Puhdas kielenkäsittely (NLP) on olennainen, koska se antaa koneille mahdollisuuden tarttua, tulkita ja tuottaa ihmiskieltä, joka on ensimmäinen tekniikka ihmisten välisessä viestinnässä. NLP:tä hyödyntämällä koneet voivat analysoida ja ymmärtää valtavia määriä jäsentämätöntä tekstisisältötietoa, mikä parantaa keinojaan auttaa ihmisiä lukuisissa tehtävissä, jotka ovat verrattavissa asiakastukeen, sisältömateriaalin luomiseen ja päätöksentekoon.
Sen lisäksi, että NLP voi auttaa voittamaan kielirajoituksia, parantaa vammaisten saavutettavuutta ja auttaa analysoimaan lukuisia kielitieteeseen, psykologiaan ja yhteiskuntatieteisiin verrattavissa olevia aloja.
Tässä on lueteltu 5 NLP-kirjastoa, joita voidaan käyttää erilaisiin toimintoihin, kuten alla on kuvattu.
NLTK (Pure Language Toolkit)
Yksi NLP:n laajasti käytetyistä ohjelmointikielistä on Python, jolla on rikas NLP:n kirjastojen ja instrumenttien ekosysteemi yhdessä NLTK:n kanssa. Pythonin tunnettuus tietotieteen ja koneopiskeluyhteisöissä yhdistettynä NLTK:n helppokäyttöisyyteen ja intensiiviseen dokumentointiin on tehnyt siitä parhaan valinnan moniin NLP-tehtäviin.
NLTK on laajasti käytetty NLP-kirjasto Pythonissa. Se antaa NLP-koneen opiskeluvalmiuksia tokenisointiin, stemmingiin, merkitsemiseen ja jäsentämiseen. NLTK on mukava aloittelijoille, ja sitä käytetään monissa NLP-koulutusohjelmissa.
Tokenointi on tapa jakaa tekstisisältö ylimääräisiksi hallittaviksi elementeiksi, jotka ovat verrattavissa tiettyihin lauseisiin, lauseisiin tai lauseisiin. Tokenisoinnin tavoitteena on tarjota tekstisisällölle rakenne, joka helpottaa ohjelmallista arviointia ja manipulointia. Tavallinen esikäsittelyvaihe NLP-tarkoituksiin, joka on verrattavissa B. tekstisisällön luokitteluun tai tunteiden arviointiin, on tokenisointi.
Lauseet johdetaan niiden kanta- tai juurilajistaan syntymenetelmällä. Esimerkiksi "juokse" on lauseiden "työ", "juoksu" ja "juoksu" perusta. Tunnisteet sisältävät jokaisen asiakirjan sisällä olevan lauseen (esim. substantiivin, verbin, adjektiivin ja niin edelleen) puheosan (POS) selvittämisen. Monissa NLP-tarkoituksissa, verrattavissa B. Tekstisisällön arviointiin tai konekäännökseen, paikan ymmärtäminen lauseen kielioppirakenteen on olennainen, POS-koodaus on tärkeä askel.
Jäsentäminen on menetelmä, jolla analysoidaan lauseen kielioppirakennetta lauseiden välisten suhteiden määrittämiseksi. Jäsennyksessä lause vaurioituu elementeiksi, jotka ovat verrattavissa aiheeseen, objektiin, verbiin ja niin edelleen. Jäsentäminen on tärkeä vaihe monissa NLP-tehtävissä, esim. konekäännöksissä tai tekstistä puheeksi muuntamisessa, jossa sinun tulee havaita lauseen syntaksi.
Liittyvät aiheet: Kuinka parannat ohjelmointikykyäsi ChatGPT:n avulla?
Kylpylä
SpaCy on nopea ja ympäristöystävällinen NLP-kirjasto Pythonille. Se on suunniteltu yksinkertaiseksi hyödyntämään ja antaa välineitä entiteetin havaitsemiseen, osaan puheen taggaamista, riippuvuuden arviointia ja lisälaitteita. SpaCya käytetään laajasti kaupassa sen nopeuden ja tarkkuuden vuoksi.
Riippuvuusarviointi on puhdas kielen käsittelymenetelmä, joka tutkii lauseen kieliopillista rakennetta selvittämällä lauseiden väliset suhteet niiden syntaktisten ja semanttisten riippuvuuksien suhteen, minkä jälkeen rakentaa arviointipuun, joka kaappaa nämä suhteet.
2- Pure Language Processing (NLP) -kirjasto: Valitse NLP-kirjasto, joka voi auttaa järjestelmääsi havaitsemaan henkilön puheohjeiden takana olevan tarkoituksen. Joitakin yleisiä valintoja ovat Pure Language Toolkit (NLTK) tai spaCy.
