5 bibliothèques de traitement du langage naturel à utiliser

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Le traitement du langage naturel (TAL) est important car il permet aux machines de comprendre, d’interpréter et de générer le langage humain, qui est le principal moyen de communication entre les personnes. En utilisant la PNL, les machines peuvent analyser et donner un sens à de grandes quantités de données textuelles non structurées, améliorant ainsi leur capacité à aider les humains dans diverses tâches, telles que le service client, la création de contenu et la prise de décision.

De plus, la PNL peut aider à surmonter les barrières linguistiques, à améliorer l’accessibilité pour les personnes handicapées et à soutenir la recherche dans divers domaines, tels que la linguistique, la psychologie et les sciences sociales.

Voici cinq bibliothèques NLP qui peuvent être utilisées à diverses fins, comme indiqué ci-dessous.

NLTK (boîte à outils de langage naturel)

L’un des langages de programmation les plus utilisés pour la PNL est Python, qui possède un riche écosystème de bibliothèques et d’outils pour la PNL, y compris le NLTK. La popularité de Python dans les communautés de la science des données et de l’apprentissage automatique, combinée à la facilité d’utilisation et à la documentation complète de NLTK, en a fait un choix incontournable pour de nombreux projets NLP.

NLTK est une bibliothèque NLP largement utilisée en Python. Il offre des capacités d’apprentissage automatique NLP pour la tokenisation, le stemming, le balisage et l’analyse. NLTK est idéal pour les débutants et est utilisé dans de nombreux cours universitaires sur la PNL.

La tokenisation est le processus de division d’un texte en éléments plus gérables, comme des mots, des expressions ou des phrases spécifiques. La tokenisation vise à donner au texte une structure qui facilite l’analyse et la manipulation programmatiques. Une étape de prétraitement fréquente dans les applications NLP, telles que la catégorisation de texte ou l’analyse des sentiments, est la tokenisation.

Les mots sont dérivés de leur forme de base ou de racine par le processus de radicalisation. Par exemple, « run » est la racine des termes « running », « runner » et « run ». Le marquage consiste à identifier la partie du discours (POS) de chaque mot dans un document, comme un nom, un verbe, un adjectif, etc. .. Dans de nombreuses applications NLP, telles que l’analyse de texte ou la traduction automatique, où la connaissance de la structure grammaticale d’une phrase est essentielle, le marquage POS est une étape cruciale.

L’analyse est le processus d’analyse de la structure grammaticale d’une phrase pour identifier les relations entre les mots. L’analyse consiste à décomposer une phrase en éléments constitutifs, tels que le sujet, l’objet, le verbe, etc. L’analyse est une étape cruciale dans de nombreuses tâches de la PNL, telles que la traduction automatique ou la conversion texte-parole, où la compréhension de la syntaxe d’une phrase est important.

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SpaCy

SpaCy est une bibliothèque NLP rapide et efficace pour Python. Il est conçu pour être facile à utiliser et fournit des outils pour la reconnaissance des entités, le marquage des parties du discours, l’analyse des dépendances et plus encore. SpaCy est largement utilisé dans l’industrie pour sa rapidité et sa précision.

L’analyse des dépendances est une technique de traitement du langage naturel qui examine la structure grammaticale d’une phrase en déterminant les relations entre les mots en fonction de leurs dépendances syntaxiques et sémantiques, puis en créant un arbre d’analyse qui capture ces relations.

Stanford CorePNL

Stanford CoreNLP est une bibliothèque NLP basée sur Java qui fournit des outils pour une variété de tâches NLP, telles que l’analyse des sentiments, la reconnaissance des entités nommées, l’analyse des dépendances, etc. Il est connu pour sa précision et est utilisé par de nombreuses organisations.

L’analyse des sentiments est le processus d’analyse et de détermination du ton subjectif ou de l’attitude d’un texte, tandis que la reconnaissance d’entités nommées est le processus d’identification et d’extraction d’entités nommées, telles que des noms, des lieux et des organisations, à partir d’un texte.

Gensim

Gensim est une bibliothèque open source pour la modélisation de sujets, l’analyse de similarité de documents et d’autres tâches NLP. Il fournit des outils pour des algorithmes tels que l’allocation de dirichlet latent (LDA) et word2vec pour générer des incorporations de mots.

LDA est un modèle probabiliste utilisé pour la modélisation de sujets, où il identifie les sujets sous-jacents dans un ensemble de documents. Word2vec est un modèle basé sur un réseau de neurones qui apprend à mapper des mots sur des vecteurs, permettant une analyse sémantique et des comparaisons de similarité entre les mots.

TensorFlow

TensorFlow est une bibliothèque d’apprentissage automatique populaire qui peut également être utilisée pour les tâches NLP. Il fournit des outils pour créer des réseaux de neurones pour des tâches telles que la classification de texte, l’analyse des sentiments et la traduction automatique. TensorFlow est largement utilisé dans l’industrie et dispose d’une large communauté d’assistance.

La classification de texte en groupes ou classes prédéterminés est connue sous le nom de classification de texte. L’analyse des sentiments examine le ton subjectif d’un texte pour déterminer l’attitude ou les sentiments de l’auteur. Les machines traduisent le texte d’une langue dans une autre. Bien que tous utilisent des techniques de traitement du langage naturel, leurs objectifs sont distincts.

Les bibliothèques NLP et la blockchain peuvent-elles être utilisées ensemble ?

Les bibliothèques NLP et la blockchain sont deux technologies distinctes, mais elles peuvent être utilisées ensemble de différentes manières. Par exemple, le contenu textuel sur les plates-formes blockchain, tels que les contrats intelligents et les enregistrements de transaction, peut être analysé et compris à l’aide d’approches NLP.

Le NLP peut également être appliqué à la création d’interfaces en langage naturel pour les applications blockchain, permettant aux utilisateurs de communiquer avec le système en utilisant le langage courant. L’intégrité et la confidentialité des données des utilisateurs peuvent être garanties en utilisant la blockchain pour protéger et valider les applications basées sur la PNL, telles que les chatbots ou les outils d’analyse des sentiments.

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