शुद्ध भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) आवश्यक है क्योंकि यह मशीनों को मानव भाषा को समझने, व्याख्या करने और उत्पन्न करने की अनुमति देता है, जो लोगों के बीच संचार की पहली तकनीक है। एनएलपी का उपयोग करके, मशीनें भारी मात्रा में असंरचित पाठ्य सामग्री की जानकारी का विश्लेषण और समझ कर सकती हैं, ग्राहक सहायता, सामग्री सामग्री निर्माण और निर्णय लेने जैसे विभिन्न कार्यों में लोगों की मदद करने के अपने तरीके में सुधार कर सकती हैं।
इसके अलावा, एनएलपी भाषा की सीमाओं को दूर करने, विकलांग लोगों के लिए पहुंच में सुधार करने और भाषा विज्ञान, मनोविज्ञान और सामाजिक विज्ञान जैसे विभिन्न क्षेत्रों में अनुसंधान में सहायता करने में मदद कर सकता है।
यहां 5 एनएलपी पुस्तकालयों की सूची दी गई है जिनका उपयोग विभिन्न उद्देश्यों के लिए नीचे विस्तृत रूप से किया जा सकता है।
एनएलटीके (शुद्ध भाषा टूलकिट)
एनएलपी के लिए व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक पायथन है, जिसमें एनएलटीके के साथ मिलकर एनएलपी के लिए पुस्तकालयों और उपकरणों का एक समृद्ध पारिस्थितिकी तंत्र है। सूचना विज्ञान और मशीन अध्ययन समुदायों के भीतर पायथन की मान्यता, एनएलटीके के उपयोग में आसानी और गहन प्रलेखन के साथ मिलकर, इसे बहुत सारे एनएलपी कार्यों के लिए सबसे अच्छा विकल्प बना दिया है।
एनएलटीके पायथन में व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला एनएलपी पुस्तकालय है। यह टोकननाइजेशन, स्टेमिंग, टैगिंग और पार्सिंग के लिए एनएलपी मशीन लर्निंग क्षमताओं को प्रदान करता है। एनएलटीके नौसिखियों के लिए अच्छा है और एनएलपी पर कई शैक्षिक कार्यक्रमों में इसका उपयोग किया जाता है।
टोकनाइजेशन पाठ्य सामग्री को विशेष वाक्यांशों, वाक्यांशों या वाक्यों के समान अधिक प्रबंधनीय तत्वों में विभाजित करने की प्रक्रिया है। पाठ्य सामग्री को एक निर्माण प्रदान करने के लिए टोकनाइजेशन लक्ष्य जो प्रोग्रामेटिक मूल्यांकन और हेरफेर की सुविधा प्रदान करता है। एनएलपी उद्देश्यों में एक मानक पूर्व-प्रसंस्करण कदम, बी। पाठ्य सामग्री वर्गीकरण या भावना मूल्यांकन की तुलना में, टोकननाइज़ेशन है।
उपवाक्य उनके आधार या मूल प्रकार से तने की विधि के माध्यम से प्राप्त किए जाते हैं। उदाहरण के लिए, "रन" "वर्किंग", "रनर" और "रन" वाक्यांशों का आधार है। टैगिंग में एक दस्तावेज़ के भीतर प्रत्येक वाक्यांश के भाषण के भाग (पीओएस) की पहचान करना शामिल है, उदाहरण के लिए एक संज्ञा, क्रिया, विशेषण, और इसी तरह। कई एनएलपी अनुप्रयोगों में, जैसे बी। पाठ्य सामग्री मूल्यांकन या मशीन अनुवाद, वाक्य के व्याकरणिक निर्माण को समझना आवश्यक है, पीओएस टैगिंग एक महत्वपूर्ण कदम है।
पार्सिंग वाक्यांशों के बीच संबंधों को निर्धारित करने के लिए वाक्य के व्याकरणिक निर्माण का विश्लेषण करने की विधि है। पार्सिंग में, एक वाक्य को विषय, वस्तु, क्रिया, और इसी तरह के तत्वों में विभाजित किया जाता है। कई एनएलपी कार्यों में पार्सिंग एक महत्वपूर्ण कदम है, उदाहरण के लिए मशीन अनुवाद या टेक्स्ट-टू-स्पीच रूपांतरण में, जहां आपको वाक्य के वाक्य-विन्यास को समझना होगा।
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spacy
स्पासी पायथन के लिए एक त्वरित और पर्यावरण के अनुकूल एनएलपी लाइब्रेरी है। यह उपयोग करने में आसान होने के लिए डिज़ाइन किया गया है और इकाई का पता लगाने, भाषण टैगिंग का हिस्सा, निर्भरता विश्लेषण, और बहुत कुछ के लिए उपकरण प्रदान करता है। SpaCy का व्यापक रूप से इसकी गति और सटीकता के कारण व्यापार में उपयोग किया जाता है।
निर्भरता मूल्यांकन एक शुद्ध भाषा प्रसंस्करण विधि है जो वाक्यांशों के व्याकरणिक निर्माण की जांच करती है जब वाक्यांशों के बीच उनके वाक्य-विन्यास और अर्थ संबंधी निर्भरता की बात आती है, और फिर इन संबंधों को पकड़ने वाले मूल्यांकन वृक्ष का निर्माण करती है।
