کتابخانه های پردازش زبان طبیعی، از جمله NLTK، spaCy، Stanford CoreNLP، Gensim و TensorFlow، ابزارهای از پیش ساخته شده ای را برای پردازش و تجزیه و تحلیل زبان انسان ارائه می دهند.
پردازش زبان طبیعی (NLP) از این جهت مهم است که ماشین ها را قادر می سازد تا زبان انسانی را که ابزار اصلی ارتباط بین افراد است، درک، تفسیر و تولید کنند. با استفاده از NLP، ماشین ها می توانند مقادیر زیادی از اطلاعات متنی بدون ساختار را تجزیه و تحلیل و معنا کنند. همچنین توانایی آن ها را برای کمک به انسان در کارهای مختلف، مانند خدمات مشتری، ایجاد محتوا و تصمیم گیری، بهبود بخشند.
NLP می تواند به پل زدن موانع زبانی، بهبود دسترسی افراد دارای معلولیت و حمایت از تحقیقات در زمینه های مختلف مانند زبان شناسی، روانشناسی و علوم اجتماعی کمک کند.
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 اطلاعات و یادگیری ماشین، همراه با سهولت استفاده و مستندات گسترده NLTK، آن را به گزینه ای برای بسیاری از پروژه های NLP تبدیل کرد.
NLTK یک کتابخانه NLP پرکاربرد در پایتون است. قابلیت های یادگیری ماشینی NLP را برای توکن سازی، ریشه گذاری، برچسب گذاری و تجزیه ارائه می دهد. 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 توکن سازی دادن ساختاری به متن است که تحلیل و دستکاری برنامه ای را آسان تر می کند. 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. برچسب گذاری شامل شناسایی بخشی از گفتار هر کلمه (POS) در یک سند، مانند اسم، فعل و صفت است. در بسیاری از برنامه های NLP، مانند تجزیه و تحلیل متن یا ترجمه ماشینی، جایی که دانستن ساختار دستوری یک عبارت حیاتی است. برچسب گذاری POS یک مرحله بسیار مهم است.
تجزیه فرآیند تجزیه و تحلیل ساختار دستوری یک جمله برای شناسایی روابط بین کلمات است. شامل تقسیم یک جمله به بخش های تشکیل دهنده، مانند موضوع، مفعول و فعل 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.
SpaCy
SpaCy یک کتابخانه NLP سریع و کارآمد برای پایتون است. همچنین 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 وسیع 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. 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 نام گذاری شده، تجزیه وابستگی و موارد دیگر فراهم می کند. این به دلیل دقت آن شناخته می شود 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 کتابخانه منبع باز برای مدل سازی موضوع، تجزیه و تحلیل شباهت اسناد و سایر وظایف NLP است. ابزارهایی برای الگوریتم هایی مانند تخصیص دیریکله پنهان (LDA) و word2vec برای ایجاد جاسازی های کلمه فراهم می کند.
LDA یک مدل احتمالی است که برای مدل سازی موضوع استفاده می شود. جایی که موضوعات اساسی را در مجموعه ای از اسناد شناسایی می کند. 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 وسیعی 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 مجزا هستند، اما می توان از آنها به روش های مختلف با هم استفاده کرد. به عنوان مثال، محتوای مبتنی بر متن در پلتفرم‌های بلاک چین، مانند قراردادهای هوشمند و سوابق تراکنش ها، می تواند با استفاده از رویکردهای NLP تجزیه و تحلیل و درک شود.
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 اطلاعات 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.
