Tre migliori librerie di elaborazione del linguaggio naturale da utilizzare

Tre migliori librerie di elaborazione del linguaggio naturale da utilizzare

Timestamp: 2 maggio 2023 4:00
Tre migliori librerie di elaborazione del linguaggio naturale per utilizzare PlatoBlockchain Data Intelligence. Ricerca verticale. Ai.
  • Le librerie o piattaforme di elaborazione del linguaggio naturale consentono alle macchine di comprendere, interpretare e sintetizzare il linguaggio umano.
  • La PNL può aiutare a superare le barriere linguistiche, migliorare l’accessibilità per le persone con disabilità e far avanzare la ricerca nel campo della linguistica, della psicologia e delle scienze sociali.
  • Le migliori librerie di elaborazione del linguaggio naturale includono NLTK, SpaCy e Gensim

L’elaborazione del linguaggio naturale (PNL) è significativa perché consente alle macchine di comprendere, interpretare e sintetizzare il linguaggio umano, che è la modalità principale di comunicazione umana.

Utilizzando la PNL, le macchine possono analizzare e dare un senso a grandi quantità di dati testuali non strutturati. Ciò aumenta la loro capacità di aiutare le persone in vari lavori, come l’assistenza clienti, la generazione di contenuti e il processo decisionale.

Inoltre, la PNL può aiutare a superare le barriere linguistiche, migliorare l’accessibilità per le persone con disabilità e far avanzare la ricerca nel campo della linguistica, della psicologia e delle scienze sociali.

Di seguito, descriviamo in dettaglio cinque librerie NLP che possono essere utilizzate per vari scopi.

Kit di strumenti per la lingua nazionale (NLTK)

Grazie al suo ampio ecosistema di moduli e strumenti di elaborazione del linguaggio naturale, Python trova ampio utilizzo come uno dei linguaggi di programmazione più popolari per la PNL. La popolarità di Python nella scienza dei dati e nell'apprendimento automatico lo ha reso una scelta popolare per molte applicazioni NLP. La facilità d'uso e la ricca documentazione di NLTK contribuiscono ulteriormente alla sua popolarità.

NLTK è una popolare libreria PNL Python. Supporta l'apprendimento automatico della PNL per la tokenizzazione, lo stemming, il tagging e l'analisi. NLTK è eccellente per i principianti ed è utilizzato in molti corsi accademici di PNL.

La tokenizzazione è il processo di separazione di un documento in blocchi più gestibili, come singole parole, frasi o frasi. Si cerca di organizzare il testo in modo da facilitare l'analisi e la manipolazione programmatica. La tokenizzazione è una fase di pre-elaborazione comune nelle applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale come la categorizzazione del testo e l'analisi del sentiment.

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Attraverso il processo di derivazione, le parole si formano dalla loro forma base o radice. Ad esempio, "correre" è la fonte delle parole "correre", "corridore" e "correre". Il tagging è il processo di identificazione della parte del discorso (POS) di ciascuna parola all'interno di un testo, come un sostantivo, un verbo, un aggettivo e così via. Il tagging POS è un passo importante in molte applicazioni NLP, come l'analisi del testo e la traduzione automatica, dove conoscere la struttura grammaticale di una frase è fondamentale.

Spacy

SpaCy è una libreria PNL Python veloce ed efficiente. È facile da usare e include strumenti per il riconoscimento delle entità, il tagging di parti del discorso, l'analisi delle dipendenze e altro ancora. Grazie alla sua velocità e precisione, SpaCy viene spesso utilizzato in ambito aziendale.

L'analisi delle dipendenze valuta la struttura grammaticale di una frase stabilendo relazioni tra le parole. Considera le dipendenze sintattiche e semantiche, una tecnica nell'elaborazione del linguaggio naturale. Quindi genera un albero di analisi che cattura queste relazioni. Questa tecnica aiuta ad analizzare la struttura grammaticale di un testo e a comprendere le relazioni tra le parole in una frase.

Gensim

Gensim è una libreria open source per la modellazione degli argomenti, l'analisi della somiglianza dei documenti e altre attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Il toolkit include strumenti per metodi come l'allocazione Dirichlet latente (LDA) e word2vec, che generano incorporamenti di parole.

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LDA è un approccio probabilistico di modellazione degli argomenti che trova i temi sottostanti in una serie di documenti. Il modello Word2vec basato su rete neurale impara a mappare le parole sui vettori, consentendo l'analisi semantica e il confronto della somiglianza delle parole.

Utilizzando insieme le librerie Blockchain e Natural Language Processing

Le librerie e le blockchain per l'elaborazione del linguaggio naturale sono due tecnologie indipendenti che possono essere utilizzate in vari modi. Ad esempio, i metodi PNL possono valutare e comprendere contenuti basati su testo su piattaforme blockchain, come contratti intelligenti e record di transazioni.

Le librerie di elaborazione del linguaggio naturale possono fornire interfacce in linguaggio naturale per applicazioni blockchain, consentendo agli utenti di comunicare con il sistema in linguaggio normale. L'utilizzo della blockchain per salvaguardare e certificare prodotti basati sulla PNL, come chatbot o strumenti di analisi del sentiment, può garantire l'integrità e la privacy dei dati degli utenti.

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