Приложения обработки естественного языка (NLP) переживают бум в последние несколько лет. Основная цель НЛП — расшифровать и понять человеческий язык и придать ему смысл. НЛП используется для обобщения текстов, создания чат-ботов, анализа настроений и автоматической пометки. Новая функция, представленная Twitter для пометки твитов проверкой фактов, является частью функции НЛП, извлечения темы, но они не выпустили ее для всех. Поскольку количество данных, сгенерированных человеком, на многих платформах увеличилось в геометрической прогрессии, предприятиям стало невозможно проверять эти данные или взаимодействовать с ними вручную, здесь за дело берутся приложения НЛП.

Например, если компания хочет проверить отзывы о своем новом продукте и сделать из них выводы, назначение людей для чтения отзывов и их категоризация будет неэффективным, поскольку отзывов тысячи. Но здесь может помочь НЛП; путем анализа настроений всех отзывов и классификации их на отрицательные, положительные или нейтральные. Теги могут быть более персонализированы путем изменения алгоритмов.

НЛП также помогает в обслуживании клиентов в бизнесе, отвечая на множество запросов, в которых нуждается большое количество людей. По мере расширения доступа к Интернету возникает все больше и больше вопросов, чтобы автоматизировать этот процесс и сделать его более эффективным, предприятия используют чат-ботов. Эти чат-боты могут быть настроены для определенного рынка, например, Kotak Mahindra Bank теперь использует Keya в качестве своего виртуального помощника.

Как работает НЛП?

Понимание синтаксиса — одна из самых важных вещей для применения алгоритмов НЛП; некоторые из методов синтаксического анализа:

  • Лемматизация: это означает сведение различных флективных форм слова в единую форму для более простого анализа.
  • Морфологическая сегментация: она включает в себя деление слов на отдельные единицы, называемые морфемами.
  • Сегментация слов: она состоит из разделения большого куска непрерывного текста на отдельные части.
  • Тегирование части речи: оно включает в себя определение части речи для каждого слова.
  • Разбор: Он состоит в проведении грамматического анализа предоставленного предложения.
  • Разрыв предложения: он заключается в размещении границ предложений на большом фрагменте текста.
  • Stemming: это включает в себя сокращение флективных слов до их корневой формы.
  • Морфологическая сегментация: она состоит из деления слов на отдельные единицы, называемые морфемами.
  • Сегментация слов: она состоит из разделения большого куска непрерывного текста на отдельные части.
  • Тегирование части речи: оно включает в себя определение части речи для каждого слова.
  • Разбор: включает в себя проведение грамматического анализа предоставленного предложения.
  • Разрыв предложения: это включает в себя размещение границ предложения на большом фрагменте текста.
  • Stemming: это включает в себя сокращение флективных слов до их корневой формы.

Библиотеки с открытым исходным кодом для НЛП

В Интернете есть много библиотек НЛП, некоторые из самых популярных библиотек:

  • NLTK: это самая популярная библиотека; наиболее часто используемая комбинация — nltk (Natural Language Toolkit) и python. Эта библиотека посвящена исследованиям и обучению в области НЛП. В Интернете есть множество руководств по nltk. Nltk предоставляет множество компонентов для задач НЛП, включая токенизацию, тегирование, выделение корней, синтаксический анализ и классификацию. У него активное сообщество. Эта библиотека немного медленнее по сравнению с другими. Он подходит для исследований и экспериментов в НЛП.
  • SpaCy: это быстрая, простая в использовании, хорошо документированная библиотека. Он может обрабатывать большие объемы данных и имеет предварительно обученные алгоритмы НЛП, которые облегчают ваши задачи. Эта библиотека предназначена для производственного использования и написана на языке программирования Cython. он обеспечивает самый быстрый синтаксический анализатор на рынке. Хотя меню этой библиотеки ограничено, вариантов меньше.
  • TextBlob: эта библиотека является расширением nltk. Это делает функциональность nltk более простой. Он очень удобен для начинающих, лучше всего подходит для анализа тональности, классификации текста и маркировки частей речи. Эта библиотека подходит для небольших проектов.

Инструменты Saas для НЛП

Люди хотят получать информацию из текстов, но не хотят углубляться в работу. Вот некоторые из инструментов для нетехнических людей:

  • Amazon Comprehend: Amazon Comprehend — это программное обеспечение для обработки естественного языка, которое использует машинное обучение для поиска идей и взаимосвязей в тексте. AutoML представляет собой программное обеспечение, которое позволяет клиентам создавать собственный набор сущностей и текстовых моделей в соответствии с потребностями организации.
  • Aylien: текстовый API Aylien — это пакет инструментов обработки естественного языка, поиска информации и машинного обучения, который позволяет разработчикам с легкостью извлекать смысл и информацию из документов.

читать далее: https://www.queppelin.com/natural-language-processing-machines-are-learning-the-language-of-humans/