Die reine Sprachverarbeitung (NLP) ist unerlässlich, da sie es Maschinen ermöglicht, menschliche Sprache zu erfassen, zu interpretieren und zu erzeugen, was die erste Technik der Kommunikation zwischen Menschen ist. Durch den Einsatz von NLP können Maschinen riesige Mengen an unstrukturierten Textinhaltsinformationen analysieren und sinnvoll interpretieren und so ihre Möglichkeiten verbessern, Menschen bei zahlreichen Aufgaben wie Kundenbetreuung, Erstellung von Inhalten und Entscheidungsfindung zu helfen.
Außerdem kann NLP dazu beitragen, Sprachbeschränkungen zu überwinden, die Zugänglichkeit für Menschen mit Behinderungen zu verbessern und die Analyse in zahlreichen Bereichen zu unterstützen, die mit Linguistik, Psychologie und Sozialwissenschaften vergleichbar sind.
Hier sind 5 NLP-Bibliotheken aufgeführt, die für verschiedene Funktionen verwendet werden können, wie unten beschrieben.
NLTK (Reines Sprach-Toolkit)
Eine der weit verbreiteten Programmiersprachen für NLP ist Python, das zusammen mit NLTK über ein reichhaltiges Ökosystem an Bibliotheken und Instrumenten für NLP verfügt. Die Anerkennung von Python in der Informationswissenschaft und den Gemeinschaften für maschinelles Lernen, gemischt mit der Benutzerfreundlichkeit und intensiven Dokumentation von NLTK, hat es zur besten Wahl für viele NLP-Aufgaben gemacht.
NLTK ist eine weit verbreitete NLP-Bibliothek in Python. Es gibt NLP-Machine-Learning-Fähigkeiten für Tokenisierung, Stemming, Tagging und Parsing. NLTK ist gut für Anfänger und wird in vielen Bildungsprogrammen zu NLP verwendet.
Tokenisierung ist die Methode, Textinhalte in überschaubare Elemente zu zerlegen, vergleichbar mit bestimmten Phrasen, Phrasen oder Sätzen. Die Tokenisierung zielt darauf ab, dem Textinhalt eine Konstruktion zu geben, die eine programmatische Auswertung und Manipulation erleichtert. Ein Standard-Vorverarbeitungsschritt in NLP-Zwecken, vergleichbar mit z. B. der Kategorisierung von Textinhalten oder der Stimmungsbewertung, ist die Tokenisierung.
Phrasen werden von ihrer Basis- oder Wurzelart durch die Methode des Stammens abgeleitet. „Laufen“ ist beispielsweise die Grundlage der Ausdrücke „Arbeiten“, „Läufer“ und „Laufen“. Das Taggen umfasst das Herausfinden der Wortart (POS) jedes Satzes in einem Dokument, z. B. eines Substantivs, Verbs, Adjektivs usw. In vielen NLP-Zwecken, vergleichbar z. B. mit der Bewertung von Textinhalten oder der maschinellen Übersetzung Während die grammatikalische Konstruktion eines Satzes wichtig ist, ist POS-Tagging ein wichtiger Schritt.
Parsing ist die Methode zur Analyse der grammatikalischen Konstruktion eines Satzes, um Beziehungen zwischen Phrasen zu bestimmen. Beim Parsen wird ein Satz in Elemente zerlegt, die mit Thema, Objekt, Verb usw. vergleichbar sind. Parsing ist ein wichtiger Schritt bei vielen NLP-Aufgaben, z. B. bei der maschinellen Übersetzung oder der Text-zu-Sprache-Konvertierung, wo Sie die Syntax eines Satzes erkennen müssen.
Zugehörige Themen: Wie werden Sie Ihre Programmierfähigkeiten mit ChatGPT verbessern?
SpaCy
SpaCy ist eine schnelle und umweltfreundliche NLP-Bibliothek für Python. Es ist so konzipiert, dass es einfach zu bedienen ist und Instrumente zur Entitätserkennung, Wortartkennzeichnung, Abhängigkeitsbewertung und mehr bietet. SpaCy wird aufgrund seiner Geschwindigkeit und Genauigkeit im Handel häufig eingesetzt.
Die Abhängigkeitsbewertung ist eine reine Sprachverarbeitungsmethode, die die grammatikalische Konstruktion einer Phrase untersucht, indem sie die Beziehungen zwischen Phrasen in Bezug auf ihre syntaktischen und semantischen Abhängigkeiten herausfindet und anschließend einen Bewertungsbaum erstellt, der diese Beziehungen erfasst.
