✅ NLP в Python - Як це працює - Використовуйте справи та кар'єру

Що таке NLP в Python?

Що таке NLP в Python?

Штучний інтелект надзвичайно розвинувся за останнє десятиліття, і тому одне з його підполів - Обробка природних мов. Просування в ШІ - це результат масивної обчислювальної спроможності сучасних систем та великого обсягу неструктурованих даних, що отримуються з безлічі джерел. Натуральна обробка мови або НЛП - це вивчення ШІ, яке дозволяє комп'ютерам обробляти необроблені неструктуровані текстові дані та отримувати з них приховані уявлення.

Визначення

На відміну від людей, комп'ютери недостатньо розумні для обробки неструктурованих даних. Людські істоти можуть отримувати значення з таких даних, тоді як комп'ютери можуть це робити лише зі структурованими даними, що зберігаються в базах даних. Щоб знайти закономірності та отримати значення із природних даних, комп'ютери використовують інструменти та методи, залучені до NLP, для обробки таких даних.

Як NLP працює в Python?

Дуже складно читати та розуміти англійську. Приведене нижче речення є одним із таких прикладів, коли комп’ютеру реально важко зрозуміти реальну думку, що стоїть за реченням.

У машинному навчанні трубопровід будується для кожної проблеми, де кожен фрагмент проблеми вирішується окремо за допомогою ML. Кінцевим результатом буде поєднання декількох моделей машинного навчання, зв'язаних разом. Природний перегляд мови працює аналогічно цьому, коли англійське речення розділено на шматки.

У цьому параграфі є кілька фактів. Все було б легко, якби самі комп'ютери могли зрозуміти, що таке Лондон, але для цього комп'ютери повинні бути навчені основними поняттями письмової мови.

1. Сегментація вироку - корпус розбитий на кілька речень, як нижче.

Це полегшило б наше життя, оскільки краще опрацювати одне речення, ніж абзац в цілому. Розбиття може бути здійснене на основі пунктуацій або декількох інших складних методик, що працює і на неочищених даних.

2. Токенізація слів - Речення можна додатково розділити на лексему слів, як показано нижче.

Після токенізації вищезазначене речення розбивається на -

3. Частини мовного передбачення - Цей процес стосується генерації частин мови для кожного лексеми. Це дозволило б нам зрозуміти значення речення та тему, про яку йдеться у реченні.

4. Лематизація - Слово в реченні може з’являтися в різних формах. Лематизація відслідковує слово назад до його кореня, тобто лему кожного слова.

5. Ідентифікація зупинок слів - у реченні є багато слів-заповнювачів, таких як "the", "a". Ці слова діють як шум у тексті, значення якого ми намагаємося витягнути. Таким чином, необхідно відфільтрувати ці стоп-слова, щоб створити кращу модель.

Залежно від програми, слова зупинки можуть змінюватись. Однак існує заздалегідь визначений список зупинок робіт, на які можна було б посилатися.

6. Визнання іменованої особи - NER - це процес пошуку таких речень, як ім’я, місце, особа, організація тощо, із речення.

Тут використовується контекст появи слова в реченні. Щоб витягнути структуровані дані з тексту, системи NER мають багато застосувань.

Приклад NLP в Python

Більшість компаній зараз готові обробляти неструктуровані дані для зростання свого бізнесу. NLP має широкий спектр застосувань, і з найбільш поширених випадків використання - це Класифікація тексту.

Класифікація тексту на різні категорії автоматично називається текстовою класифікацією. Виявлення спаму чи шинки в електронному листі, категоризація новинних статей - деякі поширені приклади класифікації тексту. Дані, використані для цієї мети, потрібно маркувати.

Кілька кроків у текстовому документообороті, який потрібно дотримуватися, -

Завантаження та попередня обробка даних є першим кроком, а потім вони будуть розділені на поїзд та набір валідації.
Крок інженерних функцій включає вилучення корисних функцій або створення додаткових значущих функцій, які допомогли б розробити кращу модель прогнозування.
Для побудови моделі використовується мітка набору даних для навчання моделі.

Pandas, Scikit-learn, XGBoost, TextBlog, Keras - кілька необхідних бібліотек, які нам потрібно встановити. Тоді ми імпортуємо бібліотеки для підготовки даних, інженерії функцій тощо.

Дані величезні, майже 3, 6 мільйонів відгуків можна завантажити звідси. Частина даних використовується. Він завантажується і читається в кадр даних Pandas.

Цільова змінна кодується і дані розбиваються на поїзди та тестові набори.

Техніка функцій виконується за допомогою наведених нижче різних методів.

1. Підрахунок векторів - представлення документа, терміна та його частоти від корпусу досягається лічильними векторами.

2. Вектори TF-IDF - у документі відносна важливість терміна представлена термінальною частотою (TF) та оцінкою зворотної частоти документа (IDF). TF-IDF можна обчислити по -

Вектори TF-IDF можуть бути згенеровані на рівні Word, який представляє бал кожного терміна, і рівень N-грамів, який є комбінацією n-термінів.

3. Вбудовування слова - представлення документів і слів у вигляді щільного вектора відоме як вбудовування слова. Існують заздалегідь підготовлені вбудовування, такі як Glove, Word2Vec, які можна використовувати, або їх також можна навчити.

4. Моделі теми - Це група слів із документа, яка містить найбільшу кількість інформації. Тут виділено приховане розподілення Діріхле для моделювання тем.

Режим побудований після того, як буде виконана інженерія функцій, і відповідні функції були вилучені.

5. Naive Bayes - Він заснований на теоремі Байєса, і алгоритм вважає, що між функціями в наборі даних немає взаємозв'язку.

6. Логістична регресія - вимірює лінійну залежність між ознаками, а цільову змінну вимірюють на основі сигмоїдної функції, яка оцінює ймовірності.

7. Підтримка векторної машини - гіперплан розділяє два класи в SVM.

8. Випадкова лісова модель - модель ансамблю, де зменшується дисперсія і поєднує кілька дерев рішень разом.

9. XG Boost - Упередженість знижується, і слабкі студенти перетворюються на сильних.

Як NLP допоможе вам у вашій кар’єрі?

Обробка природних мов - це бурхливе поле на ринку, і майже кожна організація потребує НЛП-інженера, який допоможе їм обробити вихідні дані. Таким чином, необхідно обов'язково оволодіти необхідними навичками, оскільки на ринку не бракує робочих місць.

Висновок: NLP в Python

У цій статті ми почали зі вступу до NLP в Python, а потім реалізували один випадок використання в Python, щоб показати, як працювати з NLP в Python.

NLP в Python - Як це працює - Використовуйте справи та кар'єру - Приклади НЛП