5 Thư viện xử lý ngôn ngữ tự nhiên sử dụng

Các thư viện xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm NLTK, spaCy, Stanford CoreNLP, Gensim và TensorFlow, cung cấp các công cụ dựng sẵn để xử lý và phân tích ngôn ngữ của con người.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) rất quan trọng vì nó cho phép máy móc hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người, đây là phương tiện giao tiếp chính giữa con người với nhau. Bằng cách sử dụng NLP, máy móc có thể phân tích và hiểu được một lượng lớn dữ liệu văn bản phi cấu trúc, cải thiện khả năng hỗ trợ con người trong các nhiệm vụ khác nhau, chẳng hạn như dịch vụ khách hàng, tạo nội dung và ra quyết định.

Ngoài ra, NLP có thể giúp khắc phục rào cản ngôn ngữ, cải thiện khả năng tiếp cận cho người khuyết tật và hỗ trợ nghiên cứu trong các lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như ngôn ngữ học, tâm lý học và khoa học xã hội.

Dưới đây là năm thư viện NLP có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, như được thảo luận bên dưới.

NLTK (Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên)

Một trong những ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi nhất cho NLP là Python, có hệ sinh thái phong phú gồm các thư viện và công cụ cho NLP, bao gồm cả NLTK. Sự phổ biến của Python trong cộng đồng khoa học dữ liệu và máy học, kết hợp với tính dễ sử dụng và tài liệu phong phú về NLTK, đã khiến nó trở thành lựa chọn hàng đầu cho nhiều dự án NLP.

NLTK là một thư viện NLP được sử dụng rộng rãi trong Python. Nó cung cấp các khả năng học máy NLP để Token, tạo gốc, gắn thẻ và phân tích cú pháp. NLTK rất tốt cho người mới bắt đầu và được sử dụng trong nhiều khóa học về NLP.

Tokenization là quá trình chia văn bản thành các phần dễ quản lý hơn, chẳng hạn như các từ, cụm từ hoặc câu cụ thể. Token nhằm mục đích cung cấp cho văn bản một cấu trúc giúp phân tích và thao tác theo chương trình dễ dàng hơn. Một bước tiền xử lý thường xuyên trong các ứng dụng NLP, chẳng hạn như phân loại văn bản hoặc phân tích cảm xúc, là mã hóa.

Các từ có nguồn gốc từ dạng cơ bản hoặc gốc của chúng thông qua quá trình bắt nguồn. Chẳng hạn, run là từ gốc của các thuật ngữ running, runner, và run. Gắn thẻ liên quan đến việc xác định từng phần từ của lời nói (POS) trong tài liệu, chẳng hạn như danh từ, động từ, tính từ, v.v. Trong nhiều ứng dụng NLP, chẳng hạn như phân tích văn bản hoặc dịch máy, trong đó việc biết cấu trúc ngữ pháp của cụm từ là rất quan trọng , gắn thẻ POS là một bước quan trọng.

Phân tích cú pháp là quá trình phân tích cấu trúc ngữ pháp của một câu để xác định mối quan hệ giữa các từ. Phân tích cú pháp liên quan đến việc chia nhỏ câu thành các phần cấu thành, chẳng hạn như chủ ngữ, tân ngữ, động từ, v.v. Phân tích cú pháp là một bước quan trọng trong nhiều tác vụ NLP, chẳng hạn như dịch máy hoặc chuyển đổi văn bản thành giọng nói, trong đó việc hiểu cú pháp của câu là quan trọng.

SpaCy

SpaCy là thư viện NLP nhanh và hiệu quả dành cho Python. Nó được thiết kế để dễ sử dụng và cung cấp các công cụ để nhận dạng thực thể, gắn thẻ một phần lời nói, phân tích cú pháp phụ thuộc, v.v. SpaCy được sử dụng rộng rãi trong ngành vì tốc độ và độ chính xác của nó.

Phân tích cú pháp phụ thuộc là một kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên test cấu trúc ngữ pháp của một cụm từ bằng cách xác định mối quan hệ giữa các từ về mặt phụ thuộc cú pháp và ngữ nghĩa của chúng, sau đó xây dựng cây phân tích cú pháp nắm bắt các mối quan hệ này.

