Doğal dil işleme (NLP), makinelerin insanlar arasındaki birincil iletişim aracı olan insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağladığı için önemlidir. Makineler, NLP kullanarak büyük miktarda yapılandırılmamış metinsel veriyi analiz edip anlamlandırabilir ve böylece müşteri hizmetleri, içerik oluşturma ve karar verme gibi çeşitli görevlerde insanlara yardımcı olma yeteneklerini geliştirir.
Ek olarak NLP, dil engellerini aşmaya, engelli bireyler için erişilebilirliği artırmaya ve çeşitli alanlarda araştırmaları desteklemeye yardımcı olabilir. dilbilimpsikoloji ve sosyal bilimler.
Aşağıda tartışıldığı gibi, çeşitli amaçlar için kullanılabilen beş NLP kitaplığı vardır.
NLTK (Doğal Dil Araç Seti)
NLP için en yaygın kullanılan programlama dillerinden biri, NLTK dahil olmak üzere NLP için zengin bir kitaplık ve araç ekosistemine sahip olan Python’dur. Python’un veri bilimi ve makine öğrenimi topluluklarındaki popülaritesi, NLTK’nın kullanım kolaylığı ve kapsamlı dokümantasyonu ile birleştiğinde, onu birçok NLP projesi için tercih edilen bir seçenek haline getirdi.
NLTK, Python’da yaygın olarak kullanılan bir NLP kitaplığıdır. NLP sunar makine öğrenme belirteçleştirme, gövde oluşturma, etiketleme ve ayrıştırma için yetenekler. NLTK, yeni başlayanlar için harikadır ve NLP ile ilgili birçok akademik kursta kullanılır.
Belirteçleştirme, bir metni belirli kelimeler, deyimler veya cümleler gibi daha yönetilebilir parçalara bölme işlemidir. Simgeleştirme, metne programatik analiz ve manipülasyonu kolaylaştıran bir yapı kazandırmayı amaçlar. NLP uygulamalarında, metin sınıflandırması veya duyarlılık analizi gibi sık kullanılan bir ön işleme adımı, simgeleştirmedir.
Sözcükler, kök oluşturma işlemi yoluyla temel veya kök biçimlerinden türetilir. Örneğin, “koşmak”, “koşmak”, “koşmak” ve “koşmak” terimlerinin köküdür. Etiketleme, bir belgedeki isim, fiil, sıfat vb. gibi her kelimenin konuşma bölümünü (POS) tanımlamayı içerir. .. Bir ifadenin gramer yapısını bilmenin kritik olduğu metin analizi veya makine çevirisi gibi birçok NLP uygulamasında POS etiketleme çok önemli bir adımdır.
Ayrıştırma, kelimeler arasındaki ilişkileri belirlemek için bir cümlenin gramer yapısını analiz etme sürecidir. Ayrıştırma, bir cümleyi özne, nesne, fiil vb. kurucu parçalara ayırmayı içerir. Ayrıştırma, bir cümlenin sözdizimini anlamanın önemli olduğu makine çevirisi veya metinden konuşmaya dönüştürme gibi birçok NLP görevinde çok önemli bir adımdır. önemli.
İlgili: ChatGPT kullanarak kodlama becerilerinizi nasıl geliştirebilirsiniz?
SpaCy
SpaCy, Python için hızlı ve verimli bir NLP kitaplığıdır. Kullanımı kolay olacak şekilde tasarlanmıştır ve varlık tanıma, konuşma parçası etiketleme, bağımlılık ayrıştırma ve daha fazlası için araçlar sağlar. SpaCy, endüstride hızı ve doğruluğu nedeniyle yaygın olarak kullanılmaktadır.
Bağımlılık ayrıştırma, sözcükler arasındaki ilişkileri sözdizimsel ve anlamsal bağımlılıkları açısından belirleyerek ve ardından bu ilişkileri yakalayan bir ayrıştırma ağacı oluşturarak bir ifadenin gramer yapısını inceleyen doğal bir dil işleme tekniğidir.
