Oʻzbekiston respublikasi oliy va oʻrta maxsus ta’lim vazirligi

NLP kutubxonasi nima?
Ilgari faqat mutaxassislar matematika, mashinani o'rganish va tilshunoslik bo'yicha yuqori bilimlarni talab qiladigan tabiiy tillarni qayta ishlash loyihalarining
bir qismi bo'lishi mumkin edi. Endi ishlab chiquvchilar matnni oldindan qayta ishlashni soddalashtiradigan tayyor vositalardan foydalanishlari mumkin, shunda ular diqqatlarini mashinani o'rganish modellarini yaratishga qaratishlari mumkin.
NLP muammolarini hal qilish uchun yaratilgan ko'plab vositalar va kutubxonalar
mavjud. Yillar davomida mijozlarimizga sifatli loyihalarni yetkazib berishga yordam bergan 8 ta ajoyib Python Natural Language Processing kutubxonalari haqida koʻproq maʼlumot olish uchun oʻqing.
Nima uchun tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) uchun Python dan foydalanish kerak?
Python haqida juda ko'p narsa bor, bu uni NLP loyihasi uchun juda yaxshi
dasturlash tilini tanlash imkonini beradi. Ushbu tilning oddiy sintaksisi va shaffof semantikasi uni Tabiiy tilni qayta ishlash vazifalarini o'z ichiga olgan loyihalar uchun ajoyib tanlov qiladi. Bundan tashqari, ishlab chiquvchilar mashinani o'rganish
kabi texnikalar uchun qulay bo'lgan boshqa tillar va vositalar bilan integratsiya uchun ajoyib yordamdan bahramand bo'lishlari mumkin.
Ammo bu ko'p qirrali tilda yana bir narsa borki, bu mashinalarga tabiiy tillarni qayta ishlashga yordam beradigan ajoyib texnologiyadir. U ishlab
chiquvchilarga NLP vositalari va kutubxonalarining keng to'plamini taqdim etadi, bu esa ishlab chiquvchilarga hujjatlar tasnifi, mavzularni modellashtirish, nutq qismini (POS) teglash, so'z vektorlari va hissiyotlarni tahlil qilish kabi ko'plab NLP bilan bog'liq vazifalarni bajarishga imkon beradi.
1. Natural Language Toolkit (NLTK)
Havola:https://www.nltk.org/
NLTK - bu Python-da tasniflash, stemming, teglash, tahlil qilish, semantik fikrlash va tokenizatsiya kabi vazifalarni qo'llab-quvvatlaydigan muhim kutubxona. Bu asosan tabiiy tilni qayta ishlash va mashinani o'rganish uchun sizning asosiy
vositangizdir. Bugungi kunda u ushbu sohada (va mashinani o'rganishda) oyoq barmoqlarini botirayotgan Python dasturchilari uchun ta'lim asosi bo'lib xizmat qiladi.
Kutubxona Pensilvaniya universitetida Stiven Bird va Edvard Loper tomonidan ishlab chiqilgan va NLP tadqiqotida muhim ro'l o'ynagan. Dunyo bo'ylab ko'plab
universitetlar o'z kurslarida NLTK, Python kutubxonalari va boshqa vositalardan foydalanadilar.
Ushbu kutubxona juda ko'p qirrali, ammo tan olishimiz kerakki, Python bilan tabiiy tilni qayta ishlash uchun undan foydalanish juda qiyin. NLTK juda sekin bo'lishi
mumkin va ishlab chiqarishni tez sur'atda bermaydi. O'rganish egri chizig'i keskin, ammo
ishlatish talablariga javob ishlab chiquvchilar kabi
resurslardan foydalanishlari mumkin bu foydali kitob ushbu asboblar to'plami qo'llab-quvvatlaydigan tilni qayta ishlash vazifalari ortidagi tushunchalar haqida ko'proq ma'lumot olish uchun.

• TextBlob

Havola:https://textblob.readthedocs.io/en/dev/
TextBlob Python-da NLP bilan sayohatni boshlayotgan va NLTK bilan birinchi uchrashuvidan unumli foydalanmoqchi bo'lgan ishlab chiquvchilar uchun
majburiydir. U asosan yangi boshlanuvchilarga his-tuyg'ularni tahlil qilish, post- tagging yoki ot iboralarini chiqarish kabi asosiy NLP vazifalarini o'rganishga yordam beradigan oson interfeys bilan ta'minlaydi.
Python yordamida NLPga birinchi qadamlarini qo'ymoqchi bo'lgan har bir kishi
ushbu kutubxonadan foydalanishi kerak deb hisoblaymiz. Bu prototiplarni loyihalashda juda foydali. Biroq, u NLTK ning asosiy kamchiliklarini ham meros qilib oldi - NLP Python ishlab chiqarishdan foydalanish talablariga duch kelgan ishlab chiquvchilarga yordam berish juda sekin.

• CoreNLP

Havola:https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/
Ushbu kutubxona Stenford universitetida ishlab chiqilgan va u Java tilida yozilgan. Shunga qaramay, u ko'plab turli tillar, jumladan Python uchun o'ramlar bilan jihozlangan. Shuning uchun bu Python-da tabiiy tilni qayta ishlashda qo'llarini
sinab ko'rishga qiziqqan dasturchilar uchun foydali bo'lishi mumkin. CoreNLP ning eng katta afzalligi nimada. Kutubxona haqiqatan ham tez va mahsulotni ishlab chiqish muhitida yaxshi ishlaydi. Bundan tashqari, CoreNLP komponentlarining ba'zilari NLTK bilan birlashtirilishi mumkin, bu esa ikkinchisining samaradorligini oshirishi kerak.

