Что такое НЛП?
NLP (обработка естественного языка) — это область искусственного интеллекта, которая дает машинам возможность читать, понимать и извлекать значимые контексты из человеческих языков. Благодаря наличию большого количества данных и огромных вычислительных мощностей НЛП позволяет достичь множества значимых результатов в различных областях, таких как финансы, здравоохранение, безопасность и т. д.
Применения НЛП
НЛП имеет различные варианты использования, такие как
- Его можно применять в сфере здравоохранения для анализа медицинских карт пациентов для прогнозирования заболеваний и лекарств.
- Анализ настроений в различных областях, таких как электронная коммерция
- Повышение безопасности с помощью данных социальных сетей
- Голосовые интерфейсы, такие как Alexa, Siri
- Классификация электронной почты с использованием анализа текста
- Помощь в написании или обобщении
Шаги по решению проблем НЛП
Основная проблема с NLP заключается в том, что у нас есть большой объем неструктурированных данных. Поскольку неструктурированные данные не вписываются в традиционный формат строк и столбцов, данные этого типа трудно анализировать и манипулировать ими. Итак, вот несколько основных шагов для решения проблем НЛП.
- Сбор данных — сбор текстовых данных из различных источников, таких как социальные сети, блоги, электронные письма, обзоры и т. д.
- Очистка данных. Очистка набора данных включает удаление всех ненужных символов или данных, токенизацию путем разделения разных слов, преобразование всех символов в нижний регистр, удаление стоп-слов и т. д.
- Представление данных — изменение текстовых данных в числовом формате, чтобы алгоритмы могли понимать их для получения значимых контекстов.
- Классификация — разделение данных на набор данных для обучения и тестирования. Затем применить модель классификации и тестирование модели.
- Проверка.И последний шаг — понять матрицу ошибок для дальнейшего улучшения модели.
Что такое обработка текста?
Обработка текста — это процесс анализа, обработки и генерации текстовых данных. Используя автоматизированный конвейер, мы можем анализировать данные для получения структурированной информации. Существуют различные методы анализа текстовых данных.
- Статистические методы.Статистические методы, такие как частотное распределение и TF-IDF, используются для обработки и анализа текста.
- Классификация текста. Классификация текста классифицирует текст по предопределенным группам на основе его содержания. Популярные модели в этой категории включают анализ настроений, обнаружение намерений, классификацию языков и т. д.
- Извлечение текста. Извлечение текста — это метод обработки текста, который идентифицирует и получает ценные фрагменты данных, присутствующие в тексте.
Популярные библиотеки, используемые для НЛП
Для НЛП доступно несколько библиотек. Ниже приведены несколько популярных библиотек.
- NLTK (Natural Language ToolKit) –имеет такие функции, как классификация, выделение корней, тегирование, синтаксический анализ, семантическое обоснование и оболочки. Эти функции можно использовать для облегчения обучения и работы с компьютерной лингвистикой.
- Spacy —эта библиотека с открытым исходным кодом наиболее подходит для работы с невероятно крупномасштабными задачами извлечения информации. Основными функциями этой библиотеки являются маркировка частей речи, токенизация, сегментация предложений, распознавание сущностей и предложений и т. д.
- Gensim — эта библиотека используется для тематического моделирования и поиска сходства. Лучше всего подходит для обработки языка и поиска информации.
- TextBlob —Textblob используется для обработки текстовых данных и обеспечивает плавную интеграцию с другими языками программирования. Основные функции этого включают тегирование частей речи, анализ настроений, классификацию, токенизацию, N-граммы, анализ текста и исправление орфографии.
