Le traitement du langage pur (PNL) est essentiel car il permet aux machines de saisir, d'interpréter et de générer le langage humain, qui est la première méthode de communication entre les personnes. En utilisant la PNL, les machines peuvent analyser et donner un sens à d'énormes quantités d'informations de contenu textuel non structuré, améliorant ainsi leurs moyens d'aider les gens dans de nombreuses tâches telles que le support client, la création de contenu et la prise de décision.
De plus, la PNL peut aider à vaincre les limitations linguistiques, à améliorer l'accessibilité pour les personnes handicapées et à faciliter l'analyse dans de nombreux domaines tels que la linguistique, la psychologie et les sciences sociales.
Voici 5 bibliothèques NLP qui peuvent être utilisées pour diverses fonctions, comme détaillé ci-dessous.
NLTK (boîte à outils en langage pur)
L'un des langages de programmation largement utilisés pour la PNL est Python, qui possède un riche écosystème de bibliothèques et d'instruments pour la PNL, ainsi que NLTK. La reconnaissance de Python au sein des communautés des sciences de l'information et de l'étude des machines, associée à la facilité d'utilisation et à la documentation intensive de NLTK, en a fait le meilleur choix pour de nombreuses tâches NLP.
NLTK est une bibliothèque NLP largement utilisée en Python. Il offre des capacités d'étude de machine NLP pour la tokenisation, le stemming, le balisage et l'analyse. NLTK est agréable pour les novices et est utilisé dans de nombreux programmes éducatifs sur la PNL.
La tokenisation est la méthode de séparation du contenu textuel en éléments supplémentaires gérables, comparables à des expressions, expressions ou phrases particulières. La tokenisation vise à fournir au contenu textuel une construction qui facilite l'évaluation et la manipulation programmatiques. Une étape de prétraitement standard dans les objectifs de la PNL, comparable à B. la catégorisation du contenu textuel ou l'évaluation des sentiments, est la tokenisation.
Les phrases sont dérivées de leur type de base ou de racine via la méthode de radicalisation. Par exemple, "run" est à la base des expressions "working", "runner" et "run". Le balisage comprend la détermination de la partie du discours (POS) de chaque phrase à l'intérieur d'un document, par exemple un nom, un verbe, un adjectif, etc. place se rendre compte de la construction grammaticale d'une phrase est indispensable, le tagging POS est une étape indispensable.
L'analyse syntaxique est la méthode d'analyse de la construction grammaticale d'une phrase pour déterminer les relations entre les phrases. Lors de l'analyse, une phrase est décomposée en éléments comparables au sujet, à l'objet, au verbe, etc. L'analyse est une étape essentielle dans de nombreuses fonctions de la PNL, par exemple dans la traduction automatique ou la conversion de texte en parole, où vous devrez comprendre la syntaxe d'une phrase.
Sujets associés : comment améliorerez-vous vos capacités de programmation avec ChatGPT ?
SpaCy
SpaCy est une bibliothèque NLP rapide et respectueuse de l'environnement pour Python. Il est conçu pour être simple à utiliser et fournit des outils pour la détection d'entité, une partie du marquage de la parole, l'évaluation de la dépendance, etc. SpaCy est largement utilisé dans le commerce en raison de sa rapidité et de sa précision.
L'évaluation des dépendances est une méthode de traitement du langage pur qui examine la construction grammaticale d'une phrase en déterminant les relations entre les phrases en ce qui concerne leurs dépendances syntaxiques et sémantiques, après quoi construit un arbre d'évaluation qui capture ces relations.
2- Une bibliothèque de traitement du langage pur (NLP) : sélectionnez une bibliothèque NLP qui peut aider votre système à percevoir l'intention derrière les instructions vocales de la personne. Certains choix courants sont Pure Language Toolkit (NLTK) ou spaCy.
— Normale ⚔ (@GeneralAptos) 1 avril 2023
Stanford CorePNL
Stanford CoreNLP est une bibliothèque NLP basée sur Java qui fournit des outils pour de nombreuses tâches NLP telles que : B. Évaluation des sentiments, détection d'entités nommées, évaluation des dépendances, etc. Identifié pour sa précision, il est utilisé par de nombreuses organisations.
Extraction de phrases d'opinion à partir de critiques de personnes à l'aide de Stanford CoreNLP http://t.co/t6VIzfNRfz #apprentissage automatique #pnl pic.twitter.com/RHiTl40Q7c
– Julian Hillebrand (@JulianHi) 11 septembre 2014
L'évaluation des sentiments est la méthode d'analyse et de détermination du ton subjectif ou de la perspective d'un contenu textuel, tandis que la reconnaissance d'entités nommées est la méthode de détermination et d'extraction d'entités nommées comparables à des noms, des lieux et des organisations à partir d'un contenu textuel.
gène
Gensim est une bibliothèque d'approvisionnement ouverte pour la modélisation de la matière, l'évaluation de la similarité des documents et différentes tâches de PNL. Il fournit des instruments pour des algorithmes tels que Latent Dirichlet Allocation (LDA) et word2vec pour générer des incorporations de phrases.
LDA est un mannequin probabiliste utilisé pour la modélisation de la matière, identifiant les sujets sous-jacents dans un ensemble de documents. Word2vec est un modèle basé sur un réseau de neurones qui apprend à associer des phrases à des vecteurs, permettant une évaluation sémantique et des comparaisons de similarité entre les phrases.
TensorFlow
TensorFlow est une bibliothèque d'apprentissage automatique très appréciée qui sera également utilisée pour les tâches de PNL. Il donne des instruments pour construire des réseaux de neurones pour des tâches telles que la classification de contenu textuel, l'évaluation des sentiments et la traduction automatique. TensorFlow est largement utilisé dans l'industrie et dispose d'une grande communauté d'assistance.
MEILLEURS livres TensorFlow pour #scientifique des données! #Grandes dates #Une analyse #science des données #IoT #IIoT #PyTorch #python #RStatistiques #TensorFlow #Java #JavaScript #ReactJS #GoLang #Cloud computing #Sans serveur #scientifique des données #linux #Livres #Programmation #codage #100joursdecode https://t.co/LDzmqX169M pic.twitter.com/IQeaV3U5sD
-DR Ganapathi Pulipaka (@gp_pulipaka) 7 avril 2023
La classification du contenu textuel en équipes ou cours prédéterminés est connue sous le nom de classification du contenu textuel. L'évaluation des sentiments examine le ton subjectif d'un contenu textuel pour découvrir le point de vue ou les émotions de l'auteur. Les machines traduisent le contenu textuel d'une langue à une autre. Bien que toutes les stratégies de traitement utilisent un langage pur, leurs objectifs sont totalement différents.
Les bibliothèques NLP et la blockchain peuvent-elles être utilisées collectivement ?
Les bibliothèques NLP et la blockchain sont deux sciences appliquées totalement différentes, mais elles peuvent être utilisées ensemble dans de nombreuses méthodes. Par exemple, le contenu textuel sur les plates-formes blockchain comparable aux contrats sensibles et aux informations sur les transactions peut être analysé et compris à l'aide d'approches NLP.
Le NLP sera également utilisé pour créer des interfaces en langage pur à des fins de blockchain, permettant aux clients de parler avec le système dans un langage régulier. L'intégrité et la confidentialité des informations personnelles peuvent être assurées en utilisant la blockchain pour protéger et valider les applications basées sur la PNL comparables aux chatbots ou aux instruments d'évaluation des sentiments.
Voir également : Confidentialité des conversations par IA : ChatGPT répond-il aux exigences du RGPD ?