• Gensim NLP uchun Python-dan foydalaning

Havola:https://github.com/RaRe-Technologies/gensim
Gensim Python kutubxonasi boʻlib, u vektor fazosini modellashtirish va mavzuni modellashtirish vositalari toʻplami orqali ikki hujjat oʻrtasidagi semantik
oʻxshashlikni aniqlashga ixtisoslashgan. U samarali ma'lumotlarni uzatish va qo'shimcha algoritmlar yordamida katta matn korpusini boshqarishi mumkin, bu faqat ommaviy va xotirada qayta ishlashga mo'ljallangan boshqa paketlar haqida aytishimiz mumkin bo'lgan narsadan ko'proq. Bizga yoqadigan narsa bu xotiradan foydalanishni ajoyib optimallashtirish va qayta ishlash tezligi. Bularga boshqa Python kutubxonasi NumPy yordamida erishildi. Asbobning vektor fazosini modellashtirish imkoniyatlari ham yuqori darajada.

• spaCy

Havola:https://spacy.io/
spaCy nisbatan yosh kutubxona bo'lib, ishlab chiqarish uchun mo'ljallangan. Shuning uchun u NLTK kabi boshqa Python NLP kutubxonalariga qaraganda ancha qulayroq. spaCy bugungi kunda bozorda mavjud bo'lgan eng tezkor sintaktik tahlilni taklif qiladi. Bundan tashqari, asboblar to'plami Cython-da yozilganligi sababli, u juda tez va samarali.
Biroq, hech qanday vosita mukammal emas. Biz hozirgacha qamrab olgan kutubxonalar bilan solishtirganda, spaCy eng kam sonli tillarni (etti) qo'llab- quvvatlaydi. Biroq, mashinani o'rganish, NLP va spaCy-ning asosiy kutubxona

sifatida tobora ommalashib borayotgani ushbu vosita tez orada ko'proq dasturlash tillarini qo'llab-quvvatlashni boshlashini anglatadi.
6. poliglot Havola:https://polyglot.readthedocs.io/en/latest/index.html
Bu biroz kamroq taniqli kutubxona bizning sevimlilarimizdan biri, chunki u keng tahlil va ta'sirchan tilni qamrab oladi. NumPy tufayli u ham juda tez ishlaydi. Poliglotdan foydalanish spaCy-ga o'xshaydi - bu juda samarali, sodda va
asosan spaCy tilini qo'llab-quvvatlamaydigan tanlovdir. Kutubxona olomondan ajralib turadi,
loyihalar chunki u
uchun quvur
ajoyib liniyasi
mexanizmlari orqali buyruq satrida maxsus buyruqdan foydalanishni talab qiladi. Albatta sinab ko'rishga arziydi.

• scikit – o‘rganmoq Havola:https://scikit-learn.org/

Ushbu qulay NLP kutubxonasi ishlab chiquvchilarga mashinani o'rganish modellarini yaratish uchun keng ko'lamli algoritmlarni taqdim etadi. U matnni tasniflash muammolarini hal qilish uchun xususiyatlarni yaratishning "so'zlar sumkasi" usulidan foydalanish uchun ko'plab funktsiyalarni taklif etadi. Ushbu kutubxonaning kuchi intuitiv sinf usullaridir. Bundan tashqari, scikit-learn-da ishlab chiquvchilarga uning xususiyatlaridan maksimal darajada foydalanishga yordam beradigan ajoyib hujjatlar mavjud.
Biroq, kutubxona matnni qayta ishlash uchun neyron tarmoqlardan foydalanmaydi. Shunday qilib, agar siz matn korpusingiz uchun POS teglari kabi
murakkabroq qayta ishlash vazifalarini bajarmoqchi bo'lsangiz, boshqa NLP kutubxonalaridan foydalanganingiz ma'qul, keyin modellaringizni yaratish uchun scikit-learn-ga qayting.

• Naqsh Havola:https://www.clips.uantwerpen.be/pages/pattern

NLP kutubxonalaridagi yana bir marvarid Python dasturchilari tabiiy tillarni
boshqarish uchun foydalanadilar. Pattern nutqning bir qismini teglash, hissiyotlarni tahlil qilish, vektor fazosini modellashtirish, SVM, klasterlash, n-gramm qidiruvi va
WordNet-ga imkon beradi. Siz DOM tahlilchisi, veb-brauzer, shuningdek, Twitter

yoki Facebook kabi foydali API-lardan foydalanishingiz mumkin. Shunga qaramay, ushbu vosita aslida veb-konchi bo'lib, boshqa tabiiy tillarni qayta ishlash vazifalarini bajarish uchun etarli bo'lmasligi mumkin.
NLP uchun Python-dan foydalaning
Tabiiy tilni qayta ishlash haqida gap ketganda, Python eng yaxshi texnologiya hisoblanadi. Sun'iy intellekt kontekstida tabiiy tillarni boshqara oladigan dasturiy ta'minotni ishlab chiqish qiyin bo'lishi mumkin. Ammo ushbu keng qamrovli asboblar to'plami va Python NLP kutubxonalari tufayli ishlab chiquvchilar ajoyib vositalarni yaratishda barcha kerakli yordamni olishadi.
Ushbu 8 ta kutubxona va ushbu ajoyib dasturlash tilining tug'ma xususiyatlari uni inson tillarini mashina tushunishiga tayanadigan har qanday loyiha uchun eng yaxshi tanlovga aylantiradi.
Ko'proq bilimga chanqayapsizmi? haqida maqolamizni ko'rib chiqing Ma'lumotlar fanlari loyihalari uchun Python mashina o'rganish kutubxonalari