2- A natural language processing (NLP) library: Choose an NLP library that can help your system understand the intent behind the user's voice commands. Some popular options are Natural Language Toolkit (NLTK) or spaCy.

— General ⚔ (@GeneralAptos) April 1, 2023

Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP là một thư viện NLP dựa trên Java cung cấp các công cụ cho nhiều tác vụ NLP, chẳng hạn như phân tích cảm xúc, nhận dạng thực thể được đặt tên, phân tích cú pháp phụ thuộc, v.v. Nó được biết đến với độ chính xác và được nhiều tổ chức sử dụng.

Extracting opinion phrases from user reviews with Stanford CoreNLP https://t.co/t6VIzfNRfz #machinelearning #nlp pic.twitter.com/RHiTl40Q7c

— Julian Hillebrand (@JulianHi) September 11, 2014

phân tích cảm xúc là quá trình phân tích và xác định giọng điệu hoặc thái độ chủ quan của văn bản, trong khi nhận dạng thực thể được đặt tên là quá trình xác định và trích xuất các thực thể được đặt tên, chẳng hạn như tên, địa điểm và tổ chức, từ văn bản.

Gensim

Gensim là một thư viện mã nguồn mở để lập mô hình chủ đề, phân tích tính tương đồng của tài liệu và các tác vụ NLP khác. Nó cung cấp các công cụ cho các thuật toán như phân bổ dirichlet tiềm ẩn (LDA) và word2vec để tạo nhúng từ.

LDA là một mô hình xác suất được sử dụng để lập mô hình chủ đề, trong đó nó xác định các chủ đề cơ bản trong một bộ tài liệu. Word2vec là một mô hình dựa trên mạng nơ-ron học cách ánh xạ từ thành vectơ, cho phép phân tích ngữ nghĩa và so sánh sự giống nhau giữa các từ.

TensorFlow

TensorFlow là một thư viện máy học phổ biến cũng có thể được sử dụng cho các tác vụ NLP. Nó cung cấp các công cụ để xây dựng mạng lưới thần kinh cho các tác vụ như phân loại văn bản, phân tích cảm xúc và dịch máy. TensorFlow được sử dụng rộng rãi trong công nghiệp và có một cộng đồng hỗ trợ lớn.

BEST TensorFlow Books for #DataScientists! #BigData #Analytics #DataScience #IoT #IIoT #PyTorch #Python #RStats #TensorFlow #Java #JavaScript #ReactJS #GoLang #CloudComputing #Serverless #DataScientist #Linux #Books #Programming #Coding #100DaysofCode https://t.co/LDzmqX169M pic.twitter.com/IQeaV3U5sD

— Dr. Ganapathi Pulipaka (@gp_pulipaka) April 7, 2023

Phân loại văn bản thành các nhóm hoặc lớp định trước được gọi là phân loại văn bản. phân tích cảm xúc test giọng điệu chủ quan của văn bản để xác định thái độ hoặc cảm xúc của tác giả. Máy dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác. bất chấp việc tất cả đều sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên nhưng mục tiêu của chúng là khác biệt.

Thư viện NLP và blockchain có thể được sử dụng cùng nhau không?

Thư viện NLP và blockchain là hai công nghệ riêng biệt, nhưng chúng có thể được sử dụng cùng nhau theo nhiều cách khác nhau. Chẳng hạn, nội dung dựa trên văn bản trên nền tảng blockchain, chẳng hạn như hợp đồng thông minh và hồ sơ giao dịch, có thể được phân tích và hiểu bằng các phương pháp NLP.

NLP cũng có thể được áp dụng để tạo giao diện ngôn ngữ tự nhiên cho các ứng dụng blockchain, cho phép người dùng giao tiếp với hệ thống bằng ngôn ngữ hàng ngày. Tính toàn vẹn và quyền riêng tư của dữ liệu người dùng có thể được đảm bảo bằng cách sử dụng blockchain để bảo vệ và xác thực các ứng dụng dựa trên NLP, chẳng hạn như chatbot hoặc công cụ phân tích cảm xúc.

Theo CoinTelegraph