۵ کتابخانه پردازش زبان طبیعی برای استفاده

به گزارش پایگاه خبری ارز دیجیتال موبو ارز،

کتابخانه های پردازش زبان طبیعی مانند NLTK، spaCy، Stanford CoreNLP، Gensim و TensorFlow ابزارهای از پیش ساخته شده ای را برای پردازش و تجزیه و تحلیل زبان انسان ارائه می دهند.

پردازش زبان طبیعی (NLP) برای قادر ساختن ماشین‌ها به درک، تفسیر و تولید زبان انسانی مهم است. این وسیله اصلی ارتباط بین مردم است. با NLP، ماشین‌ها می‌توانند مقادیر زیادی از داده‌های متنی بدون ساختار را تجزیه و تحلیل و معنا کنند و توانایی آن‌ها را برای کمک به انسان در کارهای مختلفی مانند خدمات مشتری، ایجاد محتوا و تصمیم‌گیری افزایش دهند.

علاوه بر این، NLP به پل زدن موانع زبانی، بهبود دسترسی برای افراد دارای معلولیت و حمایت از تحقیقات در زمینه‌های مختلف مانند زبان‌شناسی، روان‌شناسی و علوم اجتماعی کمک می‌کند.

در اینجا پنج کتابخانه NLP وجود دارد که می توانند برای اهداف مختلف مورد استفاده قرار گیرند، همانطور که در زیر توضیح داده شده است.

NLTK (کتاب ابزار زبان طبیعی)

یکی از پرکاربردترین زبان های برنامه نویسی در NLP، پایتون است. پایتون دارای اکوسیستم غنی از کتابخانه ها و ابزارهای NLP از جمله NLTK است. محبوبیت پایتون در جوامع علم داده و یادگیری ماشین، همراه با سهولت استفاده و مستندات گسترده NLTK، آن را به گزینه ای برای بسیاری از پروژه های NLP تبدیل کرده است.

NLTK یک کتابخانه NLP پرکاربرد در پایتون است. قابلیت‌های یادگیری ماشینی NLP را برای توکن‌سازی، ریشه‌گذاری، برچسب‌گذاری و تجزیه فراهم می‌کند. NLTK برای مبتدیان عالی است و در بسیاری از دوره های آکادمیک NLP استفاده می شود.

توکن سازی فرآیند شکستن متن به قطعات قابل مدیریت تر، مانند کلمات، عبارات یا جملات خاص است. هدف توکن‌سازی دادن ساختاری به متن است که تحلیل و دستکاری برنامه‌ای را تسهیل می‌کند. یک مرحله پیش پردازش مکرر در برنامه های NLP مانند طبقه بندی متن و تجزیه و تحلیل احساسات، نشانه گذاری است.

کلمات از فرم های پایه یا فرم های ریشه از طریق فرآیند ریشه یابی مشتق می شوند. به عنوان مثال، “دویدن” ریشه شناسی اصطلاحات “دویدن”، “دونده” و “دویدن” است. برچسب‌گذاری شامل شناسایی بخشی از گفتار (POS) هر کلمه در یک سند، مانند اسم، افعال و صفت است. .. برچسب گذاری POS یک مرحله مهم در بسیاری از برنامه های NLP است که دانستن ساختار دستوری یک عبارت مانند تجزیه و تحلیل متن و ترجمه ماشینی مهم است.

تجزیه فرآیند تجزیه و تحلیل ساختار دستوری یک جمله برای شناسایی روابط بین کلمات است. تجزیه شامل تجزیه یک جمله به اجزای تشکیل دهنده آن مانند فاعل، مفعول و فعل است. تجزیه یک مرحله کلیدی در بسیاری از وظایف NLP است که در آن درک نحو جمله مهم است، مانند ترجمه ماشینی و تبدیل متن به گفتار. مهم.

مطالب مرتبط: چگونه می توان مهارت های کدنویسی خود را با ChatGPT بهبود بخشید؟

اسپیسی

SpaCy یک کتابخانه NLP سریع و کارآمد برای پایتون است. برای سهولت استفاده طراحی شده است، ابزارهایی برای تشخیص موجودیت، برچسب گذاری بخشی از گفتار، تجزیه و تحلیل وابستگی و موارد دیگر ارائه می دهد. SpaCy به دلیل سرعت و دقت آن به طور گسترده در صنعت استفاده می شود.

تجزیه و تحلیل وابستگی یک تکنیک پردازش زبان طبیعی است که ساختار دستوری عبارات را با تعیین روابط بین کلمات از وابستگی‌های نحوی و معنایی آنها و ساختن درخت تجزیه‌ای که این روابط را نشان می‌دهد، بررسی می‌کند.

