Ren språkbehandling (NLP) är väsentlig eftersom den tillåter maskiner att förstå, tolka och generera mänskligt språk, vilket är den första tekniken för kommunikation mellan människor. Genom att använda NLP kan maskiner analysera och förstå enorma mängder ostrukturerad textinnehållsinformation, vilket förbättrar deras möjligheter att hjälpa människor i många uppgifter jämförbara med kundsupport, skapande av innehållsmaterial och beslutsfattande.
Utöver det kan NLP hjälpa till att övervinna språkbegränsningar, förbättra tillgängligheten för personer med funktionshinder och hjälpa till med analys inom många områden jämförbara med lingvistik, psykologi och samhällsvetenskap.
Här listas 5 NLP-bibliotek som kan användas för olika funktioner som beskrivs nedan.
NLTK (Pure Language Toolkit)
Ett av de flitigt använda programmeringsspråken för NLP är Python, som har ett rikt ekosystem av bibliotek och instrument för NLP, tillsammans med NLTK. Pythons erkännande inom informationsvetenskap och maskinstudier, blandat med NLTK:s användarvänlighet och intensiva dokumentation, har gjort det till det bästa valet för många NLP-uppgifter.
NLTK är ett flitigt använt NLP-bibliotek i Python. Det ger NLP-maskinstudiefunktioner för tokenisering, stemming, taggning och analys. NLTK är trevligt för nybörjare och används i många utbildningsprogram om NLP.
Tokenisering är metoden att dela upp textinnehåll i extra hanterbara element, jämförbara med särskilda fraser, fraser eller meningar. Tokeniseringens mål är att ge textinnehållet en konstruktion som underlättar programmatisk utvärdering och manipulation. Ett standardsteg för förbehandling i NLP-ändamål, jämförbart med B. textinnehållskategorisering eller sentimentutvärdering, är tokenisering.
Fraser härleds från deras bas- eller rotslag via härkomstmetoden. Till exempel är "springa" grunden för fraserna "jobba", "löpare" och "springa". Taggning inkluderar att ta reda på en del av ordet (POS) för varje fras i ett dokument, t.ex. ett substantiv, verb, adjektiv och så vidare. I många NLP-ändamål, jämförbara med B. Utvärdering av textinnehåll eller maskinöversättning, plats att inse den grammatiska konstruktionen av en mening är viktigt, POS-taggning är ett viktigt steg.
Parsing är metoden för att analysera den grammatiska konstruktionen av en mening för att fastställa relationer mellan fraser. Vid analys skadas en mening ned till element jämförbara med ämne, objekt, verb och så vidare. Parsning är ett viktigt steg i många NLP-uppgifter, t.ex. vid maskinöversättning eller text-till-tal-konvertering, den plats du behöver för att uppfatta syntaxen i en mening.
Associerade ämnen: Hur kommer du att förbättra dina programmeringsförmåga med ChatGPT?
SpaCy
SpaCy är ett snabbt och miljövänligt NLP-bibliotek för Python. Den är utformad för att vara enkel att använda och ger instrument för enhetsdetektering, en del av taltaggning, beroendeutvärdering och extra. SpaCy används flitigt i handeln på grund av dess hastighet och noggrannhet.
Beroendeutvärdering är en ren språkbehandlingsmetod som undersöker den grammatiska konstruktionen av en fras genom att lista ut sambanden mellan fraser när det kommer till deras syntaktiska och semantiska beroenden, varefter konstruerar ett utvärderingsträd som fångar dessa samband.
2- A Pure Language Processing (NLP)-bibliotek: Välj ett NLP-bibliotek som kan hjälpa ditt system att uppfatta avsikten bakom personens talade instruktioner. Några vanliga val är Pure Language Toolkit (NLTK) eller spaCy.
— Normal ⚔ (@GeneralAptos) 1 april 2023
Stanford CoreNLP
Stanford CoreNLP är ett Java-baserat NLP-bibliotek som ger instrument för en hel del NLP-uppgifter jämförbara med: B. Sentiment-utvärdering, namngiven enhetsdetektion, beroendeutvärdering och extra. Identifierad för dess noggrannhet, används den av många organisationer.
Extrahera åsiktsmeningar från personkritik med hjälp av Stanford CoreNLP http://t.co/t6VIzfNRfz #maskininlärning #nlp pic.twitter.com/RHiTl40Q7c
— Julian Hillebrand (@JulianHi) September 11, 2014
Sentimentutvärdering är metoden för att analysera och ta reda på den subjektiva tonen eller perspektivet av ett textinnehåll, medan namngiven enhetsigenkänning är metoden för att ta reda på och extrahera namngivna enheter jämförbara med namn, platser och organisationer från ett textinnehåll.
gen
Gensim är ett öppet utbudsbibliotek för materialmodellering, utvärdering av doc-likhet och olika NLP-uppgifter. Det ger instrument för algoritmer som Latent Dirichlet Allocation (LDA) och word2vec för att generera frasinbäddningar.
LDA är en probabilistisk skyltdocka som används för materiemodellering, som tar reda på de underliggande ämnena i en uppsättning pappersarbete. Word2vec är en neural nätverksbaserad skyltdocka som lär sig att koppla fraser till vektorer, vilket möjliggör semantisk utvärdering och likhetsjämförelser mellan fraser.
TensorFlow
TensorFlow är ett omtyckt maskinstudiebibliotek som också kommer att användas för NLP-uppgifter. Det ger instrument för att konstruera neurala nätverk för uppgifter som klassificering av textinnehåll, sentimentutvärdering och maskinöversättning. TensorFlow används flitigt inom handeln och har ett stort hjälpområde.
BÄSTA TensorFlow-böcker för #datavetare! #Stora dejter #Analys #datavetenskap #IoT #IIoT #PyTorch #Pytonorm #RStatistik #TensorFlow #java #JavaScript #ReactJS #GoLang #Molntjänster #Serverlös #datavetare #Linux #Böcker #Programmering #kodning #100DaysofCode https://t.co/LDzmqX169M pic.twitter.com/IQeaV3U5sD
- DR Ganapathi Pulipaka (@gp_pulipaka) 7 april 2023
Klassificeringen av textinnehåll i förutbestämda lag eller kurser kallas textinnehållsklassificering. Sentimentutvärdering undersöker den subjektiva tonen i ett textinnehåll för att ta reda på författarens perspektiv eller känslor. Maskiner översätter textinnehåll från ett språk till ett annat. Även om alla strategier för bearbetning använder rent språk, är deras mål helt olika.
Kan NLP-bibliotek och blockchain användas tillsammans?
NLP-bibliotek och blockchain är två helt olika tillämpade vetenskaper, men de kan användas tillsammans i många metoder. Till exempel kan textbaserat innehållsmaterial på blockchain-plattformar jämförbart med vettiga kontrakt och transaktionsinformation analyseras och förstås med hjälp av NLP-metoder.
NLP kommer också att användas för att skapa rena språkgränssnitt för blockkedjeändamål, så att kunderna kan prata med systemet på ett regelbundet språk. Personinformationens integritet och konfidentialitet kan säkerställas genom att använda blockchain för att skydda och validera NLP-baserade appar som är jämförbara med chatbots eller sentimentutvärderingsinstrument.
Se dessutom: AI Chatting Privathet: Uppfyller ChatGPT GDPR-kraven?
