Шта је НЛП у Питхон-у?
Вештачка интелигенција изузетно се развијала у последњој деценији, па је то једно од њених под-поља - Обрада природног језика. Напредак у АИ резултат је огромних рачунских капацитета савремених система и великих количина неструктурираних података који се добијају из мноштва извора. Обрада природног језика или НЛП је студија АИ која омогућава рачунарима да обрађују сирове неструктуриране текстуалне податке и из њих извуку скривене увиде.
Дефиниција
За разлику од људи, рачунари нису довољно паметни за обраду неструктурираних података. Људска бића би могла добивати значења из таквих података, док рачунари то могу чинити само са структурираним подацима похрањеним у базама података. Да би пронашли обрасце и добили значење из природних података, рачунари користе алате и технике укључене у НЛП за обраду таквих података.
Како НЛП делује у Питхону?
Врло је сложено читање и разумевање енглеског језика. Доња реченица је један такав пример где је компјутеру заиста тешко схватити стварну мисао иза реченице.
У машинском учењу, цевовод се гради за сваки проблем где се сваки део проблема решава одвојено помоћу МЛ-а. Крајњи резултат била би комбинација неколико модела стројног учења окованих заједно. Обрада природног језика делује слично овоме где је енглеска реченица подељена на делове.
У овом параграфу је присутно неколико чињеница. Све би било лако када би и сами рачунари могли разумети шта је Лондон, али за то, рачунари морају бити обучени са основним концептима писменог језика.
1. Сегментација казне - Корпус је разбијен на неколико реченица као испод.
То би нам олакшало живот, јер је боље обрадити једну реченицу, него параграф у целини. Дељење се може обавити на основу интерпункцијских знакова или неколико других компликованих техника које делују и на неочишћеним подацима.
2. Токенизација речи - Реченица се даље може поделити у знак речи као што је приказано у наставку.
После токенизације, горња реченица се дели на -
3. Делови говорног предвиђања - овај процес се односи на генерисање делова говора за сваки знак. То би нам омогућило да разумемо значење реченице и тему о којој се у реченици говори.
4. Лематизација - Реч у реченици може се појавити у различитим облицима. Лемматизација прати реч назад до њеног корена, тј. Лему сваке речи.
5. Идентификација зауставити речима - постоји пуно речи за попуњавање речи „а“, „а“ у реченици. Ове речи делују попут буке у тексту, чије значење покушавамо да извучемо. Стога је потребно филтрирати те зауставне речи да би се направио бољи модел.
На основу апликације, речи за заустављање могу варирати. Међутим, постоји унапред дефинисан списак радова за заустављање на који би се могли позивати.
6. Препознавање именованог ентитета - НЕР је процес проналаска ентитета попут имена, места, особе, организације итд. Из реченице.
Овде се користи контекст појављивања речи у реченици. Да би извукли структуриране податке из текста, НЕР системи имају много користи.
Пример НЛП-а у Питхон-у
Већина компанија сада је спремна да обрађује неструктуриране податке за раст свог пословања. НЛП има широк спектар употребе, а од најчешћих случајева употребе је класификација текста.
Класификација текста у различите категорије аутоматски се назива и класификација текста. Откривање нежељене поште или шунке у е-поруци, категоризација чланака са новина, неки су од уобичајених примера класификације текста. Подаци који се користе у ту сврху морају бити означени.
Неколико корака у тексту за класификацију текста који треба слиједити су:
- Учитавање и претходна обрада података је први корак, а потом би се поделили на воз и скуп за потврду.
- Корак инжењеринга значајки укључује издвајање корисних функција или стварање додатних значајних функција које би помогле у развоју бољег модела предвиђања.
- Да би се изградио модел, за обучавање модела користи се означени скуп података.
Пандас, Сцикит-леарн, КСГБоост, ТектБлог, Керас су неке од потребних библиотека које морамо да инсталирамо. Тада бисмо увезли библиотеке за припрему података, инжењеринг функција итд.
Подаци су огромни, с готово 3, 6 милиона прегледа се могу преузети одавде. Користи се део података. Преузима се и чита у оквиру података Пандас.
Циљна варијабла је кодирана, а подаци су подијељени у влак и тест скупове.
Инжењеринг карактеристика се изводи помоћу ниже различитих метода.
1. Вектор пребројавања - Вектори бројања постижу репрезентацију документа, термина и његову учесталост из корпуса.
2. ТФ-ИДФ вектори - У документу, релативна важност термина представљена је оценом Термин Фреквенција (ТФ) и Инверзном фреквенцијом документа (ИДФ). ТФ-ИДФ се може израчунати по -
ТФ-ИДФ вектори могу се генерисати на нивоу Ворд који представља оцену сваког термина и ниво Н-грама који је комбинација н-израза.
3. Уметање речи - представљање докумената и речи у облику густе вектора познате су и као уградња речи. Постоје унапред трениране уградње као што су Глове, Ворд2Вец које се могу користити или се такође могу обучити.
4. Модели тема - То је група речи из документа која садржи највише информација. Распоред латентних Дирицхлетова овде се користи за моделирање тема.
Режим се гради након што се уради инжењеринг значајки и изваде се релевантне функције.
5. Наиван Баиес - Заснован је на Баиесовој теореми, а алгоритам верује да не постоји однос међу карактеристикама у скупу података.
6. Логистичка регресија - мери линеарни однос између карактеристика, а циљна варијабла се мери на основу сигмоидне функције која процењује вероватноће.
7. Векторска машина за подршку - Хиперплана раздваја две класе у СВМ-у.
8. Рандом Форест модел - Ансамбл модел где смањује варијансу и заједно спаја више стабала.
9. КСГ Боост - Предрасуда је смањена, а слаби ученици претварају се у јаке.
Како би вам НЛП помогао у каријери?
Обрада природног језика је процвала поље на тржишту и готово свакој организацији је потребан инжењер НЛП-а који би им помогао да обради необрађене податке. Стога је неопходно савладати потребне вјештине јер на тржишту не би недостајало радних мјеста.
Закључак: НЛП у Питхон-у
У овом чланку смо започели с уводом у НЛП у Питхон-у и затим имплементирали један случај употребе у Питхон-у да покажемо како треба радити са НЛП-ом у Питхон-у.
Препоручени чланци
Ово је водич за НЛП у Питхон-у. Овде смо расправљали о примеру, употреби случајева и начину рада са НЛП-ом у Питхон-у. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -
- Употребе Питхона
- Шта је ВБС?
- Питхон вс Сцала
- Шта је Таблеау?