2- Eine reine Sprachverarbeitungsbibliothek (NLP): Wählen Sie eine NLP-Bibliothek aus, die Ihrem System helfen kann, die Absicht hinter den gesprochenen Anweisungen der Person zu verstehen. Einige gängige Optionen sind Pure Language Toolkit (NLTK) oder spaCy.
— Normal ⚔ (@GeneralAptos) 1. April 2023
Stanford CoreNLP
Stanford CoreNLP ist eine Java-basierte NLP-Bibliothek, die Instrumente für eine ganze Reihe von NLP-Aufgaben bereitstellt, vergleichbar mit: B. Sentiment-Bewertung, Erkennung benannter Entitäten, Abhängigkeitsbewertung und mehr. Es ist für seine Genauigkeit bekannt und wird von vielen Organisationen verwendet.
Extrahieren von Meinungssätzen aus Personenkritiken unter Verwendung von Stanford CoreNLP http://t.co/t6VIzfNRfz #maschinelles Lernen #nlp pic.twitter.com/RHiTl40Q7c
– Julian Hillebrand (@JulianHi) 11. September 2014
Sentiment Evaluation ist die Methode zum Analysieren und Ermitteln des subjektiven Tons oder der Perspektive eines Textinhalts, während die Erkennung benannter Entitäten die Methode zum Ermitteln und Extrahieren benannter Entitäten ist, die mit Namen, Orten und Organisationen aus einem Textinhalt vergleichbar sind.
Gen
Gensim ist eine Open-Supply-Bibliothek für Materiemodellierung, Dokumentähnlichkeitsbewertung und verschiedene NLP-Aufgaben. Es gibt Instrumente für Algorithmen wie Latent Dirichlet Allocation (LDA) und word2vec, um Phrasen-Einbettungen zu generieren.
LDA ist ein probabilistisches Mannequin, das für die Materiemodellierung verwendet wird und die zugrunde liegenden Themen in einer Reihe von Unterlagen herausfindet. Word2vec ist ein auf neuronalen Netzwerken basierendes Mannequin, das lernt, Phrasen mit Vektoren zu verknüpfen, was eine semantische Bewertung und Ähnlichkeitsvergleiche zwischen Phrasen ermöglicht.
TensorFlow
TensorFlow ist eine beliebte Machine-Learning-Bibliothek, die auch für NLP-Aufgaben verwendet wird. Es bietet Instrumente zum Aufbau neuronaler Netze für Aufgaben wie die Klassifizierung von Textinhalten, Stimmungsbewertung und maschinelle Übersetzung. TensorFlow wird im Handel ausgiebig genutzt und hat eine große Hilfsnachbarschaft.
BESTE TensorFlow-Bücher für #Datenwissenschaftler! #Große Termine #Analyse #Datenwissenschaft #IoT #IIoT #PyTorch #Python #RStatistiken #TensorFlow #Java #JavaScript #ReagierenJS #GoLang #Cloud Computing #Serverlos #Datenwissenschaftler #linux #Books #Programmierung #Codierung #100DaysofCode https://t.co/LDzmqX169M pic.twitter.com/IQeaV3U5sD
- DR. Ganapathi Pulipaka (@gp_pulipaka) 7. April 2023
Die Klassifizierung von Textinhalten in vorgegebene Teams oder Kurse wird als Textinhaltsklassifizierung bezeichnet. Sentiment Evaluation untersucht den subjektiven Ton eines Textinhalts, um die Perspektive oder Emotionen des Autors herauszufinden. Maschinen übersetzen Textinhalte von einer Sprache in eine andere. Obwohl alle Verarbeitungsstrategien reine Sprache verwenden, sind ihre Ziele völlig unterschiedlich.
Können NLP-Bibliotheken und Blockchain gemeinsam verwendet werden?
NLP-Bibliotheken und Blockchain sind zwei völlig unterschiedliche angewandte Wissenschaften, können jedoch in zahlreichen Methoden gemeinsam genutzt werden. Beispielsweise können textbasierte Inhalte auf Blockchain-Plattformen, vergleichbar mit sensiblen Verträgen und Transaktionsinformationen, mithilfe von NLP-Ansätzen analysiert und verstanden werden.
NLP wird auch verwendet, um reine Sprachschnittstellen für Blockchain-Zwecke zu erstellen, die es Kunden ermöglichen, mit dem System regelmäßig in einer Sprache zu sprechen. Die Integrität und Vertraulichkeit personenbezogener Daten kann sichergestellt werden, indem Blockchain verwendet wird, um NLP-basierte Apps zu schützen und zu validieren, die mit Chatbots oder Stimmungsbewertungsinstrumenten vergleichbar sind.
Siehe auch: KI-Chat-Privatsphäre: Erfüllt ChatGPT die DSGVO-Anforderungen?