2- Bir doğal dil işleme (NLP) kitaplığı: Sisteminizin, kullanıcının sesli komutlarının ardındaki amacı anlamasına yardımcı olabilecek bir NLP kitaplığı seçin. Bazı popüler seçenekler, Natural Language Toolkit (NLTK) veya spaCy’dir.
— Genel ⚔ (@GeneralAptos) 1 Nisan 2023
Stanford CoreNLP
Stanford CoreNLP, duygu analizi, adlandırılmış varlık tanıma, bağımlılık ayrıştırma ve daha fazlası gibi çeşitli NLP görevleri için araçlar sağlayan Java tabanlı bir NLP kitaplığıdır. Doğruluğu ile bilinir ve birçok kuruluş tarafından kullanılır.
Stanford CoreNLP ile kullanıcı incelemelerinden fikir cümleleri çıkarma http://t.co/t6VIzfNRfz #makine öğrenme #nlp pic.twitter.com/RHiTl40Q7c
— Julian Hillebrand (@JulianHi) 11 Eylül 2014
Duyarlılık analizi, bir metnin sübjektif tonunu veya tutumunu analiz etme ve belirleme süreciyken, adlandırılmış varlık tanıma, adlar, yerler ve kuruluşlar gibi adlandırılmış varlıkları bir metinden belirleme ve çıkarma işlemidir.
nesil
Gensim bir açık kaynak konu modelleme, belge benzerlik analizi ve diğer NLP görevleri için kitaplık. Gizli dirichlet tahsisi (LDA) ve kelime katıştırmaları oluşturmak için word2vec gibi algoritmalar için araçlar sağlar.
LDA, bir dizi belgedeki temel konuları tanımladığı konu modelleme için kullanılan olasılıksal bir modeldir. Word2vec, sözcükleri vektörlerle eşlemeyi öğrenen, sözcükler arasında anlamsal analiz ve benzerlik karşılaştırmaları sağlayan sinir ağı tabanlı bir modeldir.
Tensor Akışı
TensorFlow, NLP görevleri için de kullanılabilen popüler bir makine öğrenimi kitaplığıdır. Metin sınıflandırma, duyarlılık analizi ve makine çevirisi gibi görevler için sinir ağları oluşturmaya yönelik araçlar sağlar. TensorFlow, endüstride yaygın olarak kullanılmaktadır ve geniş bir destek topluluğuna sahiptir.
EN İYİ TensorFlow Kitapları #DataScientists! #Büyük veri #analitik #DataScience #IoT #IIoT #PyTorch #Python #RStats #TensorFlow #Java #JavaScript #ReactJS #GoLang #Bulut bilişim #sunucusuz #Veri Bilimcisi #Linux #Kitabın #Programlama #Kodlama #100DaysofCode https://t.co/LDzmqX169M pic.twitter.com/IQeaV3U5sD
— Dr. Ganapathi Pulipaka (@gp_pulipaka) 7 Nisan 2023
Metni önceden belirlenmiş gruplara veya sınıflara göre sınıflandırmak, metin sınıflandırması olarak bilinir. Duygu analizi, yazarın tutumunu veya duygularını belirlemek için bir metnin öznel tonunu inceler. Makineler metni bir dilden diğerine çevirir. Hepsi doğal dil işleme tekniklerini kullanırken amaçları farklıdır.
NLP kitaplıkları ve blockchain birlikte kullanılabilir mi?
NLP kütüphaneleri ve blok zinciri iki farklı teknolojidir, ancak çeşitli şekillerde birlikte kullanılabilirler. Örneğin, blockchain platformlarındaki metin tabanlı içerik, örneğin akıllı sözleşmeler ve işlem kayıtları, NLP yaklaşımları kullanılarak analiz edilebilir ve anlaşılabilir.
NLP, kullanıcıların günlük dili kullanarak sistemle iletişim kurmasına izin vererek, blockchain uygulamaları için doğal dil arayüzleri oluşturmak için de uygulanabilir. Kullanıcı verilerinin bütünlüğü ve gizliliği, sohbet botları veya duygu analizi araçları gibi NLP tabanlı uygulamaları korumak ve doğrulamak için blockchain kullanılarak garanti edilebilir.
İlgili: AI sohbetinde veri koruması: ChatGPT, GDPR standartlarına uygun mu?