2- एक प्योर लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) लाइब्रेरी: एक एनएलपी लाइब्रेरी का चयन करें जो आपके सिस्टम को व्यक्ति के बोले गए निर्देशों के पीछे की मंशा को समझने में मदद कर सकती है। कुछ सामान्य विकल्प प्योर लैंग्वेज टूलकिट (NLTK) या स्पासी हैं।
- सामान्य ⚔ (@GeneralAptos) अप्रैल १, २०२४
स्टैनफोर्ड CoreNLP
स्टैनफोर्ड कोरएनएलपी एक जावा-आधारित एनएलपी पुस्तकालय है जो विभिन्न एनएलपी कार्यों के लिए उपकरण प्रदान करता है जैसे: बी। भावना विश्लेषण, नामित इकाई का पता लगाना, निर्भरता विश्लेषण और बहुत कुछ। इसकी सटीकता के लिए पहचाना जाता है, इसका उपयोग कई संगठनों द्वारा किया जाता है।
स्टैनफोर्ड CoreNLP का उपयोग करने वाले व्यक्ति समालोचना से राय वाक्य निकालना http://t.co/t6VIzfNRfz #यंत्र अधिगम #एनएलपी pic.twitter.com/RHiTl40Q7c
- जूलियन हिलेब्रांड (@JulianHi) सितम्बर 11, 2014
मनोभाव मूल्यांकन एक पाठ्य सामग्री के व्यक्तिपरक स्वर या परिप्रेक्ष्य का विश्लेषण और पहचान करने की विधि है, जबकि नामित इकाई पहचान एक पाठ्य सामग्री से नाम, स्थान और संगठनों के समान नामित संस्थाओं को पहचानने और निकालने की प्रक्रिया है।
जीन
जेनसिम मैटर मॉडलिंग, डॉक समानता मूल्यांकन और विभिन्न एनएलपी कार्यों के लिए एक ओपन सोर्स लाइब्रेरी है। यह वाक्यांश एम्बेडिंग उत्पन्न करने के लिए अव्यक्त डिरिचलेट आवंटन (LDA) और word2vec जैसे एल्गोरिदम के लिए उपकरण देता है।
एलडीए एक संभाव्य मॉडल है जिसका उपयोग मैटर मॉडलिंग के लिए किया जाता है, जो कागजी कार्रवाई के एक सेट में अंतर्निहित विषयों की पहचान करता है। Word2vec एक तंत्रिका नेटवर्क-आधारित मॉडल है जो वाक्यांशों के बीच शब्दार्थ विश्लेषण और समानता तुलना को सक्षम करते हुए, वैक्टर के साथ वाक्यांशों को संबद्ध करना सीखता है।
TensorFlow
TensorFlow एक लोकप्रिय मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है जिसका उपयोग एनएलपी कर्तव्यों के लिए भी किया जा सकता है। यह पाठ्य सामग्री वर्गीकरण, भावना विश्लेषण और मशीन अनुवाद जैसे कार्यों के लिए तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए उपकरण प्रदान करता है। TensorFlow का व्यापक रूप से उद्योग में उपयोग किया जाता है और इसका एक बड़ा सहायक समुदाय है।
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- डॉ गणपति पुलिपका (@gp_pulipaka) अप्रैल १, २०२४
पूर्वनिर्धारित टीमों या पाठ्यक्रमों में पाठ्य सामग्री का वर्गीकरण पाठ्य सामग्री वर्गीकरण के रूप में जाना जाता है। भावना मूल्यांकन लेखक के दृष्टिकोण या भावनाओं का पता लगाने के लिए पाठ्य सामग्री के व्यक्तिपरक स्वर की जांच करता है। मशीनें पाठ्य सामग्री का एक भाषा से दूसरी भाषा में अनुवाद करती हैं। हालांकि प्रसंस्करण की सभी रणनीतियाँ शुद्ध भाषा का उपयोग करती हैं, लेकिन उनके उद्देश्य पूरी तरह से अलग हैं।
क्या एनएलपी पुस्तकालयों और ब्लॉकचैन को सामूहिक रूप से इस्तेमाल किया जा सकता है?
एनएलपी लाइब्रेरी और ब्लॉकचैन दो अलग-अलग प्रौद्योगिकियां हैं, लेकिन इन्हें अलग-अलग तरीकों से एक साथ इस्तेमाल किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, ब्लॉकचैन प्लेटफॉर्म पर टेक्स्ट-आधारित सामग्री जैसे स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स और लेनदेन की जानकारी का विश्लेषण किया जा सकता है और एनएलपी दृष्टिकोण का उपयोग करके समझा जा सकता है।
एनएलपी का उपयोग ब्लॉकचैन अनुप्रयोगों के लिए शुद्ध भाषा इंटरफेस बनाने के लिए भी किया जा सकता है, जिससे उपयोगकर्ता रोजमर्रा की भाषा में सिस्टम के साथ संवाद कर सकें। चैटबॉट्स या भावना मूल्यांकन उपकरणों की तुलना में एनएलपी-आधारित ऐप को सुरक्षित और मान्य करने के लिए ब्लॉकचैन का उपयोग करके व्यक्ति की जानकारी की अखंडता और गोपनीयता सुनिश्चित की जा सकती है।
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