpenNLP 與其他 Apache 項目(如 Apache Flink、Apache NiFi 和 Apache Spark)結合起來很簡單,因為它由 Apache 基金會託管。
它是一個全面的 NLP 工具,可以從命令行使用,也可以作為應用程序中的庫使用。
它包括 NLP 的所有常用處理組件。
此外,它還提供廣泛的語言支持。 如果您使用的是 Java,OpenNLP 是一個強大的工具,具有為生產工作負載準備的大量功能。
除了啟用最典型的 NLP 任務(例如標記化、句子分割和詞性標記)之外,OpenNLP 還可用於創建更複雜的文本處理應用程序。
還包括最大熵和基於感知器的機器學習。
優點
- 具有多種功能的模型訓練工具
- 專注於基本的 NLP 任務並擅長於這些任務,包括實體識別、短語檢測和標記化。
缺點
- 缺乏複雜的能力; 如果你想繼續使用 JVM,下一步自然是轉向 CoreNLP。
6. 艾倫NLP
AllenNLP 是商業應用程序和數據分析的理想選擇,因為它建立在 PyTorch 工具和資源之上。
它發展成為一個包羅萬象的文本分析工具。
這使其成為列表中更複雜的自然語言處理工具之一。 在獨立執行其他任務的同時,AllenNLP 使用免費的 SpaCy 開源包對數據進行預處理。
AllenNLP 的主要賣點是它的易用性。
與包含多個模塊的其他 NLP 程序相比,AllenNLP 簡化了自然語言處理過程。
因此,輸出結果永遠不會讓人感到困惑。 對於那些沒有太多知識的人來說,這是一個很棒的工具。
優點
- 在 PyTorch 之上開發
- 非常適合使用尖端模型進行探索和實驗
- 它可以在商業和學術上使用
缺點
- 不適用於目前正在生產的大型項目。
結論
公司正在使用 NLP 技術從非結構化文本數據(如電子郵件、在線評論、 社會化媒體 帖子等等。 開源工具是免費的、適應性強的,並為開發人員提供了完整的定制選項。
你在等什麼? 立即使用它們並創造出令人難以置信的東西。
編碼愉快!
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