Natūralios kalbos apdorojimas (NLP) – tai studijų sritis, nagrinėjanti kompiuterių ir žmonių sąveiką naudojant natūralią kalbą. NLP pastaraisiais metais tampa vis svarbesnė, nes vis daugiau įmonių ir organizacijų kreipiasi į duomenimis pagrįstus metodus, kad gautų įžvalgų iš didžiulio tekstinių duomenų kiekio. Python yra viena iš populiariausių NLP programavimo kalbų dėl jos naudojimo paprastumo, lankstumo ir didelės bendruomenės palaikymo.
Tačiau dirbant su didelio masto NLP projektais svarbu naudoti pramoninio stiprumo įrankius. Tai gali susidoroti su realių programų sudėtingumu. Šiame straipsnyje apžvelgsime kai kurias populiariausias pramoninio stiprumo NLP bibliotekas, kurias galima rasti Python.
NLP bibliotekos pasiekiamos Python
SpaCy
SpaCy yra atvirojo kodo Python biblioteka, sukurta pažangioms NLP (Natūralios kalbos apdorojimas) užduotims atlikti. Jis žinomas dėl savo greičio, tikslumo ir efektyvumo, todėl yra populiarus daugelio NLP programų pasirinkimas. Biblioteką sukūrė Matthew Honnibal ir Ines Montani 2015 m., o nuo to laiko ji tapo viena iš plačiausiai naudojamų NLP bibliotekų Python.
Pre-trained statistical models
Viena iš pagrindinių „spaCy“ savybių yra iš anksto parengti statistiniai modeliai įvairioms NLP užduotims atlikti. Tokie kaip pavadinto objekto atpažinimas, kalbos dalies žymėjimas, priklausomybės analizė ir teksto klasifikavimas. Šie modeliai yra apmokyti naudojant didelius anotuotus duomenų rinkinius ir gali būti lengvai integruoti į daugybę NLP programų. Be to, „spaCy“ suteikia įrankius, skirtus pritaikytiems modeliams mokyti naudojant jūsų pačių anotuotus duomenis.
Efficiency and speed
SpaCy’s NLP pipeline is also designed for efficiency and speed. It allows for easy tokenization of raw text. Which is the process of breaking down text into individual words or phrases. And includes pre-processing steps such as sentence segmentation and stop-word removal. SpaCy also uses a fast and efficient parsing algorithm, which can analyze large amounts of text quickly and accurately.
Žodžių vektorių palaikymas
Kita naudinga „spaCy“ savybė yra palaikymas žodžių vektoriams, kuris yra būdas vaizduoti žodžius kaip skaitinius vektorius didelės dimensijos erdvėje. Šie žodžių vektoriai gali būti įvairių rūšių NLP užduotis atlikti. Tokie kaip panašumas ir grupavimas, ir gali būti lengvai integruoti į kitus mašininio mokymosi modelius.
Vizualizacijos įrankių asortimentas
Galiausiai, spaCy suteikia lengvai naudojamą API ir daugybę vizualizavimo įrankių. Tai gali būti naudinga tyrinėjant ir suprantant didelius duomenų rinkinius. Biblioteka taip pat turi didelę ir aktyvią bendruomenę, kuri teikia nuolatinę paramą ir prisideda prie jos plėtros.
Apskritai, „spaCy“ yra galinga ir lanksti NLP biblioteka, kurią galima naudoti atliekant įvairias užduotis – nuo paprastos teksto analizės iki sudėtingų mašininio mokymosi modelių. Dėl greičio, tikslumo ir naudojimo paprastumo jis yra populiarus pasirinkimas daugelyje NLP programų.
NLTK (natūralios kalbos įrankių rinkinys)
NLTK (Natural Language Toolkit) yra Python biblioteka, sukurta NLP (Natūralios kalbos apdorojimas) užduotims atlikti. Pirmą kartą jis buvo išleistas 2001 m. ir nuo tada tapo viena iš plačiausiai naudojamų NLP bibliotekų Python. NLTK teikia bibliotekų ir įrankių rinkinį, skirtą simboliniam ir statistiniam natūralios kalbos apdorojimui. Be kita ko, įskaitant atpažinimą, steminimą, lemmatizavimą, analizavimą ir įvardintų objektų atpažinimą.
Giluminiu mokymusi pagrįstoms NLP užduotims atlikti „TensorFlow“ ir „PyTorch“ yra dvi populiarios bibliotekos, teikiančios galingus neuroninių tinklų kūrimo ir mokymo įrankius. Abi bibliotekos turi iš anksto paruoštus užduočių modelius. Tokie kaip mašininis vertimas, teksto klasifikavimas ir įvardytų objektų atpažinimas, taip pat šių modelių tikslinimo ir pritaikymo įrankiai.
