5 Zu verwendende Bibliotheken zur Verarbeitung natürlicher Sprache

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Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist wichtig, weil sie es Maschinen ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen, die das wichtigste Kommunikationsmittel zwischen Menschen ist. Durch die Verwendung von NLP können Maschinen große Mengen unstrukturierter Textdaten analysieren und sinnvoll nutzen, wodurch ihre Fähigkeit verbessert wird, Menschen bei verschiedenen Aufgaben wie Kundenservice, Inhaltserstellung und Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Darüber hinaus kann NLP dabei helfen, Sprachbarrieren zu überwinden, die Zugänglichkeit für Menschen mit Behinderungen zu verbessern und die Forschung in verschiedenen Bereichen wie Linguistik, Psychologie und Sozialwissenschaften zu unterstützen.

Hier sind fünf NLP-Bibliotheken, die für verschiedene Zwecke verwendet werden können, wie unten beschrieben.

NLTK (Toolkit für natürliche Sprache)

Eine der am weitesten verbreiteten Programmiersprachen für NLP ist Python, das über ein reichhaltiges Ökosystem von Bibliotheken und Tools für NLP verfügt, einschließlich NLTK. Die Popularität von Python in den Data-Science- und Machine-Learning-Communities, kombiniert mit der Benutzerfreundlichkeit und umfangreichen Dokumentation von NLTK, hat es zu einer ersten Wahl für viele NLP-Projekte gemacht.

NLTK ist eine weit verbreitete NLP-Bibliothek in Python. Es bietet NLP-Machine-Learning-Funktionen für Tokenisierung, Stemming, Tagging und Parsing. NLTK eignet sich hervorragend für Anfänger und wird in vielen akademischen Kursen über NLP verwendet.

Tokenisierung ist der Prozess der Aufteilung eines Textes in besser handhabbare Teile, wie bestimmte Wörter, Phrasen oder Sätze. Die Tokenisierung zielt darauf ab, dem Text eine Struktur zu geben, die die programmatische Analyse und Manipulation erleichtert. Ein häufiger Vorverarbeitungsschritt in NLP-Anwendungen, wie z. B. Textkategorisierung oder Stimmungsanalyse, ist die Tokenisierung.

Wörter werden von ihrer Grund- oder Wurzelform durch den Prozess der Wortstammbildung abgeleitet. Zum Beispiel ist „run“ die Wurzel der Begriffe „running“, „runner“ und „run“. Tagging beinhaltet die Identifizierung der Wortart (POS) jedes Wortes innerhalb eines Dokuments, z. B. eines Substantivs, Verbs, Adjektivs usw .. In vielen NLP-Anwendungen, wie z. B. Textanalyse oder maschineller Übersetzung, bei denen die Kenntnis der grammatikalischen Struktur eines Satzes von entscheidender Bedeutung ist, ist das POS-Tagging ein entscheidender Schritt.

Parsing ist der Prozess der Analyse der grammatikalischen Struktur eines Satzes, um die Beziehungen zwischen den Wörtern zu identifizieren. Beim Parsing wird ein Satz in Bestandteile wie Subjekt, Objekt, Verb usw. zerlegt. Das Parsing ist ein entscheidender Schritt bei vielen NLP-Aufgaben, z. B. bei der maschinellen Übersetzung oder der Umwandlung von Text in Sprache, bei denen es darum geht, die Syntax eines Satzes zu verstehen wichtig.

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SpaCy

SpaCy ist eine schnelle und effiziente NLP-Bibliothek für Python. Es ist so konzipiert, dass es einfach zu bedienen ist und Tools für die Entitätserkennung, Wortartkennzeichnung, Abhängigkeitsanalyse und mehr bereitstellt. SpaCy wird in der Industrie wegen seiner Geschwindigkeit und Genauigkeit häufig eingesetzt.

Die Abhängigkeitsanalyse ist eine Verarbeitungstechnik für natürliche Sprache, die die grammatikalische Struktur einer Phrase untersucht, indem sie die Beziehungen zwischen Wörtern in Bezug auf ihre syntaktischen und semantischen Abhängigkeiten bestimmt und dann einen Analysebaum erstellt, der diese Beziehungen erfasst.

Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP ist eine Java-basierte NLP-Bibliothek, die Tools für eine Vielzahl von NLP-Aufgaben bereitstellt, z. B. Stimmungsanalyse, Erkennung benannter Entitäten, Analyse von Abhängigkeiten und mehr. Es ist für seine Genauigkeit bekannt und wird von vielen Organisationen verwendet.

Die Stimmungsanalyse ist der Prozess der Analyse und Bestimmung des subjektiven Tons oder der Einstellung eines Textes, während die Erkennung benannter Entitäten der Prozess ist, benannte Entitäten wie Namen, Orte und Organisationen aus einem Text zu identifizieren und zu extrahieren.

Gensim

Gensim ist eine Open-Source-Bibliothek für Themenmodellierung, Dokumentähnlichkeitsanalyse und andere NLP-Aufgaben. Es bietet Werkzeuge für Algorithmen wie Latent Dirichlet Allocation (LDA) und word2vec zur Generierung von Wörterinbettungen.

LDA ist ein probabilistisches Modell, das für die Themenmodellierung verwendet wird, wobei es die zugrunde liegenden Themen in einer Reihe von Dokumenten identifiziert. Word2vec ist ein auf neuronalen Netzwerken basierendes Modell, das lernt, Wörter Vektoren zuzuordnen, wodurch semantische Analysen und Ähnlichkeitsvergleiche zwischen Wörtern ermöglicht werden.

TensorFlow

TensorFlow ist eine beliebte Bibliothek für maschinelles Lernen, die auch für NLP-Aufgaben verwendet werden kann. Es bietet Werkzeuge zum Aufbau neuronaler Netze für Aufgaben wie Textklassifizierung, Stimmungsanalyse und maschinelle Übersetzung. TensorFlow ist in der Industrie weit verbreitet und hat eine große Support-Community.

Das Klassifizieren von Text in vorgegebene Gruppen oder Klassen wird als Textklassifikation bezeichnet. Die Stimmungsanalyse untersucht den subjektiven Ton eines Textes, um die Einstellung oder Gefühle des Autors zu ermitteln. Maschinen übersetzen Text von einer Sprache in eine andere. Obwohl alle Verfahren zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwenden, sind ihre Ziele unterschiedlich.

Können NLP-Bibliotheken und Blockchain zusammen verwendet werden?

NLP-Bibliotheken und Blockchain sind zwei unterschiedliche Technologien, aber sie können auf verschiedene Weise zusammen verwendet werden. Beispielsweise können textbasierte Inhalte auf Blockchain-Plattformen wie Smart Contracts und Transaktionsaufzeichnungen mit NLP-Ansätzen analysiert und verstanden werden.

NLP kann auch zum Erstellen natürlicher Sprachschnittstellen für Blockchain-Anwendungen angewendet werden, sodass Benutzer mit dem System in Alltagssprache kommunizieren können. Die Integrität und Vertraulichkeit von Benutzerdaten kann durch den Einsatz von Blockchain zum Schutz und zur Validierung von NLP-basierten Apps wie Chatbots oder Stimmungsanalyse-Tools gewährleistet werden.

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