Tiga pustaka pemrosesan bahasa alami terbaik untuk digunakan

• Pustaka atau platform pemrosesan bahasa alami memungkinkan mesin untuk memahami, menafsirkan, dan mensintesis bahasa manusia.
• NLP dapat membantu menjembatani hambatan bahasa, meningkatkan aksesibilitas bagi penyandang disabilitas, dan memajukan penelitian di bidang linguistik, psikologi, dan ilmu sosial.
• Pustaka pemrosesan bahasa alami terbaik termasuk NLTK, SpaCy, dan Gensim

Pemrosesan bahasa alami (NLP) penting karena memungkinkan mesin untuk memahami, menafsirkan, dan mensintesis bahasa manusia, yang merupakan mode utama komunikasi manusia.

Dengan menggunakan NLP, mesin dapat menganalisis dan memahami sejumlah besar data tekstual yang tidak terstruktur. Ini meningkatkan kemampuan mereka untuk membantu orang dalam berbagai pekerjaan, seperti dukungan pelanggan, pembuatan konten, dan pengambilan keputusan.

Selain itu, NLP dapat membantu menjembatani hambatan bahasa, meningkatkan aksesibilitas bagi penyandang disabilitas, dan memajukan penelitian di bidang linguistik, psikologi, dan ilmu sosial.

Perangkat Bahasa Nasional (NLTK)

NLTK adalah pustaka Python NLP yang populer. Ini mendukung pembelajaran mesin NLP untuk tokenization, stemming, tagging, dan parsing. NLTK sangat bagus untuk pemula dan digunakan di banyak kursus NLP akademik.

Tokenisasi adalah proses memisahkan dokumen menjadi potongan-potongan yang lebih mudah dikelola, seperti kata tunggal, frase, atau kalimat. Ini berusaha untuk mengatur teks untuk memfasilitasi analisis dan manipulasi program. Tokenisasi adalah langkah pra-pemrosesan umum dalam aplikasi Pemrosesan Bahasa Alami seperti kategorisasi teks dan analisis sentimen.

BACA: Bahasa pemrograman teratas untuk mempelajari pengembangan AI

Melalui proses stemming, kata-kata dibentuk dari bentuk dasar atau akarnya. Misalnya, "lari" adalah sumber dari kata "lari", "pelari", dan "lari". Tagging adalah proses mengidentifikasi part of speech (POS) setiap kata dalam sebuah teks, seperti kata benda, kata kerja, kata sifat, dan sebagainya. Penandaan POS adalah langkah penting dalam banyak aplikasi NLP, seperti analisis teks dan terjemahan mesin, di mana mengetahui struktur tata bahasa suatu kalimat adalah kuncinya.

SpaCy

SpaCy adalah pustaka Python NLP yang cepat dan efisien. Ini ramah pengguna dan mencakup alat untuk pengenalan entitas, penandaan bagian dari ucapan, penguraian ketergantungan, dan banyak lagi. Karena kecepatan dan ketepatannya, SpaCy sering digunakan dalam bisnis.

Parsing dependensi mengevaluasi struktur gramatikal frase dengan menetapkan hubungan kata. Ini mempertimbangkan ketergantungan sintaksis dan semantik, sebuah teknik dalam pemrosesan bahasa alami. Ini kemudian menghasilkan pohon parse yang menangkap hubungan ini. Teknik ini membantu dalam menganalisis struktur tata bahasa suatu teks dan memahami hubungan antar kata dalam suatu kalimat.

Gensim

Gensim adalah pustaka sumber terbuka untuk pemodelan topik, analisis kesamaan dokumen, dan aktivitas pemrosesan bahasa alami (NLP) lainnya. Toolkit ini mencakup alat untuk metode seperti alokasi Dirichlet laten (LDA) dan word2vec, yang menghasilkan penyematan kata.

JUGA BACA: Tujuh teknologi terpenting yang menggerakkan metaverse

LDA adalah pendekatan pemodelan topik probabilistik yang menemukan tema yang mendasari dalam serangkaian dokumen. Model berbasis jaringan saraf Word2vec belajar memetakan kata ke vektor, memungkinkan analisis semantik dan perbandingan kesamaan kata.

Menggunakan pustaka Blockchain dan Natural Language Processing secara bersamaan

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoAiStream. Kecerdasan Data Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Mencetak Masa Depan bersama Adryenn Ashley. Akses Di Sini.
• Sumber: https://web3africa.news/2023/05/02/news/best-natural-language-processing-libraries/