— Normaali ⚔ (@GeneralAptos) Huhtikuu 1, 2023
Stanfordin CoreNLP
Stanford CoreNLP on Java-pohjainen NLP-kirjasto, joka antaa instrumentteja melko moniin NLP-tehtäviin, joita voidaan verrata: B. Sentimentin arviointi, nimettyjen entiteettien havaitseminen, riippuvuuden arviointi ja lisä. Sen tarkkuus on tunnistettu, ja sitä käyttävät monet organisaatiot.
Mielipidelauseiden poimiminen henkilökritiikistä käyttämällä Stanford CoreNLP:tä http://t.co/t6VIzfNRfz #koneoppiminen #nlp pic.twitter.com/RHiTl40Q7c
- Julian Hillebrand (@JulianHi) Syyskuu 11, 2014
Sentimenttiarviointi on menetelmä tekstisisällön subjektiivisen sävyn tai perspektiivin analysoimiseksi ja selvittämiseksi, kun taas nimettyjen entiteettien tunnistus on menetelmä, jolla voidaan selvittää ja poimia tekstisisällöstä nimiin, paikkoihin ja organisaatioihin verrattavissa olevia nimettyjä kokonaisuuksia.
geeni
Gensim on avoin kirjasto aineen mallintamiseen, asiakirjojen samankaltaisuuden arviointiin ja erilaisiin NLP-tehtäviin. Se tarjoaa työkaluja algoritmeille, kuten Latent Dirichlet Allocation (LDA) ja word2vec, luomaan lauseiden upotuksia.
LDA on probabilistinen mallinukke, jota käytetään aineen mallintamiseen ja selvittää taustalla olevat aiheet paperityössä. Word2vec on hermoverkkopohjainen mallinukke, joka oppii yhdistämään lauseet vektoreihin, mikä mahdollistaa semanttisen arvioinnin ja samankaltaisuusvertailujen lausekkeiden välillä.
TensorFlow
TensorFlow on suosittu koneopiskelukirjasto, jota käytetään myös NLP-tehtäviin. Se antaa välineitä hermoverkkojen rakentamiseen sellaisiin tehtäviin kuin tekstisisällön luokittelu, tunteiden arviointi ja konekääntäminen. TensorFlow on laajasti käytössä alalla ja sillä on suuri apualue.
PARHAAT TensorFlow-kirjat #tietotieteilijä! #Isot treffit #analyysi #tietotiede #IoT #IIoT #PyTorch #Python #RStilastot #TensorFlow #java #JavaScript #ReactJS #GoLang #Pilvilaskenta #Palvelimeton #tietotieteilijä #Linux #Kirjat #Ohjelmointi #koodaus #100 DaysofCode https://t.co/LDzmqX169M pic.twitter.com/IQeaV3U5sD
- DR Ganapathi Pulipaka (@gp_pulipaka) Huhtikuu 7, 2023
Tekstisisällön luokittelu ennalta määrättyihin ryhmiin tai kursseihin tunnetaan tekstisisällön luokituksena. Sentimenttiarviointi tutkii tekstisisällön subjektiivista sävyä saadakseen selville kirjoittajan näkökulman tai tunteita. Koneet kääntävät tekstisisältöä kielestä toiseen. Vaikka kaikki käsittelystrategiat käyttävät puhdasta kieltä, niiden tavoitteet ovat täysin erilaiset.
Voidaanko NLP-kirjastoja ja lohkoketjua käyttää yhdessä?
NLP-kirjastot ja lohkoketju ovat kaksi täysin erilaista soveltavaa tiedettä, mutta niitä voidaan käyttää kollektiivisesti useissa menetelmissä. Esimerkiksi tekstipohjaista sisältömateriaalia lohkoketjualustoilla, jotka ovat verrattavissa järkeviin sopimuksiin ja tapahtumatietoihin, voidaan analysoida ja ymmärtää käyttämällä NLP-lähestymistapoja.
NLP:tä käytetään myös luomaan puhdaskielisiä rajapintoja lohkoketjutarkoituksiin, jolloin asiakkaat voivat puhua järjestelmän kanssa säännöllisesti kielellä. Henkilötietojen eheys ja luottamuksellisuus voidaan varmistaa käyttämällä lohkoketjua NLP-pohjaisten sovellusten suojaamiseen ja validointiin, jotka ovat verrattavissa chatboteihin tai mielialan arviointivälineisiin.
Katso myös: AI-keskustelun yksityisyys: Täyttääkö ChatGPT GDPR-vaatimukset?
