پردازش زبان طبیعی (NLP) از این جهت مهم است که ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا زبان انسانی را که ابزار اصلی ارتباط بین افراد است، درک، تفسیر و تولید کنند. با استفاده از NLP، ماشین‌ها می‌توانند مقادیر زیادی از داده‌های متنی بدون ساختار را تجزیه و تحلیل و معنا کنند و توانایی آن‌ها را برای کمک به انسان در کارهای مختلف، مانند خدمات مشتری، ایجاد محتوا و تصمیم‌گیری، وضعیت بخشند.

علاوه بر این، NLP می تواند به پل زدن موانع زبانی، وضعیت دسترسی برای افراد دارای معلولیت و حمایت از تحقیقات در زمینه های مختلف، مانند زبان شناسی، روانشناسی و علوم اجتماعی.

در اینجا پنج کتابخانه NLP وجود دارد که می توانند برای اهداف مختلف مورد استفاده قرار گیرند، همانطور که در زیر بحث شده است.

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 برای بسیاری از پروژه های NLP تبدیل کرده است.

NLTK یک کتابخانه NLP پرکاربرد در پایتون است. NLP را ارائه می دهد فراگیری ماشین قابلیت های نشانه گذاری، ریشه یابی، برچسب گذاری و تجزیه. NLTK برای مبتدیان عالی است و در بسیاری از دوره های آکادمیک NLP استفاده می شود.

توکن سازی فرآیند تقسیم یک متن به قطعات قابل مدیریت تر، مانند کلمات، عبارات یا جملات خاص است. هدف توکن‌سازی دادن ساختاری به متن است که تحلیل و دستکاری برنامه‌ای را آسان‌تر می‌کند. یک مرحله پیش پردازش مکرر در برنامه های NLP، مانند دسته بندی متن یا تجزیه و تحلیل احساسات، نشانه گذاری است.

کلمات از شکل پایه یا ریشه خود از طریق فرآیند ریشه یابی مشتق می شوند. به عنوان مثال، “run” ریشه اصطلاحات “running”، “runner” و “run” است. برچسب‌گذاری شامل شناسایی بخشی از گفتار هر کلمه (POS) در یک سند، مانند اسم، فعل، صفت و غیره است. .. در بسیاری از برنامه های NLP، مانند تجزیه و تحلیل متن یا ترجمه ماشینی، جایی که دانستن ساختار دستوری یک عبارت مهم است، برچسب گذاری POS یک مرحله بسیار مهم است.

تجزیه فرآیند تجزیه و تحلیل ساختار دستوری یک جمله برای شناسایی روابط بین کلمات است. تجزیه شامل تقسیم یک جمله به بخش های تشکیل دهنده مانند موضوع، مفعول، فعل و غیره است. تجزیه یک مرحله مهم در بسیاری از کارهای NLP است، مانند ترجمه ماشینی یا تبدیل متن به گفتار، جایی که درک نحو یک جمله است. مهم.

مربوط: چگونه با استفاده از ChatGPT مهارت های کدنویسی خود را وضعیت بخشیم؟

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 شناسایی موجودیت، برچسب گذاری بخشی از 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 تعیین روابط بین کلمات بر حسب وابستگی های نحوی و معنایی آنها بررسی می کند و سپس یک درخت تجزیه می سازد که این روابط را نشان می دهد.

استنفورد CoreNLP

Stanford CoreNLP یک کتابخانه NLP مبتنی بر جاوا است که ابزارهایی را برای انواع وظایف 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.

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 است متن باز کتابخانه ای برای مدل سازی موضوع، تحلیل شباهت اسناد و سایر وظایف NLP. ابزارهایی برای الگوریتم‌هایی مانند تخصیص دیریکله پنهان (LDA) و word2vec برای ایجاد جاسازی‌های کلمه فراهم می‌کند.

LDA یک مدل احتمالی است که برای مدل‌سازی موضوع استفاده می‌شود، جایی که موضوعات اساسی را در مجموعه‌ای از اسناد شناسایی می‌کند. Word2vec یک مدل مبتنی بر شبکه عصبی است که یاد می گیرد کلمات را به بردارها نگاشت کند و امکان تجزیه و تحلیل معنایی و مقایسه شباهت بین کلمات را فراهم می کند.

TensorFlow

TensorFlow یک کتابخانه محبوب یادگیری ماشینی است که می تواند برای کارهای NLP نیز استفاده شود. ابزارهایی برای ساخت شبکه های عصبی برای کارهایی مانند طبقه بندی متن، تجزیه و تحلیل احساسات و ترجمه ماشینی فراهم می کند. TensorFlow به طور گسترده در صنعت استفاده می شود و جامعه پشتیبانی بزرگی دارد.

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 بررسی می کند تا نگرش یا احساسات نویسنده را مشخص کند. ماشین ها متن را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه می کنند. در حالی که همه از تکنیک های پردازش زبان طبیعی استفاده می کنند، اهداف آنها متمایز است.

آیا می توان از کتابخانه های NLP و بلاک چین با هم استفاده کرد؟

کتابخانه های NLP و بلاک چین دو فناوری متمایز هستند، اما می توان آنها را با هم به روش های مختلف مورد استفاده قرار داد. به عنوان مثال، محتوای مبتنی بر متن در پلتفرم های بلاک چین، مانند قراردادهای هوشمند و سوابق تراکنش 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 حریم خصوصی داده های کاربر را می توان با استفاده از بلاک چین برای محافظت و اعتبار سنجی برنامه های مبتنی بر NLP، مانند چت بات ها یا ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات، تضمین کرد.

مربوط: حفاظت از داده ها در چت هوش مصنوعی: آیا ChatGPT با استانداردهای GDPR مطابقت دارد؟