Iš anksto pagamintų korpusų ir modelių asortimentas
Viena iš pagrindinių NLTK ypatybių yra iš anksto sukurtų korpusų ir modelių asortimentas, kuris gali būti naudojamas įvairioms NLP užduotims atlikti. Tai apima Brown Corpus, kuriame yra įvairių tekstų iš skirtingų žanrų. Ir WordNet leksinė duomenų bazė, kurioje pateikiama didelė žodžių ir jų reikšmių saugykla. NLTK taip pat teikia iš anksto sukurtus klasifikavimo užduočių modelius, pvz., nuotaikų analizę, kalbos dalies žymėjimą ir įvardintų objektų atpažinimą.
Be iš anksto sukurtų modelių ir korpusų, NLTK siūlo daugybę įrankių, skirtų pasirinktinius NLP modelius kurti. Tai apima funkcijų pasirinkimo ir modelių mokymo įrankius, taip pat įvairių mašininio mokymosi algoritmų palaikymą, įskaitant sprendimų medžius, Naive Bayes ir paramos vektorines mašinas. NLTK taip pat teikia NLP modelių našumo vertinimo įrankius, o tai labai svarbu siekiant užtikrinti, kad modeliai būtų tikslūs ir veiksmingi.
Kelių programavimo paradigmų palaikymas
Kitas svarbus NLTK bruožas yra kelių programavimo paradigmų palaikymas, įskaitant objektinį programavimą, funkcinį programavimą ir procedūrinį programavimą. Dėl to tai yra universali biblioteka, kurią gali naudoti kūrėjai, turintys platų programavimo pagrindų spektrą.
Bendruomenė
Galiausiai, NLTK turi didelę ir aktyvią bendruomenę, kuri teikia nuolatinę paramą ir prisideda prie jos plėtros. Bendruomenė taip pat teikia daugybę išteklių ir vadovėlių, skirtų mokytis NLTK, įskaitant išsamią internetinę knygą pavadinimu „Natūralios kalbos apdorojimas naudojant Python“.
Apskritai, NLTK yra galinga ir įvairiapusė NLP biblioteka, teikianti daugybę įrankių ir modelių įvairioms NLP užduotims atlikti. Daugelio programavimo paradigmų palaikymas, taip pat didelė ir aktyvi bendruomenė daro jį populiariu daugelio NLP programų pasirinkimu.
Apkabinantys veido transformeriai
„Face Transformers“ biblioteka yra giliu mokymusi pagrįsta „Python“ biblioteka, kurią sukūrė Aliaksandr Siarohin, Stéphane Lathuilière, Sergejus Tulyakovas ir Elisa Ricci. Tai leidžia vartotojams manipuliuoti veido išraiškomis ir ypatybėmis vaizduose ir vaizdo įrašuose, naudojant generatyvius priešininkų tinklus (GAN).
Bibliotekoje, be kitų užduočių, yra iš anksto paruoštų GAN modelių, skirtų manipuliuoti veido atributais, keisti veidus ir animuoti veidą. Šie modeliai yra apmokyti naudojant didelius veido vaizdų duomenų rinkinius ir gali būti pritaikyti konkrečioms programoms.
Naudojimo paprastumas
Viena iš pagrindinių „Face Transformers“ savybių yra paprastas naudojimas. Bibliotekoje yra paprasta ir intuityvi API, leidžianti vartotojams manipuliuoti veido išraiškomis ir funkcijomis naudojant vos kelias kodo eilutes. Pavyzdžiui, norėdami sukeisti dviejų žmonių veidus vaizde. Vartotojai gali tiesiog iškviesti funkciją „face_swap“ ir pateikti šaltinio bei tikslinius vaizdus.
Greitis ir efektyvumas
Kita svarbi „Face Transformers“ savybė – greitis ir efektyvumas. Biblioteka optimizuota veikti su GPU, todėl greitai ir efektyviai gali apdoroti didelius duomenų kiekius. Dėl to tai yra populiarus pasirinkimas tokioms programoms kaip vaizdo įrašų redagavimas ir veido animacija realiuoju laiku.
Be iš anksto paruoštų modelių, „Face Transformers“ taip pat siūlo įrankius, skirtus pritaikytiems GAN modeliams mokyti. Tai leidžia vartotojams mokyti modelius pagal savo duomenų rinkinius konkrečioms programoms, pvz., generuoti tikroviškus 3D pseudoportretus arba animuoti personažus vaizdo žaidimuose.
Apskritai „Face Transformers“ biblioteka yra galingas ir universalus įrankis, skirtas manipuliuoti veido išraiškomis ir funkcijomis vaizduose ir vaizdo įrašuose. Dėl naudojimo paprastumo, greičio ir efektyvumo jis yra populiarus pasirinkimas daugeliui programų. Nuo vaizdo redagavimo iki personažų animacijos.
Apibendrinimas
Apibendrinant, „Python“ turi platų pramoninio stiprumo NLP bibliotekų asortimentą, kurių kiekviena turi savo stipriąsias ir silpnąsias puses. Priklausomai nuo konkrečios NLP programos, norint pasiekti geriausių rezultatų, gali tekti naudoti šių bibliotekų derinį. Tačiau naudojant tinkamus įrankius ir metodus, Python yra galinga kalba, skirta pramoninio stiprumo NLP.