Zpracování přirozeného jazyka (NLP) je důležité, protože umožňuje strojům porozumět, interpretovat a generovat lidský jazyk, který je primárním prostředkem komunikace mezi lidmi. Pomocí NLP mohou stroje analyzovat a dávat smysl velkému množství nestrukturovaných textových dat, což zlepšuje jejich schopnost pomáhat lidem v různých úkolech, jako je zákaznický servis, tvorba obsahu a rozhodování.
Kromě toho může NLP pomoci překlenout jazykové bariéry, zlepšit dostupnost pro osoby se zdravotním postižením a podpořit výzkum v různých oblastech, jako je lingvistika, psychologie a společenské vědy.
Zde je pět knihoven NLP, které lze použít pro různé účely, jak je uvedeno níže.
NLTK (Natural Language Toolkit)
Jedním z nejpoužívanějších programovacích jazyků pro NLP je Python, který má bohatý ekosystém knihoven a nástrojů pro NLP, včetně NLTK. Popularita Pythonu v komunitách datové vědy a strojového učení v kombinaci se snadným používáním a rozsáhlou dokumentací NLTK z něj udělala volbu pro mnoho projektů NLP.
NLTK je široce používaná knihovna NLP v Pythonu. Nabízí možnosti strojového učení NLP pro tokenizaci, stemming, značkování a analýzu. NLTK je skvělý pro začátečníky a používá se v mnoha akademických kurzech NLP.
Tokenizace je proces rozdělování textu na lépe zvládnutelné části, jako jsou konkrétní slova, fráze nebo věty. Tokenizace má za cíl dát textu strukturu, která usnadňuje programovou analýzu a manipulaci. Častým krokem předběžného zpracování v aplikacích NLP, jako je kategorizace textu nebo analýza sentimentu, je tokenizace.
Slova jsou odvozena z jejich základní nebo kořenové formy prostřednictvím procesu odvozování. Například „běh“ je kořenem výrazů „běh“, „běžec“ a „běh“. Označování zahrnuje identifikaci slovních druhů (POS) každého slova v dokumentu, jako je podstatné jméno, sloveso, přídavné jméno atd. .. V mnoha aplikacích NLP, jako je analýza textu nebo strojový překlad, kde je znalost gramatické struktury fráze rozhodující, je označování POS klíčovým krokem.
Analýza je proces analýzy gramatické struktury věty za účelem identifikace vztahů mezi slovy. Analýza zahrnuje rozdělení věty na jednotlivé části, jako je předmět, předmět, sloveso atd. Analýza je zásadním krokem v mnoha úlohách NLP, jako je strojový překlad nebo převod textu na řeč, kde je porozumění syntaxi věty Důležité.
SpaCy
SpaCy je rychlá a efektivní knihovna NLP pro Python. Je navržen tak, aby byl snadno použitelný a poskytuje nástroje pro rozpoznávání entit, značkování slovních druhů, analýzu závislostí a další. SpaCy je široce používán v průmyslu pro svou rychlost a přesnost.
Parsování závislostí je technika zpracování přirozeného jazyka, která zkoumá gramatickou strukturu fráze tím, že určuje vztahy mezi slovy z hlediska jejich syntaktických a sémantických závislostí a poté vytváří syntaktický strom, který tyto vztahy zachycuje.
2- Knihovna pro zpracování přirozeného jazyka (NLP): Vyberte si knihovnu NLP, která pomůže vašemu systému pochopit záměr hlasových příkazů uživatele. Některé oblíbené možnosti jsou Natural Language Toolkit (NLTK) nebo spaCy.
— General ⚔ (@GeneralAptos) 1. dubna 2023
Stanford CoreNLP
Stanford CoreNLP je knihovna NLP založená na Javě, která poskytuje nástroje pro různé úkoly NLP, jako je analýza sentimentu, rozpoznávání pojmenovaných entit, analýza závislostí a další. Je známá svou přesností a používá ji mnoho organizací.
Získávání frází z uživatelských recenzí pomocí Stanford CoreNLP http://t.co/t6VIzfNRfz#machinelearning#nlp pic.twitter.com/RHiTl40Q7c
— Julian Hillebrand (@JulianHi) 11. září 2014
Analýza sentimentu je proces analýzy a určování subjektivního tónu nebo postoje textu, zatímco rozpoznávání pojmenovaných entit je proces identifikace a extrahování pojmenovaných entit, jako jsou jména, umístění a organizace, z textu.
Gen
Gensim je knihovna s otevřeným zdrojovým kódem pro modelování témat, analýzu podobnosti dokumentů a další úkoly NLP. Poskytuje nástroje pro algoritmy, jako je latentní dirichletová alokace (LDA) a word2vec pro generování vkládání slov.
LDA je pravděpodobnostní model používaný pro modelování témat, kde identifikuje základní témata v sadě dokumentů. Word2vec je model založený na neuronové síti, který se učí mapovat slova na vektory, což umožňuje sémantickou analýzu a porovnání podobností mezi slovy.
TensorFlow
TensorFlow je oblíbená knihovna pro strojové učení, kterou lze také použít pro úlohy NLP. Poskytuje nástroje pro budování neuronových sítí pro úkoly, jako je klasifikace textu, analýza sentimentu a strojový překlad. TensorFlow je široce používán v průmyslu a má velkou komunitu podpory.
NEJLEPŠÍ knihy TensorFlow pro #DataScientists!#BigData#Analytics#DataScience#IoT#IIoT#PyTorch#Python#RStats#TensorFlow#Java#JavaScript#ReactJS#GoLang#CloudComputing#Serverless#DataScientist#Linux#Knihy #Programování#Coding#100CodeDay LDzmqX169M pic.twitter.com/IQeaV3U5sD
— Dr. Ganapathi Pulipaka (@gp_pulipaka) 7. dubna 2023
Klasifikace textu do předem určených skupin nebo tříd se nazývá klasifikace textu. Analýza sentimentu zkoumá subjektivní tón textu, aby zjistila autorův postoj nebo pocity. Stroje překládají text z jednoho jazyka do druhého. Zatímco všechny používají techniky zpracování přirozeného jazyka, jejich cíle jsou odlišné.
Lze NLP knihovny a blockchain používat společně?
Knihovny NLP a blockchain jsou dvě odlišné technologie, ale lze je používat společně různými způsoby. Například textový obsah na blockchainových platformách, jako jsou chytré smlouvy a záznamy transakcí, lze analyzovat a porozumět pomocí přístupů NLP.
NLP lze také použít k vytváření rozhraní přirozeného jazyka pro blockchainové aplikace, což uživatelům umožňuje komunikovat se systémem pomocí běžného jazyka. Integritu a soukromí uživatelských dat lze zaručit pomocí blockchainu k ochraně a ověřování aplikací založených na NLP, jako jsou chatboti nebo nástroje pro analýzu sentimentu.