۲- کتابخانه پردازش زبان طبیعی (NLP): کتابخانه NLP را انتخاب کنید که به سیستم کمک می کند تا هدف فرمان های صوتی کاربر را درک کند. گزینه های متداول عبارتند از Natural Language Toolkit (NLTK) یا spaCy.

— عمومی ⚔ (@GeneralAptos) ۱ آوریل ۲۰۲۳

استانفورد Core NLP

Stanford CoreNLP یک کتابخانه NLP مبتنی بر جاوا است که ابزارهایی را برای وظایف مختلف NLP مانند تجزیه و تحلیل احساسات، شناسایی موجودیت نامگذاری شده و تجزیه و تحلیل وابستگی فراهم می کند. این به دلیل دقت آن شناخته شده است و توسط بسیاری از سازمان ها استفاده می شود.

استخراج عبارات نظر از نظرات کاربران با استفاده از Stanford CoreNLP http://t.co/t6VIzfNRfz #فراگیری ماشین #nlp pic.twitter.com/RHiTl40Q7c

– جولیان هیلبراند (@JulianHi) ۱۱ سپتامبر ۲۰۱۴

تجزیه و تحلیل احساسات فرآیند تجزیه و تحلیل و تعیین لحن و نگرش ذهنی متن است، در حالی که شناسایی موجودیت نامگذاری شده فرآیند شناسایی و استخراج موجودیت های نامگذاری شده مانند نام ها، مکان ها و سازمان ها از متن است.

جنسیم

Gensim یک کتابخانه منبع باز برای مدل سازی موضوع، تجزیه و تحلیل شباهت اسناد و سایر وظایف NLP است. ابزارهایی را برای الگوریتم‌هایی مانند تخصیص دیریکله پنهان (LDA) و word2vec برای تولید جاسازی‌های کلمه فراهم می‌کند.

LDA یک مدل احتمالی است که در مدل سازی موضوع برای شناسایی موضوع اصلی مجموعه ای از اسناد استفاده می شود. Word2vec یک مدل مبتنی بر شبکه عصبی است که یاد می گیرد کلمات را به بردارها نگاشت کند و امکان تجزیه و تحلیل معنایی و مقایسه شباهت بین کلمات را فراهم می کند.

TensorFlow

TensorFlow یک کتابخانه یادگیری ماشینی محبوب است که می تواند برای کارهای NLP نیز استفاده شود. ابزارهایی برای ساخت شبکه های عصبی برای کارهایی مانند طبقه بندی متن، تحلیل احساسات و ترجمه ماشینی فراهم می کند. TensorFlow به طور گسترده در صنعت استفاده می شود و جامعه پشتیبانی بزرگی دارد.

بهترین کتاب های تنسورفلو #دانشمند داده! #اطلاعات بزرگ #تحلیل و بررسی #علم داده #IoT #IIoT #PyTorch #پایتون #آمارات #TensorFlow #جاوا #جاوااسکریپت #ReactJS #GoLang # پردازش ابری #بدون سرور #دانشمند داده #لینوکس #کتاب #برنامه نويسي #کد نویسی #۱۰۰ روز کد https://t.co/LDzmqX169M pic.twitter.com/IQeaV3U5sD

— دکتر Ganapathi Pulipaka (@gp_pulipaka) ۷ آوریل ۲۰۲۳

طبقه بندی متن به گروه ها یا کلاس های از پیش تعیین شده به عنوان طبقه بندی متن شناخته می شود. تحلیل احساسات، لحن ذهنی متن را بررسی می کند تا نگرش ها و احساسات نویسنده را مشخص کند. ماشین ها متن را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه می کنند. هر دو از فناوری پردازش زبان طبیعی استفاده می کنند، اما برای اهداف متفاوت.

آیا می توان از کتابخانه های NLP و بلاک چین با هم استفاده کرد؟

کتابخانه‌های NLP و بلاک چین دو فناوری متفاوت هستند، اما می‌توان از آن‌ها به طرق مختلف با هم استفاده کرد. به عنوان مثال، محتوای مبتنی بر متن در پلتفرم‌های بلاک چین، مانند قراردادهای هوشمند و سوابق تراکنش‌ها، با استفاده از رویکردهای NLP قابل تحلیل و درک است.

NLP همچنین می تواند برای ایجاد رابط های زبان طبیعی برای برنامه های بلاک چین اعمال شود و به کاربران امکان می دهد با استفاده از زبان روزمره با سیستم ارتباط برقرار کنند. بلاک چین می تواند برای ایمن سازی و تأیید برنامه های مبتنی بر NLP، مانند چت بات ها و ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات، برای اطمینان از یکپارچگی و حریم خصوصی داده های کاربر استفاده شود.

مطالب مرتبط: حفاظت از داده ها در AI Chat: آیا ChatGPT GDPR مطابقت دارد؟

نویسنده: Guneet Kaur