Pure Language Processing (NLP) is essentieel omdat het machines in staat stelt menselijke taal te begrijpen, interpreteren en genereren, wat de eerste communicatietechniek tussen mensen is. Door NLP te gebruiken, kunnen machines enorme hoeveelheden ongestructureerde tekstuele informatie analyseren en begrijpen, waardoor ze beter in staat zijn om mensen te helpen bij tal van taken zoals klantenondersteuning, het maken van inhoud en het nemen van beslissingen.
Evenals kan NLP helpen taalbeperkingen te overwinnen, de toegankelijkheid voor mensen met een handicap te verbeteren en analyses te helpen op tal van gebieden die vergelijkbaar zijn met taalkunde, psychologie en sociale wetenschappen.
Hier worden 5 NLP-bibliotheken vermeld die kunnen worden gebruikt voor verschillende functies, zoals hieronder beschreven.
NLTK (toolkit voor zuivere taal)
Een van de meest gebruikte programmeertalen voor NLP is Python, dat samen met NLTK een rijk ecosysteem van bibliotheken en instrumenten voor NLP heeft. De erkenning van Python binnen de informatiewetenschap en machinestudiegemeenschappen, gecombineerd met het gebruiksgemak en de intensieve documentatie van NLTK, heeft het tot de beste keuze gemaakt voor veel NLP-taken.
NLTK is een veelgebruikte NLP-bibliotheek in Python. Het geeft NLP-machinestudiemogelijkheden voor tokenization, staming, tagging en parsing. NLTK is leuk voor beginners en wordt gebruikt in veel educatieve programma's over NLP.
Tokenisatie is de methode om tekstuele inhoud op te splitsen in extra beheersbare elementen, vergelijkbaar met bepaalde zinnen, zinsdelen of zinnen. Tokenisatie heeft tot doel de tekstuele inhoud een constructie te geven die programmatische evaluatie en manipulatie mogelijk maakt. Een standaard voorverwerkingsstap in NLP-doeleinden, vergelijkbaar met B. tekstuele inhoudscategorisatie of sentimentevaluatie, is tokenisatie.
Zinnen zijn afgeleid van hun basis- of wortelsoort via de stammethode. "Rennen" is bijvoorbeeld de basis van de uitdrukkingen "werken", "hardloper" en "rennen". Tagging omvat het uitzoeken van de woordsoort (POS) van elke zin in een document, bijv. een zelfstandig naamwoord, werkwoord, bijvoeglijk naamwoord, enzovoort. In veel NLP-doeleinden, vergelijkbaar met B. Evaluatie van tekstuele inhoud of automatische vertaling, de plaats realiseren van de grammaticale constructie van een zin is essentieel, POS-tagging is een essentiële stap.
Parsing is de methode om de grammaticale constructie van een zin te analyseren om relaties tussen zinnen te bepalen. Bij het ontleden wordt een zin afgebroken tot elementen die vergelijkbaar zijn met onderwerp, object, werkwoord, enzovoort. Parsing is een essentiële stap in veel NLP-taken, bijvoorbeeld bij machinevertaling of tekst-naar-spraakconversie, waar u de syntaxis van een zin moet begrijpen.
Verwante onderwerpen: hoe ga je je programmeervaardigheden verbeteren met ChatGPT?
SpaCy
SpaCy is een snelle en milieuvriendelijke NLP-bibliotheek voor Python. Het is ontworpen om eenvoudig te gebruiken en biedt instrumenten voor entiteitsdetectie, part of speech tagging, afhankelijkheidsevaluatie en meer. SpaCy wordt op grote schaal gebruikt in de handel vanwege zijn snelheid en nauwkeurigheid.
Afhankelijkheidsevaluatie is een zuivere taalverwerkingsmethode die de grammaticale constructie van een zin onderzoekt door de relaties tussen zinnen te achterhalen als het gaat om hun syntactische en semantische afhankelijkheden, waarna een evaluatieboom wordt samengesteld die deze relaties vastlegt.
2- Een Pure Language Processing (NLP)-bibliotheek: Selecteer een NLP-bibliotheek die uw systeem kan helpen de bedoeling achter de gesproken instructies van de persoon waar te nemen. Enkele veel voorkomende keuzes zijn Pure Language Toolkit (NLTK) of spaCy.
