O processamento de linguagem natural (PNL) é importante porque permite que as máquinas compreendam, interpretem e gerem a linguagem humana, que é o principal meio de comunicação entre as pessoas. Ao usar a PNL, as máquinas podem analisar e dar sentido a grandes quantidades de dados textuais não estruturados, melhorando a sua capacidade de auxiliar os humanos em diversas tarefas, como atendimento ao cliente, criação de conteúdo e tomada de decisões.

Além disso, a PNL pode ajudar a superar barreiras linguísticas, melhorar a acessibilidade para pessoas com deficiência e apoiar pesquisas em vários campos, como linguística, psicologia e ciências sociais.

Aqui estão cinco bibliotecas de PNL que podem ser usadas para vários propósitos, conforme discutido abaixo.

NLTK (Kit de ferramentas de linguagem natural)

Uma das linguagens de programação mais amplamente utilizadas para PNL é Python, que tem um rico ecossistema de bibliotecas e ferramentas para PNL, incluindo o NLTK. A popularidade do Python nas comunidades de ciência de dados e aprendizado de máquina, combinada com a facilidade de uso e a extensa documentação do NLTK, fez dele uma escolha para muitos projetos de PNL.

NLTK é uma biblioteca NLP amplamente usada em Python. Ela oferece recursos de machine learning de NLP para tokenização, stemming, tagging e parsing. NLTK é ótimo para iniciantes e é usado em muitos cursos acadêmicos de NLP.

Tokenização é o processo de dividir um texto em partes mais gerenciáveis, como palavras, frases ou sentenças específicas. A tokenização visa dar ao texto uma estrutura que torna a análise e manipulação programática mais fácil. Uma etapa frequente de pré-processamento em aplicativos de PNL, como categorização de texto ou análise de sentimento, é a tokenização.

As palavras são derivadas de sua base ou forma raiz por meio do processo de stemming. Por exemplo, “run” é a raiz dos termos “running”, “runner” e “run”. A marcação envolve a identificação da classe gramatical (POS) de cada palavra dentro de um documento, como um substantivo, verbo, adjetivo, etc. Em muitas aplicações de PNL, como análise de texto ou tradução automática, onde conhecer a estrutura gramatical de uma frase é crítico, a marcação POS é uma etapa crucial.

Parsing é o processo de analisar a estrutura gramatical de uma frase para identificar as relações entre as palavras. Parsing envolve dividir uma frase em partes constituintes, como sujeito, objeto, verbo, etc. Parsing é uma etapa crucial em muitas tarefas de PNL, como tradução automática ou conversão de texto para fala, onde entender a sintaxe de uma frase é importante.

SpaCy

SpaCy é uma biblioteca NLP rápida e eficiente para Python. Ela foi projetada para ser fácil de usar e fornece ferramentas para reconhecimento de entidades, marcação de classes gramaticais, análise de dependências e muito mais. SpaCy é amplamente usada na indústria por sua velocidade e precisão.

A análise de dependência é uma técnica de processamento de linguagem natural que examina a estrutura gramatical de uma frase determinando as relações entre as palavras em termos de suas dependências sintáticas e semânticas e, então, construindo uma árvore de análise que captura essas relações.

2- Uma biblioteca de processamento de linguagem natural (NLP): Escolha uma biblioteca de NLP que possa ajudar seu sistema a entender a intenção por trás dos comandos de voz do usuário. Algumas opções populares são Natural Language Toolkit (NLTK) ou spaCy.

— Geral ⚔ (@GeneralAptos) 1 de abril de 2023

Stanford CorePNL

Stanford CoreNLP é uma biblioteca NLP baseada em Java que fornece ferramentas para uma variedade de tarefas de NLP, como análise de sentimentos, reconhecimento de entidade nomeada, análise de dependência e muito mais. É conhecida por sua precisão e é usada por muitas organizações.

Extraindo frases de opinião de avaliações de usuários com Stanford CoreNLP http://t.co/t6VIzfNRfz#machinelearning#nlp pic.twitter.com/RHiTl40Q7c

— Julian Hillebrand (@JulianHi) 11 de setembro de 2014

A análise de sentimentos é o processo de analisar e determinar o tom subjetivo ou a atitude de um texto, enquanto o reconhecimento de entidades nomeadas é o processo de identificar e extrair entidades nomeadas, como nomes, locais e organizações, de um texto.

Geral

Gensim é uma biblioteca de código aberto para modelagem de tópicos, análise de similaridade de documentos e outras tarefas de PNL. Ela fornece ferramentas para algoritmos como alocação latente de dirichlet (LDA) e word2vec para gerar embeddings de palavras.

LDA é um modelo probabilístico usado para modelagem de tópicos, onde identifica os tópicos subjacentes em um conjunto de documentos. Word2vec é um modelo baseado em rede neural que aprende a mapear palavras para vetores, permitindo análise semântica e comparações de similaridade entre palavras.

TensorFlow

TensorFlow é uma biblioteca popular de machine learning que também pode ser usada para tarefas de PNL. Ela fornece ferramentas para construir redes neurais para tarefas como classificação de texto, análise de sentimentos e tradução automática. TensorFlow é amplamente usado na indústria e tem uma grande comunidade de suporte.

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- Dr. Ganapathi Pulipaka (@gp_pulipaka) 7 de abril de 2023

Classificar texto em grupos ou classes predeterminados é conhecido como classificação de texto. A análise de sentimentos examina o tom subjetivo de um texto para verificar a atitude ou os sentimentos do autor. As máquinas traduzem texto de um idioma para outro. Embora todos usem técnicas de processamento de linguagem natural, seus objetivos são distintos.

Bibliotecas de PNL e blockchain podem ser usadas juntas?

Bibliotecas de NLP e blockchain são duas tecnologias distintas, mas podem ser usadas juntas de várias maneiras. Por exemplo, conteúdo baseado em texto em plataformas de blockchain, como contratos inteligentes e registros de transações, podem ser analisados ​​e compreendidos usando abordagens de NLP.

O NLP também pode ser aplicado para criar interfaces de linguagem natural para aplicativos de blockchain, permitindo que os usuários se comuniquem com o sistema usando linguagem cotidiana. A integridade e a privacidade dos dados do usuário podem ser garantidas usando blockchain para proteger e validar aplicativos baseados em NLP, como chatbots ou ferramentas de análise de sentimentos.