Hva er NLP i Python?
Kunstig intelligens har utviklet seg enormt det siste tiåret, og det samme er et av dets underfelt - Natural Language Processing. Fremgangen i AI er et resultat av den moderne beregningskapasiteten til moderne systemer, og de store volumene med ustrukturerte data som blir generert fra en mengde kilder. Natural Language Processing eller NLP er studiet av AI som gjør det mulig for datamaskiner å behandle rå ustrukturerte tekstdata og hente ut skjult innsikt fra det.
Definisjon
I motsetning til mennesker, er datamaskiner ikke smarte nok til å behandle ustrukturerte data. Human Beings kunne få betydninger fra slike data mens datamaskiner bare kunne gjøre det med strukturerte data lagret i databasene. For å finne mønstre, og hente mening fra naturlige data, bruker datamaskiner verktøyene og teknikkene som er involvert i NLP for å behandle slike data.
Hvordan NLP fungerer i Python?
Det er veldig sammensatt å lese og forstå engelsk. Setningen nedenfor er et slikt eksempel der det virkelig er vanskelig for datamaskinen å forstå den faktiske tanken bak setningen.
I Machine Learning bygges det en rørledning for hvert problem der hvert stykke av problemet løses separat ved bruk av ML. Det endelige resultatet vil være kombinasjonen av flere maskinlæringsmodeller som er lenket sammen. Natural Language Processing fungerer som dette der den engelske setningen er delt inn i biter.
Det er flere fakta til stede i dette avsnittet. Ting hadde vært enkelt hvis datamaskiner selv kunne forstå hva London er, men for å gjøre det, trenger datamaskinene å bli opplært med skriftspråk grunnleggende konsepter.
1. Setningssegmentering - Korpuset er oppdelt i flere setninger som nedenfor.
Dette vil gjøre livet vårt enklere, da det er bedre å behandle en enkelt setning enn et avsnitt som helhet. Delingen kan gjøres basert på punktuasjoner, eller flere andre kompliserte teknikker som også fungerer på urent data.
2. Ordtokenisering - En setning kan videre deles inn i symbolet på ord som vist nedenfor.
Etter tokenisering er setningen ovenfor delt opp i -
3. Deler av tale prediksjon - Denne prosessen handler om å generere delene av talen for hvert symbol. Dette vil gjøre oss i stand til å forstå betydningen av setningen og emnet det blir snakket om i setningen.
4. Lemmatisering - Et ord i en setning kan vises i forskjellige former. Lemmatisering sporer et ord tilbake til roten, dvs. lemmaet til hvert ord.
5. Stopp ordidentifisering - Det er mange påfyllingsord som 'the', 'a', i en setning. Disse ordene fungerer som støy i en tekst hvis mening vi prøver å trekke ut. Dermed er det nødvendig å filtrere ut disse stoppordene for å bygge en bedre modell.
Basert på applikasjonen, kan stoppordene variere. Det er imidlertid en forhåndsdefinert liste over stoppverk man kan referere til.
6. Navngivet enhet anerkjennelse - NER er prosessen med å finne enheter som navn, sted, person, organisasjon, etc. fra en setning.
Konteksten til utseendet til et ord i en setning brukes her. For å hente strukturerte data ut av en tekst, har NER-systemer mye bruk.
Eksempel på NLP i Python
De fleste selskaper er nå villige til å behandle ustrukturerte data for veksten av virksomheten. NLP har et bredt spekter av bruksområder, og av de vanligste brukstilfellene er Text Classification.
Klassifisering av tekst i forskjellige kategorier blir automatisk kjent som tekstklassifisering. Oppdagelsen av spam eller skinke i en e-post, kategorisering av nyhetsartikler, er noen av de vanlige eksemplene på tekstklassifisering. Dataene som brukes til dette formålet, må merkes.
Noen få trinn i en tekstklassifiseringsrute som må følges er -
- Lasting og forbehandling av dataene er det første trinnet, og deretter vil de bli delt inn i tog og valideringssett.
- Feature Engineering-trinnet innebærer å trekke ut nyttige funksjoner eller lage flere meningsfylte funksjoner som vil hjelpe til med å utvikle en bedre prediktiv modell.
- For å bygge modellen brukes det merkede datasettet for å trene modellen.
Pandas, Scikit-learning, XGBoost, TextBlog, Keras er få av de nødvendige bibliotekene vi trenger å installere. Så ville vi importere bibliotekene for datasettforberedelse, funksjoner engineering, etc.
Dataene er enorme med nesten 3, 6 millioner anmeldelser som kan lastes ned herfra. En brøkdel av dataene brukes. Det lastes ned og leses inn i en Pandas-dataramme.
Målvariabelen er kodet og dataene blir delt opp i tog og testsett.
Funksjonsteknikk utføres ved hjelp av de forskjellige metodene nedenfor.
1. Tellevektorer - Representasjonen av et dokument, et begrep og dets frekvens fra et korpus oppnås av tellevektorene.
2. TF-IDF-vektorer - I et dokument er den relative betydningen av et begrep representert av terminfrekvensen (TF) og innversjonen av dokumentets frekvens (IDF). TF-IDF kan beregnes av -
TF-IDF-vektorene kan genereres av Word-nivå som presenterer poengsummen for hvert begrep, og N-gram-nivået som er kombinasjonen av n-termer.
3. Innbygging av ord - Representasjonen av dokumenter og ord i form av en tett vektor er kjent som ordinbedring. Det er forhåndstrenede innebygninger som Glove, Word2Vec som kan brukes, eller det kan også trenes.
4. Emnemodeller - Det er gruppen ord fra et dokument som inneholder mest informasjon. Latent Dirichlet Allocation brukes her til emnemodellering.
Modusen er bygd etter at funksjonen har blitt utført, og de aktuelle funksjonene er trukket ut.
5. Naïve Bayes - Det er basert på Bayes teorem, og algoritmen mener at det ikke er noe forhold mellom funksjonene i et datasett.
6. Logistisk regresjon - Den måler det lineære forholdet mellom funksjonene, og målvariabelen måles basert på en sigmoid-funksjon som estimerer sannsynlighetene.
7. Support Vector Machine - Et hyperplan skiller to klasser i en SVM.
8. Random Forest-modell - En ensemblemodell der reduserer variansen og poser flere beslutnings-trær sammen.
9. XG Boost - skjevhet reduseres, og svake elever konverteres til sterke.
Hvordan NLP vil hjelpe deg i karrieren din?
Natural Language Processing er et blomstrende felt i markedet, og nesten alle organisasjoner trenger en NLP Engineer for å hjelpe dem med å behandle rådataene. Derfor er det viktig å mestre ferdighetene som kreves, da det ikke vil være mangel på jobber i markedet.
Konklusjon: NLP i Python
I denne artikkelen startet vi med en introduksjon til NLP i Python og implementerte deretter en brukstilfelle i Python for å vise hvordan du jobber med NLP i Python.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til NLP i Python. Her diskuterte vi eksemplet, Bruk saker og hvordan du jobber med NLP i Python. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Bruk av Python
- Hva er WBS?
- Python vs Scala
- Hva er Tableau?