El procesamiento del lenguaje puro (PNL) es esencial porque permite que las máquinas comprendan, interpreten y generen el lenguaje humano, que es la primera técnica de comunicación entre personas. Al utilizar NLP, las máquinas pueden analizar y dar sentido a grandes cantidades de información de contenido textual no estructurado, mejorando sus medios para ayudar a las personas en numerosas tareas, como la atención al cliente, la creación de contenido y la toma de decisiones.
Además, la PNL puede ayudar a superar las limitaciones del idioma, mejorar la accesibilidad para personas con discapacidades y ayudar a la investigación en numerosos campos como la lingüística, la psicología y las ciencias sociales.
Aquí se enumeran 5 bibliotecas de PNL que se pueden utilizar para diversas funciones, como se detalla a continuación.
NLTK (Juego de herramientas de lenguaje puro)
Uno de los lenguajes de programación más utilizados para PNL es Python, que tiene un rico ecosistema de bibliotecas e instrumentos para PNL, junto con NLTK. El reconocimiento de Python dentro de las comunidades de ciencia de la información y estudio de máquinas, combinado con la facilidad de uso y la documentación intensiva de NLTK, lo ha convertido en la mejor opción para muchas tareas de PNL.
NLTK es una biblioteca NLP ampliamente utilizada en Python. Brinda capacidades de estudio automático de NLP para tokenización, derivación, etiquetado y análisis. NLTK es bueno para principiantes y se utiliza en muchos programas educativos sobre PNL.
La tokenización es el método de dividir el contenido de texto en elementos más manejables, como palabras, frases u oraciones específicas. La tokenización tiene como objetivo proporcionar al contenido textual una construcción que facilite la evaluación y manipulación programática. Un paso estándar de preprocesamiento en los propósitos de NLP, similar a B. categorización de contenido textual o evaluación de sentimientos, es la tokenización.
Las frases se derivan de su tipo base o raíz a través del método de derivación. Por ejemplo, "correr" es la base de las frases "trabajando", "corredor" y "correr". El etiquetado incluye averiguar la parte del discurso (POS) de cada frase dentro de un documento, por ejemplo, un sustantivo, verbo, adjetivo, etc. En muchos propósitos de PNL, como B. Evaluación de contenido textual o traducción automática, el lugar darse cuenta de la construcción gramatical de una oración es esencial, el etiquetado POS es un paso vital.
El análisis sintáctico es el método de analizar la construcción gramatical de una oración para determinar las relaciones entre frases. En el análisis, una oración se divide en elementos comparables al tema, objeto, verbo, etc. El análisis es un paso vital en muchas tareas de la PNL, por ejemplo, en la traducción automática o la conversión de texto a voz, donde debe comprender la sintaxis de una oración.
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ESPACIO
SpaCy es una biblioteca NLP rápida y amigable con el medio ambiente para Python. Está diseñado para ser fácil de usar y brinda herramientas para la detección de entidades, parte del etiquetado de voz, evaluación de dependencia y más. SpaCy se utiliza ampliamente en el comercio debido a su velocidad y precisión.
La evaluación de dependencia es un método de procesamiento de lenguaje puro que examina la construcción gramatical de una frase determinando las relaciones entre frases cuando se trata de sus dependencias sintácticas y semánticas, y luego construye un árbol de evaluación que captura estas relaciones.
2- Una biblioteca de procesamiento de lenguaje puro (NLP): seleccione una biblioteca de NLP que pueda ayudar a su sistema a percibir la intención detrás de las instrucciones habladas de la persona. Algunas opciones comunes son Pure Language Toolkit (NLTK) o spaCy.
— Normal ⚔ (@GeneralAptos) Abril 1, 2023
Stanford Core NLP
Stanford CoreNLP es una biblioteca NLP basada en Java que proporciona herramientas para muchas tareas de NLP como: B. Evaluación de sentimientos, detección de entidades nombradas, evaluación de dependencias y más. Identificado por su precisión, es utilizado por muchas organizaciones.
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— Julián Hillebrand (@JulianHi) 11 de septiembre de 2014
La evaluación de sentimientos es el método de analizar y descubrir el tono subjetivo o la perspectiva de un contenido textual, mientras que el reconocimiento de entidades nombradas es el método de descubrir y extraer entidades nombradas comparables a nombres, ubicaciones y organizaciones de un contenido textual.
gen
Gensim es una biblioteca de código abierto para modelado de materia, evaluación de similitud de documentos y otras funciones de PNL. Brinda herramientas para algoritmos como Latent Dirichlet Allocation (LDA) y word2vec para generar incrustaciones de frases.
LDA es un modelo probabilístico que se usa para el modelado de materia, descubriendo los temas subyacentes en un conjunto de documentos. Word2vec es un modelo basado en redes neuronales que aprende a asociar frases con vectores, lo que permite la evaluación semántica y las comparaciones de similitud entre frases.
TensorFlow
TensorFlow es una popular biblioteca de aprendizaje automático que también se utilizará para tareas de PNL. Brinda herramientas para construir redes neuronales para tareas como clasificación de contenido textual, evaluación de sentimientos y traducción automática. TensorFlow se usa ampliamente en la industria y tiene una gran área de ayuda.
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-DR Ganapathi Pulipaka (@gp_pulipaka) Abril 7, 2023
La clasificación de contenido textual en equipos o cursos predeterminados se conoce como clasificación de contenido textual. La evaluación de sentimientos examina el tono subjetivo de un contenido textual para averiguar la perspectiva o las emociones del escritor. Las máquinas traducen el contenido textual de un idioma a otro. Aunque todas las estrategias de procesamiento usan lenguaje puro, sus objetivos son totalmente diferentes.
¿Se pueden usar colectivamente las bibliotecas NLP y blockchain?
Las bibliotecas de NLP y blockchain son dos ciencias aplicadas diferentes, pero se pueden utilizar juntas de muchas maneras. Por ejemplo, el contenido basado en texto en plataformas de cadena de bloques, como los contratos inteligentes y los datos de transacciones, se puede analizar y comprender utilizando enfoques de PNL.
NLP también se utilizará para crear interfaces de lenguaje puro para fines de blockchain, lo que permitirá a los usuarios hablar con el sistema en un idioma normal. La integridad y confidencialidad de la información personal se puede garantizar mediante el uso de blockchain para proteger y validar aplicaciones basadas en NLP, como los chatbots o los instrumentos de evaluación de sentimientos.
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