— Normaal ⚔ (@GeneralAptos) 1 april 2023
Stanford CoreNLP
Stanford CoreNLP is een op Java gebaseerde NLP-bibliotheek die instrumenten biedt voor veel NLP-taken die vergelijkbaar zijn met: B. Sentimentevaluatie, benoemde entiteitsdetectie, afhankelijkheidsevaluatie en meer. Geïdentificeerd vanwege zijn nauwkeurigheid, wordt het door veel organisaties gebruikt.
Opiniezinnen extraheren uit persoonskritieken met behulp van Stanford CoreNLP http://t.co/t6VIzfNRfz #machine learning #nlp pic.twitter.com/RHiTl40Q7c
— Julian Hillebrand (@JulianHi) 11 september 2014
Sentimentevaluatie is de methode voor het analyseren en uitzoeken van de subjectieve toon of het perspectief van een tekstuele inhoud, terwijl benoemde entiteitsherkenning de methode is voor het uitzoeken en extraheren van benoemde entiteiten die vergelijkbaar zijn met namen, locaties en organisaties uit een tekstuele inhoud.
gen
Gensim is een open aanbodbibliotheek voor materiemodellering, evaluatie van documentovereenkomsten en verschillende NLP-taken. Het biedt instrumenten voor algoritmen zoals Latent Dirichlet Allocation (LDA) en word2vec om frase-inbeddingen te genereren.
LDA is een probabilistische mannequin die wordt gebruikt voor het modelleren van materie, het uitzoeken van de onderliggende onderwerpen in een reeks papierwerk. Word2vec is een op een neuraal netwerk gebaseerd model dat leert frases te koppelen aan vectoren, waardoor semantische evaluatie en gelijkenisvergelijkingen tussen frases mogelijk worden.
TensorFlow
TensorFlow is een populaire machine learning-bibliotheek die ook zal worden gebruikt voor NLP-taken. Het biedt instrumenten om neurale netwerken te bouwen voor taken zoals classificatie van tekstinhoud, sentimentevaluatie en machinevertaling. TensorFlow wordt veel gebruikt binnen de handel en heeft een grote hulpbuurt.
BESTE TensorFlow-boeken voor #data scientist! #Grote datums #Analyse #datawetenschap #IoT #IIoT #PyTorch #Python #RStatistieken #TensorFlow #Java #JavaScript #ReactJS #GoLang #Cloud computing #Serverloos #data scientist #linux #Boeken #Programmeren #codering #100Dagencode https://t.co/LDzmqX169M pic.twitter.com/IQeaV3U5sD
-DR Ganapathi Pulipaka (@gp_pulipaka) 7 april 2023
De classificatie van tekstuele inhoud in vooraf bepaalde teams of cursussen staat bekend als tekstuele inhoudsclassificatie. Sentimentevaluatie onderzoekt de subjectieve toon van een tekstuele inhoud om het perspectief of de emoties van de schrijver te achterhalen. Machines vertalen tekstuele inhoud van de ene taal naar de andere. Hoewel alle verwerkingsstrategieën pure taal gebruiken, zijn hun doelstellingen totaal verschillend.
Kunnen NLP-bibliotheken en blockchain samen worden gebruikt?
NLP-bibliotheken en blockchain zijn twee totaal verschillende toegepaste wetenschappen, maar ze kunnen op tal van manieren samen worden gebruikt. Op tekst gebaseerd inhoudsmateriaal op blockchain-platforms, vergelijkbaar met verstandige contracten en transactie-informatie, kan bijvoorbeeld worden geanalyseerd en begrepen met behulp van NLP-benaderingen.
NLP zal ook worden gebruikt om zuivere taalinterfaces te creëren voor blockchain-doeleinden, waardoor klanten regelmatig met het systeem kunnen spreken. De integriteit en vertrouwelijkheid van persoonsinformatie kan worden gewaarborgd door blockchain te gebruiken om op NLP gebaseerde apps te bewaken en te valideren, vergelijkbaar met chatbots of instrumenten voor sentimentevaluatie.
Zie ook: AI Chatting Privateness: Voldoet ChatGPT aan de AVG-vereisten?
