Három legjobb használható természetes nyelvi feldolgozó könyvtár

Három legjobb használható természetes nyelvi feldolgozó könyvtár

Időbélyeg: 2. május 2023. 4:00
Három legjobb természetes nyelvi feldolgozó könyvtár a PlatoBlockchain Data Intelligence használatához. Függőleges keresés. Ai.
  • A természetes nyelvet feldolgozó könyvtárak vagy platformok lehetővé teszik a gépek számára az emberi nyelv megértését, értelmezését és szintetizálását.
  • Az NLP segíthet áthidalni a nyelvi akadályokat, javítani a fogyatékkal élők hozzáférhetőségét, valamint előmozdítani a nyelvészeti, pszichológiai és társadalomtudományi kutatásokat.
  • A legjobb természetes nyelvi feldolgozó könyvtárak közé tartozik az NLTK, a SpaCy és a Gensim

A természetes nyelvi feldolgozás (NLP) azért jelentős, mert lehetővé teszi a gépek számára, hogy megértsék, értelmezzék és szintetizálják az emberi nyelvet, amely az emberi kommunikáció elsődleges módja.

Az NLP használatával a gépek hatalmas mennyiségű strukturálatlan szöveges adatot elemezhetnek és értelmezhetnek. Ez növeli azon képességüket, hogy segítsenek az embereknek különféle munkákban, például ügyfélszolgálatban, tartalomgenerálásban és döntéshozatalban.

Ezenkívül az NLP segíthet a nyelvi akadályok áthidalásában, a fogyatékkal élők hozzáférhetőségének javításában, valamint a nyelvészeti, pszichológiai és társadalomtudományi kutatások előmozdításában.

Az alábbiakban bemutatunk öt NLP-könyvtárat, amelyek különféle célokra használhatók.

National Language Toolkit (NLTK)

A Natural Language Processing modulok és eszközök nagy ökoszisztémájának köszönhetően a Python széles körben az egyik legnépszerűbb programozási nyelv az NLP számára. A Python népszerűsége az adattudományban és a gépi tanulásban sok NLP-alkalmazás népszerű választásává tette. Az NLTK könnyű használhatósága és gazdag dokumentációja tovább járul a népszerűséghez.

Az NLTK egy népszerű Python NLP könyvtár. Támogatja az NLP gépi tanulást a tokenizáláshoz, a törzsképzéshez, a címkézéshez és az elemzéshez. Az NLTK kiváló kezdők számára, és számos akadémiai NLP kurzusban használatos.

A tokenizálás az a folyamat, amely során a dokumentumokat jobban kezelhető darabokra, például egyes szavakra, kifejezésekre vagy mondatokra osztják. Arra törekszik, hogy a szöveget úgy rendezze el, hogy megkönnyítse a programozott elemzést és manipulációt. A tokenizálás gyakori előfeldolgozási lépés a Natural Language Processing alkalmazásokban, mint például a szövegkategorizálás és a hangulatelemzés.

Olvasd el: A legjobb programozási nyelvek a mesterséges intelligencia fejlesztéséhez

A tőképző folyamat során a szavak alap- vagy gyökéralakjukból alakulnak ki. Például a „futás” a „futás”, a „futó” és a „futás” szavak forrása. A címkézés az a folyamat, amely során a szövegben minden egyes szó beszédrészét (POS) azonosítják, például főnév, ige, melléknév stb. A POS-címkézés fontos lépés számos NLP-alkalmazásban, például a szövegelemzésben és a gépi fordításban, ahol kulcsfontosságú a mondat nyelvtani szerkezetének ismerete.

Borsos

A SpaCy egy Python NLP-könyvtár, amely gyors és hatékony. Felhasználóbarát, és tartalmaz eszközöket az entitásfelismeréshez, a beszédrészek címkézéséhez, a függőségi elemzéshez és még sok máshoz. Gyorsasága és pontossága miatt a SpaCy-t gyakran használják az üzleti életben.

A függőségi elemzés szókapcsolatok létrehozásával értékeli a kifejezés nyelvtani szerkezetét. A szintaktikai és szemantikai függéseket a természetes nyelvi feldolgozás egyik technikájának tekinti. Ezután létrehoz egy elemzőfát, amely rögzíti ezeket a kapcsolatokat. Ez a technika segít a szöveg grammatikai szerkezetének elemzésében és a mondatban lévő szavak közötti kapcsolatok megértésében.

Gensim

A Gensim egy nyílt forráskódú könyvtár témamodellezéshez, dokumentumhasonlóság-elemzéshez és más természetes nyelvi feldolgozási (NLP) tevékenységekhez. Az eszköztár olyan módszerekhez tartalmaz eszközöket, mint a látens Dirichlet-allokáció (LDA) és a word2vec, amelyek szóbeágyazásokat generálnak.

OLVASSA FEL: A hét legfontosabb technológia a metaverzumban

Az LDA egy valószínűségi témamodellezési megközelítés, amely egy sor dokumentumban megtalálja a mögöttes témákat. A Word2vec neurális hálózat alapú modell megtanulja a szavakat vektorokká képezni, lehetővé téve a szóhasonlóság szemantikai elemzését és összehasonlítását.

Blockchain és Natural Language Processing könyvtárak együttes használata

A Natural Language Processing könyvtárak és a blokkláncok két független technológia, amelyek többféleképpen használhatók. Például az NLP-módszerek kiértékelhetik és megérthetik a szövegalapú tartalmakat blokklánc-platformokon, például intelligens szerződéseket és tranzakciós rekordokat.

A Natural Language Processing könyvtárak természetes nyelvű interfészt biztosíthatnak a blokklánc-alkalmazásokhoz, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy normál nyelven kommunikáljanak a rendszerrel. A blokklánc használata az NLP-alapú termékek, például a chatbotok vagy a hangulatelemző eszközök védelmére és tanúsítására, biztosíthatja a felhasználói adatok integritását és titkosságát.

Időbélyeg:

Még több Web 3 Afrika