Ren sprogbehandling (NLP) er essentiel, fordi den tillader maskiner at forstå, fortolke og generere menneskeligt sprog, som er den første teknik til kommunikation mellem mennesker. Ved at bruge NLP kan maskiner analysere og give mening om enorme mængder af ustruktureret tekstindholdsinformation, hvilket forbedrer deres midler til at hjælpe folk med adskillige opgaver, der kan sammenlignes med kundesupport, skabelse af indholdsmateriale og beslutningstagning.
Samt kan NLP hjælpe med at overvinde sproglige begrænsninger, forbedre tilgængeligheden for mennesker med handicap og hjælpe med analyser på adskillige områder, der kan sammenlignes med lingvistik, psykologi og samfundsvidenskab.
Her er 5 NLP-biblioteker, der kan bruges til forskellige funktioner som beskrevet nedenfor.
NLTK (Pure Language Toolkit)
Et af de meget brugte programmeringssprog til NLP er Python, som sammen med NLTK har et rigt økosystem af biblioteker og instrumenter til NLP. Pythons anerkendelse inden for informationsvidenskab og maskinstuderende samfund, blandet med NLTK's brugervenlighed og intensive dokumentation, har gjort det til det bedste valg til mange NLP-opgaver.
NLTK er et meget brugt NLP-bibliotek i Python. Det giver NLP-maskinestudiefunktioner til tokenisering, stemming, tagging og parsing. NLTK er rart for begyndere og bruges i mange uddannelsesprogrammer om NLP.
Tokenisering er metoden til at opdele tekstindhold i ekstra håndterbare elementer, der kan sammenlignes med bestemte sætninger, sætninger eller sætninger. Tokeniserings mål er at give tekstindholdet en konstruktion, der letter programmatisk evaluering og manipulation. Et standard forbehandlingstrin i NLP-formål, der kan sammenlignes med B. tekstindholdskategorisering eller følelsesevaluering, er tokenisering.
Sætninger er afledt af deres basis- eller rodtype via stammemetoden. For eksempel er "løb" grundlaget for sætningerne "arbejde", "løber" og "løb". Tagging omfatter at finde ud af en del af tale (POS) af hver sætning inde i et dokument, f.eks. et substantiv, verbum, adjektiv og så videre. I mange NLP-formål, der kan sammenlignes med B. Evaluering af tekstindhold eller maskinoversættelse, sted at realisere den grammatiske konstruktion af en sætning er afgørende, POS-tagging er et vigtigt skridt.
Parsing er metoden til at analysere den grammatiske konstruktion af en sætning for at bestemme sammenhænge mellem sætninger. Ved parsing beskadiges en sætning ned i elementer, der kan sammenlignes med emne, objekt, verbum og så videre. Parsing er et vigtigt trin i mange NLP-opgaver, f.eks. i maskinoversættelse eller tekst-til-tale-konvertering, det sted du skal bruge for at opfatte syntaksen af en sætning.
Tilknyttede emner: Hvordan vil du forbedre dine programmeringsevner med ChatGPT?
SpaCy
SpaCy er et hurtigt og miljøvenligt NLP-bibliotek til Python. Det er designet til at være ligetil at gøre brug af og giver instrumenter til enhedsdetektion, en del af talemærkning, afhængighedsevaluering og ekstra. SpaCy er flittigt brugt i handelen på grund af dets hastighed og nøjagtighed.
Afhængighedsevaluering er en ren sprogbehandlingsmetode, der undersøger den grammatiske konstruktion af en sætning ved at finde ud af forholdet mellem sætninger, når det kommer til deres syntaktiske og semantiske afhængigheder, hvorefter der konstrueres et evalueringstræ, der fanger disse sammenhænge.
2- Et NLP-bibliotek (Pure Language Processing): Vælg et NLP-bibliotek, der kan hjælpe dit system med at opfatte hensigten bag personens talte instruktioner. Nogle almindelige valg er Pure Language Toolkit (NLTK) eller spaCy.
— Normal ⚔ (@GeneralAptos) April 1, 2023
Stanford CoreNLP
Stanford CoreNLP er et Java-baseret NLP-bibliotek, der giver instrumenter til en hel del NLP-opgaver, der kan sammenlignes med: B. Sentiment-evaluering, navngiven enhedsdetektion, afhængighedsevaluering og ekstra. Identificeret for dets nøjagtighed, det bruges af mange organisationer.
Uddrag meningssætninger fra personkritik ved hjælp af Stanford CoreNLP http://t.co/t6VIzfNRfz #maskinelæring #nlp pic.twitter.com/RHiTl40Q7c
— Julian Hillebrand (@JulianHi) September 11, 2014
Følelsesevaluering er metoden til at analysere og finde ud af den subjektive tone eller perspektiv af et tekstindhold, hvorimod navngivne entitetsgenkendelse er metoden til at finde ud og udtrække navngivne entiteter, der kan sammenlignes med navne, lokationer og organisationer fra et tekstindhold.
gen
Gensim er et åbent forsyningsbibliotek til stofmodellering, doc-lighedsevaluering og forskellige NLP-opgaver. Det giver instrumenter til algoritmer som Latent Dirichlet Allocation (LDA) og word2vec til at generere sætningsindlejringer.
LDA er en probabilistisk mannequin, der bruges til stofmodellering, der finder ud af de underliggende emner i et sæt papirarbejde. Word2vec er en neural netværksbaseret mannequin, der lærer at forbinde sætninger med vektorer, hvilket muliggør semantisk evaluering og lighedssammenligninger mellem sætninger.
TensorFlow
TensorFlow er et vellidt maskinstudiebibliotek, der også vil blive brugt til NLP-opgaver. Det giver instrumenter til at konstruere neurale netværk til opgaver som tekstindholdsklassificering, sentimentevaluering og maskinoversættelse. TensorFlow er flittigt brugt i branchen og har et stort hjælpekvarter.
BEDSTE TensorFlow-bøger til #data scientist! #Store datoer #Analyse #datavidenskab #IoT #IIoT #PyTorch #python #RStatistik #TensorFlow #java #JavaScript #ReactJS #GoLang #Skyen #Serverløs #data scientist #Linux #Bøger #Programmering #indkodning #100DaysofCode https://t.co/LDzmqX169M pic.twitter.com/IQeaV3U5sD
- DR Ganapathi Pulipaka (@gp_pulipaka) April 7, 2023
Klassificeringen af tekstindhold i forudbestemte hold eller kurser er kendt som tekstindholdsklassificering. Følelsesevaluering undersøger den subjektive tone i et tekstindhold for at finde ud af forfatterens perspektiv eller følelser. Maskiner oversætter tekstindhold fra et sprog til et andet. Selvom alle behandlingsstrategier bruger rent sprog, er deres mål helt forskellige.
Kan NLP-biblioteker og blockchain bruges i fællesskab?
NLP-biblioteker og blockchain er to helt forskellige anvendte videnskaber, men de kan bruges samlet i adskillige metoder. For eksempel kan tekstbaseret indholdsmateriale på blockchain-platforme, der kan sammenlignes med fornuftige kontrakter og transaktionsoplysninger, analyseres og forstås ved hjælp af NLP-tilgange.
NLP vil også blive brugt til at skabe rene sproggrænseflader til blockchain-formål, så kunderne kan tale med systemet på et regelmæssigt sprog. Integriteten og fortroligheden af personoplysninger kan sikres ved at bruge blockchain til at beskytte og validere NLP-baserede apps, der kan sammenlignes med chatbots eller sentimentevalueringsinstrumenter.
Se yderligere: AI Chatting Privathed: Opfylder ChatGPT GDPR-kravene?
