Обработка естественного языка (NLP) важна, потому что она позволяет машинам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык, который является основным средством общения между людьми. Используя NLP, машины могут анализировать и осмыслить большие объемы неструктурированных текстовых данных, улучшая их способность помогать людям в различных задачах, таких как обслуживание клиентов, создание контента и принятие решений.

Кроме того, NLP может помочь преодолеть языковые барьеры, улучшить доступность для людей с ограниченными возможностями и поддержать исследования в различных областях, таких как лингвистика, психология и социальные науки.

Вот пять библиотек NLP, которые можно использовать для различных целей, как обсуждается ниже.

Nltk (натуральный набор языков)

Одним из наиболее широко используемых языков программирования для NLP является Python, который имеет богатую экосистему библиотек и инструментов для NLP, включая NLTK. Популярность Python в сообществах науки о данных и машинного обучения в сочетании с простотой использования и обширной документацией NLTK, сделала его выбором для многих проектов НЛП.

NLTK - широко используемая библиотека NLP в Python. Он предлагает возможности для машинного обучения NLP для токенизации, стебля, тегов и анализа. NLTK отлично подходит для начинающих и используется во многих академических курсах NLP.

Токенизация - это процесс разделения текста на более управляемые произведения, например, конкретные слова, фразы или предложения. Токенизация направлена ​​на то, чтобы дать тексту структуру, которая облегчает программный анализ и манипуляции. Частым этапом предварительной обработки в приложениях NLP, таких как категоризация текста или анализ настроений, является токенизация.

Слова получены из их базовой или корневой формы в процессе выхода. Например, «запустить» - это корень терминов «бега», «бегун» и «run». Тегинг включает в себя идентификацию части речи каждого слова (POS) в документе, таких как существительное, глагол, прилагательное и т. Д. Во многих приложениях NLP, таких как анализ текста или машинный перевод, где знание грамматической структуры фразы имеет решающее значение, POS -метка является важным шагом.

Расположение - это процесс анализа грамматической структуры предложения для определения отношений между словами. Расположение включает в себя разбивание предложения на составляющие части, такие как субъект, объект, глагол и т. Д. важный.

Шпажина

Spacy - быстрая и эффективная библиотека NLP для Python. Он предназначен для того, чтобы быть простым в использовании и предоставляет инструменты для распознавания сущностей, частиц в речее теги, анализа зависимостей и многого другого. Spacy широко используется в отрасли для его скорости и точности.

Расположение зависимости - это метод обработки естественного языка, который исследует грамматическую структуру фразы, определяя отношения между словами с точки зрения их синтаксической и семантической зависимости, а затем создавая дерево анализа, которое отражает эти отношения.

2- Библиотека обработки естественного языка (NLP): выберите библиотеку NLP, которая может помочь вашей системе понять намерение голосовых команд пользователей. Некоторые популярные варианты - это натуральный язык Toolkit (NLTK) или Spacy.

- Генерал ⚔ (@generalaptos) 1 апреля 2023 г.

Стэнфорд Corenlp

Stanford Corenlp-это библиотека NLP на базе Java, которая предоставляет инструменты для различных задач NLP, таких как анализ настроений, распознавание объектов, анализ зависимости и многое другое. Он известен своей точностью и используется многими организациями.

Извлечение фраз мнения из обзоров пользователей со Stanford Corenlp http://t.co/t6vizfnrfz #machinelearning #nlp pic.Twitter.com/rhitl40q7c

- Джулиан Хиллебранд (@julianhi) 11 сентября 2014 г.

Анализ настроений - это процесс анализа и определения субъективного тона или отношения текста, в то время как распознавание объектов - это процесс идентификации и извлечения именованных сущностей, таких как имена, местоположения и организации, из текста.

Генсим

Gensim-это библиотека с открытым исходным кодом для моделирования тем, анализа сходства документов и других задач NLP. Он предоставляет инструменты для алгоритмов, таких как скрытое распределение Dirichlet (LDA) и Word2VEC для создания встроенных слов.

LDA является вероятностной моделью, используемой для моделирования тем, где она идентифицирует основные темы в наборе документов. Word2VEC-это модель на основе нейронной сети, которая учится сопоставлять слова с векторами, обеспечивая семантический анализ и сравнения сходства между словами.

Tensorflow

Tensorflow-это популярная библиотека машинного обучения, которую также можно использовать для задач NLP. Он предоставляет инструменты для создания нейронных сетей для таких задач, как классификация текста, анализ настроений и машинный перевод. Tensorflow широко используется в промышленности и имеет большое сообщество поддержки.

Лучшие книги Tensorflow для #Datascientists! #Bigdata #analytics #datascience #iot #iiot #pytorch #python #rstats #tensorflow #java #javascript #reactjs #golang #cloudcomputing #serverless #datascientist #linux #books #programming #coding #100daysfcode kttps:/ Ldzmqx169m pic.twitter.com/iqeav3u5sd

- Доктор Ганапати Пулипака (@gp_pulipaka) 7 апреля 2023 г.

Классификация текста в заранее определенные группы или классы известна как классификация текста. Анализ настроений рассматривает субъективный тон текста, чтобы выяснить отношение или чувства автора. Машины переводят текст с одного языка на другой. В то время как все используют методы обработки естественного языка, их цели различны.

Можно ли использовать библиотеки NLP и блокчейн вместе?

Библиотеки NLP и блокчейн - это две различные технологии, но их можно использовать вместе различными способами. Например, текстовый контент на платформах блокчейна, таких как интеллектуальные контракты и записи транзакций, может быть проанализирован и понят с использованием подходов NLP.

NLP также может применяться к созданию интерфейсов естественного языка для приложений для блокчейна, что позволяет пользователям общаться с системой с использованием повседневного языка. Целостность и конфиденциальность пользовательских данных могут быть гарантированы с помощью блокчейна для защиты и проверки приложений на основе NLP, таких как чат-боты или инструменты анализа настроений.

Источник