Ren språkbehandling (NLP) er avgjørende fordi den tillater maskiner å forstå, tolke og generere menneskelig språk, som er den første teknikken for kommunikasjon mellom mennesker. Ved å bruke NLP kan maskiner analysere og gi mening om enorme mengder ustrukturert tekstlig innholdsinformasjon, og forbedre deres midler til å hjelpe folk i en rekke oppgaver som kan sammenlignes med kundestøtte, innholdsmaterialeskaping og beslutningstaking.
I tillegg kan NLP bidra til å slå språkbegrensninger, forbedre tilgjengeligheten for funksjonshemmede og hjelpe analyser på en rekke felt som kan sammenlignes med lingvistikk, psykologi og samfunnsvitenskap.
Oppført her er 5 NLP-biblioteker som kan brukes til ulike funksjoner som beskrevet nedenfor.
NLTK (Pure Language Toolkit)
Et av de mye brukte programmeringsspråkene for NLP er Python, som har et rikt økosystem av biblioteker og instrumenter for NLP, sammen med NLTK. Pythons anerkjennelse innen informasjonsvitenskap og maskinstudiemiljøer, blandet med NLTKs brukervennlighet og intensive dokumentasjon, har gjort det til det beste valget for mange NLP-oppgaver.
NLTK er et mye brukt NLP-bibliotek i Python. Det gir NLP-maskinstudiemuligheter for tokenisering, stemming, merking og parsing. NLTK er fint for nybegynnere og brukes i mange utdanningsprogrammer på NLP.
Tokenisering er metoden for å dele opp tekstinnhold i ekstra håndterbare elementer, sammenlignbare med bestemte setninger, setninger eller setninger. Tokenisering har som mål å gi tekstinnholdet en konstruksjon som letter programmatisk evaluering og manipulasjon. Et standard forbehandlingstrinn i NLP-formål, som kan sammenlignes med B. tekstlig innholdskategorisering eller sentimentevaluering, er tokenisering.
Fraser er avledet fra deres base eller rottype via stammemetoden. For eksempel er "løpe" grunnlaget for setningene "arbeid", "løper" og "løp". Tagging inkluderer å finne ut en del av tale (POS) for hver setning i et dokument, f.eks. et substantiv, verb, adjektiv og så videre.. I mange NLP-formål, sammenlignbare med B. Tekstinnholdsevaluering eller maskinoversettelse, sted å realisere den grammatiske konstruksjonen av en setning er avgjørende, POS-tagging er et viktig skritt.
Parsing er metoden for å analysere den grammatiske konstruksjonen av en setning for å bestemme forhold mellom setninger. Ved parsing blir en setning skadet ned til elementer som kan sammenlignes med emne, objekt, verb og så videre. Parsing er et viktig trinn i mange NLP-oppgaver, f.eks. i maskinoversettelse eller tekst-til-tale-konvertering, stedet du trenger for å oppfatte syntaksen til en setning.
Tilknyttede emner: Hvordan vil du forbedre dine programmeringsevner med ChatGPT?
SpaCy
SpaCy er et raskt og miljøvennlig NLP-bibliotek for Python. Den er designet for å være enkel å bruke og gir instrumenter for enhetsdeteksjon, en del av talemerking, avhengighetsevaluering og ekstra. SpaCy er mye brukt i handel på grunn av sin hastighet og nøyaktighet.
Avhengighetsevaluering er en ren språkbehandlingsmetode som undersøker den grammatiske konstruksjonen av en frase ved å finne ut relasjonene mellom fraser når det kommer til deres syntaktiske og semantiske avhengigheter, og deretter konstruerer et evalueringstre som fanger disse relasjonene.
2- A Pure Language Processing (NLP)-bibliotek: Velg et NLP-bibliotek som kan hjelpe systemet ditt med å oppfatte intensjonen bak personens muntlige instruksjoner. Noen vanlige valg er Pure Language Toolkit (NLTK) eller spaCy.
