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) از این جهت مهم است که ماشینها را قادر میسازد تا زبان انسانی را درک، تفسیر و تولید کنند که ابزار اصلی ارتباط بین انسانها است. با استفاده از NLP، ماشینها میتوانند حجم زیادی از دادههای متنی بدون ساختار را تجزیه و تحلیل و معنا کنند، در نتیجه توانایی آنها برای کمک به افراد در کارهای مختلف مانند خدمات مشتری، ایجاد محتوا و تصمیمگیری را بهبود میبخشند.
علاوه بر این، NLP می تواند به غلبه بر موانع زبانی، افزایش دسترسی افراد دارای معلولیت، و حمایت از تحقیقات در زمینه های مختلف مانند زبان شناسی، روانشناسی و علوم اجتماعی کمک کند.
همانطور که در زیر بحث شد، پنج کتابخانه NLP وجود دارد که می توانند برای اهداف مختلف مورد استفاده قرار گیرند.
NLTK (کتاب ابزار زبان طبیعی)
یکی از پرکاربردترین زبان های برنامه نویسی برای NLP، پایتون است که 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 مطلوب برای بسیاری از پروژه های NLP تبدیل کرده است.
NLTK یک کتابخانه NLP پرکاربرد در پایتون است. قابلیتهای یادگیری ماشینی NLP را برای توکنسازی، روت کردن، برچسبگذاری و تجزیه ارائه میدهد. NLTK برای مبتدیان عالی است و در بسیاری از دوره های آموزشی مرتبط با NLP استفاده می شود.
توکن سازی فرآیند تقسیم یک متن به بخش های قابل مدیریت تر مانند کلمات، عبارات یا جملات خاص است. هدف نمادسازی دادن ساختاری به متن است که تحلیل و دستکاری برنامهای را تسهیل میکند. یک مرحله پیش پردازش رایج در برنامه های NLP، مانند طبقه بندی متن یا تجزیه و تحلیل احساسات، نشانه گذاری است.
کلمات از ریشه یا شکل ریشه خود از طریق فرآیند تشکیل ریشه مشتق می شوند. به عنوان مثال، “run” ریشه اصطلاحات “run”، “run” و “run” است. برچسب زدن نام، فعل، صفت و غیره در یک سند است. این شامل تعریف بخشی از گفتار (POS) هر کلمه است، مانند .. برچسب گذاری POS یک مرحله مهم در بسیاری از برنامه های NLP است، مانند تجزیه و تحلیل متن یا ترجمه ماشینی، که در آن دانستن ساختار دستوری یک عبارت بسیار مهم است.
تجزیه فرآیند تجزیه و تحلیل ساختار دستوری یک جمله برای شناسایی روابط بین کلمات است. تجزیه عبارت است از تفکیک یک جمله به فاعل، مفعول، فعل و غیره. شامل تجزیه آن به اجزای تشکیل دهنده است. تجزیه یک گام مهم در بسیاری از وظایف NLP است، مانند ترجمه ماشینی یا تبدیل متن به گفتار، جایی که درک نحو یک جمله مهم است. مهم.
مطالب مرتبط: چگونه با استفاده از ChatGPT مهارت های کدنویسی خود را بهبود بخشید
SpaCy
SpaCy یک کتابخانه NLP سریع و کارآمد برای پایتون است. به گونه ای طراحی شده است که استفاده از آن آسان باشد و ابزارهایی برای تشخیص موجودیت، برچسب گذاری قطعه گفتار، تجزیه وابستگی و موارد دیگر ارائه می دهد. SpaCy به دلیل سرعت و دقت آن به طور گسترده در صنعت استفاده می شود.
تجزیه وابستگی یک تکنیک پردازش زبان طبیعی است که ساختار دستوری یک عبارت را با شناسایی روابط بین کلمات بر حسب وابستگیهای نحوی و معنایی آنها و سپس ساختن درخت تجزیهای که آن روابط را نشان میدهد، بررسی میکند.
2- کتابخانه پردازش زبان طبیعی (NLP): کتابخانه NLP را انتخاب کنید که بتواند به سیستم شما کمک کند تا هدف پشت فرمان های صوتی کاربر را درک کند. برخی از گزینه های محبوب عبارتند از Natural Language Toolkit (NLTK) یا spaCy.
— عمومی ⚔ (@GeneralAptos) 1 آوریل 2023
استنفورد CoreNLP
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، تجزیه وابستگی و موارد دیگر ارائه میکند. این به دلیل دقت آن شناخته شده است و توسط بسیاری از سازمان ها استفاده می شود.
استخراج نظرات از نظرات کاربران با Stanford CoreNLP http://t.co/t6VIzfNRfz #فراگیری ماشین #nlp pic.twitter.com/RHiTl40Q7c
– جولیان هیلبراند (@JulianHi) 11 سپتامبر 2014
تجزیه و تحلیل احساسات فرآیند تجزیه و تحلیل و تعیین لحن یا نگرش ذهنی یک 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 یک 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 تخصیص دیریکله پنهان (LDA) و الگوریتم هایی مانند word2vec برای تولید جاسازی کلمات ارائه می دهد.
LDA یک مدل احتمالی است که برای مدلسازی موضوع استفاده میشود، جایی که موضوعات کلیدی را در مجموعهای از اسناد شناسایی میکند. Word2vec یک مدل مبتنی بر شبکه عصبی است که یاد میگیرد کلمات را به بردارها نگاشت، تحلیل معنایی و مقایسه شباهت بین کلمات را ارائه میدهد.
جریان تانسور
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.
کتاب های برتر تنسورفلو #DataScientists! #اطلاعات بزرگ #تحلیلی #DataScience #IoT #IIoT #PyTorch #پایتون #RSats #TensorFlow #جاوا #جاوااسکریپت #ReactJS #GoLang #پردازش ابری #بدون سرور #دانشمند داده #لینوکس # کتاب شما #برنامه نويسي #کد نویسی #100DaysofCode https://t.co/LDzmqX169M pic.twitter.com/IQeaV3U5sD
– دکتر. Ganapathi Pulipaka (@gp_pulipaka) 7 آوریل 2023
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 برای تعیین نگرش یا احساسات نویسنده بررسی می کند. ماشین ها متن را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه می کنند. همه آنها هنگام استفاده از تکنیک های پردازش زبان طبیعی اهداف متفاوتی دارند.
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 روشهای مختلفی با هم استفاده کرد. به عنوان مثال، محتوای مبتنی بر متن در پلتفرم های بلاک چین مانند قراردادهای هوشمند و سوابق تراکنش ها را می توان با استفاده از رویکردهای NLP تجزیه و تحلیل و درک کرد.
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. یکپارچگی و محرمانه بودن دادههای کاربر را میتوان با استفاده از بلاک چین برای محافظت و اعتبارسنجی برنامههای مبتنی بر NLP مانند رباتهای گفتگو یا ابزارهای تحلیل احساسات تضمین کرد.
مطالب مرتبط: حفاظت از داده ها در چت هوش مصنوعی: آیا ChatGPT با استانداردهای GDPR مطابقت دارد؟
نویسنده: Guneet Kaur
