L'elaborazione del linguaggio puro (PNL) è essenziale perché consente alle macchine di cogliere, interpretare e generare il linguaggio umano, che è la prima tecnica di comunicazione tra le persone. Utilizzando la PNL, le macchine possono analizzare e dare un senso a enormi quantità di informazioni sui contenuti testuali non strutturate, migliorando i loro mezzi per aiutare le persone in numerose mansioni come l'assistenza clienti, la creazione di contenuti e il processo decisionale.
Inoltre, la PNL può aiutare a superare i limiti linguistici, migliorare l'accessibilità per le persone con disabilità e aiutare la ricerca in numerosi campi come la linguistica, la psicologia e le scienze sociali.
Di seguito sono elencate 5 librerie NLP che possono essere utilizzate per varie funzioni come descritto di seguito.
NLTK (kit di strumenti linguistici puri)
Uno dei linguaggi di programmazione ampiamente utilizzati per la PNL è Python, che ha un ricco ecosistema di librerie e strumenti per la PNL, insieme a NLTK. Il riconoscimento di Python all'interno delle comunità della scienza dell'informazione e dello studio delle macchine, unito alla facilità d'uso e alla documentazione intensiva di NLTK, lo ha reso la scelta migliore per molte attività di PNL.
NLTK è una libreria NLP ampiamente utilizzata in Python. Fornisce funzionalità di machine learning NLP per la tokenizzazione, lo stemming, il tagging e l'analisi. NLTK è utile per i principianti ed è utilizzato in molti programmi educativi sulla PNL.
La tokenizzazione è il metodo per suddividere il contenuto testuale in elementi più gestibili, paragonabili a particolari frasi, frasi o frasi. La tokenizzazione mira a fornire al contenuto testuale una costruzione che faciliti la valutazione e la manipolazione programmatiche. Una fase di pre-elaborazione standard ai fini della PNL, paragonabile a B. categorizzazione del contenuto testuale o valutazione del sentimento, è la tokenizzazione.
Le frasi sono derivate dal loro tipo di base o radice tramite il metodo dello stemming. Ad esempio, "run" è la base delle frasi "working", "runner" e "run". Il tagging include la determinazione della parte del discorso (POS) di ogni frase all'interno di un documento, ad esempio un nome, un verbo, un aggettivo e così via. Se è essenziale rendersi conto della costruzione grammaticale di una frase, il POS tagging è un passaggio fondamentale.
L'analisi è il metodo di analisi della costruzione grammaticale di una frase per determinare le relazioni tra le frasi. Nell'analisi, una frase viene scomposta in elementi paragonabili a argomento, oggetto, verbo e così via. L'analisi è un passaggio fondamentale in molti compiti di PNL, ad esempio nella traduzione automatica o nella conversione da testo a voce, il luogo in cui dovrai percepire la sintassi di una frase.
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Spacy
SpaCy è una libreria NLP rapida e rispettosa dell'ambiente per Python. È progettato per essere semplice da utilizzare e fornisce strumenti per il rilevamento di entità, una parte dell'etichettatura vocale, la valutazione delle dipendenze e altro ancora. SpaCy è ampiamente utilizzato nel commercio grazie alla sua velocità e precisione.
La valutazione delle dipendenze è un puro metodo di elaborazione del linguaggio che esamina la costruzione grammaticale di una frase individuando le relazioni tra le frasi quando si tratta delle loro dipendenze sintattiche e semantiche, dopodiché costruisce un albero di valutazione che cattura queste relazioni.
2- Una libreria PNL (Pure Language Processing): seleziona una libreria PNL che possa aiutare il tuo sistema a percepire l'intento dietro le istruzioni vocali della persona. Alcune scelte comuni sono Pure Language Toolkit (NLTK) o spaCy.
— Normale ⚔ (@GeneralAptos) 1 aprile 2023
Stanford CorePNL
Stanford CoreNLP è una libreria NLP basata su Java che fornisce strumenti per molte attività NLP paragonabili a: B. Valutazione del sentimento, rilevamento di entità denominate, valutazione delle dipendenze e altro. Identificato per la sua accuratezza, è utilizzato da molte organizzazioni.
Estrazione di frasi di opinione da critiche personali utilizzando Stanford CoreNLP http://t.co/t6VIzfNRfz #apprendimento automatico #pnl pic.twitter.com/RHiTl40Q7c
—Julian Hillebrand (@JulianHi) 11 settembre 2014
La valutazione del sentimento è il metodo per analizzare e capire il tono soggettivo o la prospettiva di un contenuto testuale, mentre il riconoscimento di entità denominate è il metodo per capire ed estrarre entità denominate paragonabili a nomi, luoghi e organizzazioni da un contenuto testuale.
gene
Gensim è una libreria di fornitura aperta per la modellazione della materia, la valutazione della somiglianza dei documenti e altri compiti di PNL. Fornisce strumenti per algoritmi come Latent Dirichlet Allocation (LDA) e word2vec per generare incorporamenti di frasi.
LDA è un manichino probabilistico utilizzato per la modellazione della materia, individuando gli argomenti sottostanti in una serie di documenti. Word2vec è un manichino basato su una rete neurale che impara ad associare frasi con vettori, consentendo la valutazione semantica e confronti di somiglianza tra frasi.
TensorFlow
TensorFlow è una popolare libreria di machine learning che verrà utilizzata anche per compiti di PNL. Fornisce strumenti per costruire reti neurali per compiti come la classificazione del contenuto testuale, la valutazione del sentimento e la traduzione automatica. TensorFlow è ampiamente utilizzato nel settore e ha un grande supporto nelle vicinanze.
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- DR Ganapathi Pulipaka (@gp_pulipaka) 7 aprile 2023
La classificazione del contenuto testuale in gruppi o corsi predeterminati è nota come classificazione del contenuto testuale. La valutazione del sentimento esamina il tono soggettivo di un contenuto testuale per scoprire la prospettiva o le emozioni dello scrittore. Le macchine traducono il contenuto testuale da una lingua a un'altra. Sebbene tutte le strategie di elaborazione utilizzino un linguaggio puro, i loro obiettivi sono totalmente diversi.
Le librerie NLP e la blockchain possono essere utilizzate collettivamente?
Le biblioteche NLP e la blockchain sono due scienze applicate totalmente diverse, ma possono essere utilizzate insieme in molti modi. Ad esempio, i contenuti basati su testo su piattaforme blockchain paragonabili a contratti sensibili e informazioni sulle transazioni possono essere analizzati e compresi utilizzando approcci NLP.
La PNL verrà utilizzata anche per creare interfacce di linguaggio puro per scopi blockchain, consentendo agli utenti di parlare con il sistema in un linguaggio regolare. L'integrità e la riservatezza delle informazioni personali possono essere garantite utilizzando la blockchain per proteggere e convalidare app basate sulla PNL paragonabili a chatbot o strumenti di valutazione del sentimento.
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