— Normal ⚔ (@GeneralAptos) April 1, 2023
Stanford CoreNLP
Stanford CoreNLP er et Java-basert NLP-bibliotek som gir instrumenter for ganske mange NLP-oppgaver som kan sammenlignes med: B. Sentiment-evaluering, navngitt entitetsdeteksjon, avhengighetsevaluering og ekstra. Identifisert for sin nøyaktighet, brukes den av mange organisasjoner.
Trekker ut meningssetninger fra personkritikk ved å bruke Stanford CoreNLP http://t.co/t6VIzfNRfz #maskinlæring #nlp pic.twitter.com/RHiTl40Q7c
— Julian Hillebrand (@JulianHi) September 11, 2014
Sentimentevaluering er metoden for å analysere og finne ut den subjektive tonen eller perspektivet til et tekstinnhold, mens navngitt enhetsgjenkjenning er metoden for å finne ut og trekke ut navngitte enheter som kan sammenlignes med navn, steder og organisasjoner fra et tekstlig innhold.
gen
Gensim er et åpent forsyningsbibliotek for materiemodellering, doc-likhetsvurdering og forskjellige NLP-oppgaver. Det gir instrumenter for algoritmer som Latent Dirichlet Allocation (LDA) og word2vec for å generere fraseinnbygginger.
LDA er en probabilistisk mannequin som brukes til materiemodellering, og finner ut de underliggende emnene i et sett med papirarbeid. Word2vec er en nevrale nettverksbasert mannequin som lærer å knytte setninger til vektorer, noe som muliggjør semantisk evaluering og likhetssammenligninger mellom setninger.
tensorflow
TensorFlow er et godt likt maskinstudiebibliotek som også vil bli brukt til NLP-oppgaver. Det gir instrumenter for å konstruere nevrale nettverk for oppgaver som klassifisering av tekstinnhold, sentimentevaluering og maskinoversettelse. TensorFlow er mye brukt i bransjen og har et stort hjelpeområde.
BESTE TensorFlow-bøker for #dataforsker! #Store datoer #Analyse #datavitenskap #IoT #IIoT #PyTorch #python #RStatistikk #TensorFlow #java #JavaScript #ReactJS #GoLang #Cloud Computing #Serverløst #dataforsker #Linux #Bøker #Programmering #koding #100DaysofCode https://t.co/LDzmqX169M pic.twitter.com/IQeaV3U5sD
- DR Ganapathi Pulipaka (@gp_pulipaka) April 7, 2023
Klassifiseringen av tekstinnhold i forhåndsbestemte team eller kurs er kjent som tekstlig innholdsklassifisering. Sentimentevaluering undersøker den subjektive tonen i et tekstinnhold for å finne ut forfatterens perspektiv eller følelser. Maskiner oversetter tekstinnhold fra ett språk til et annet. Selv om alle prosesseringsstrategier bruker rent språk, er målene deres helt forskjellige.
Kan NLP-biblioteker og blokkjede brukes sammen?
NLP-biblioteker og blokkjede er to helt forskjellige anvendte vitenskaper, men de kan brukes samlet på en rekke metoder. For eksempel kan tekstbasert innholdsmateriale på blokkjedeplattformer som kan sammenlignes med fornuftige kontrakter og transaksjonsinformasjon analyseres og forstås ved å bruke NLP-tilnærminger.
NLP vil også bli brukt til å lage rene språkgrensesnitt for blokkjedeformål, slik at kunder kan snakke med systemet på et regelmessig språk. Integriteten og konfidensialiteten til personopplysninger kan sikres ved å bruke blokkjede for å beskytte og validere NLP-baserte apper som kan sammenlignes med chatbots eller sentimentevalueringsinstrumenter.
Se i tillegg: AI Chatting Privathet: Oppfyller ChatGPT GDPR-kravene?
