Vad är NLP i Python?
Artificiell intelligens har utvecklats enormt under det senaste decenniet, och det är också ett av dess underområden - Natural Language Processing. Framstegen i AI är ett resultat av de moderna systemens enorma beräkningskapacitet och de stora volymerna av ostrukturerad data som genereras från en mängd källor. Natural Language Processing eller NLP är studien av AI som gör det möjligt för datorer att bearbeta rå ostrukturerad textdata och extrahera dolda insikter från den.
Definition
Till skillnad från människor är datorer inte tillräckligt smarta för att bearbeta ostrukturerad data. Mänskliga varelser kunde få betydelser från sådana data medan datorer bara kunde göra det med strukturerade data lagrade i databaserna. För att hitta mönster och få mening från naturdata använder datorer de verktyg och tekniker som är involverade i NLP för att bearbeta sådana data.
Hur fungerar NLP i Python?
Det är väldigt komplicerat att läsa och förstå engelska. Nedanstående mening är ett sådant exempel där det verkligen är svårt för datorn att förstå den faktiska tanken bakom meningen.
I maskininlärning byggs en pipeline för varje problem där varje problemdel lösas separat med ML. Det slutliga resultatet skulle vara kombinationen av flera maskininlärningsmodeller kedjade ihop. Natural Language Processing fungerar liknande det där den engelska meningen är uppdelad i bitar.
Det finns flera fakta i detta stycke. Det hade varit lätt om datorerna själva kunde förstå vad London är, men för att göra det måste datorerna utbildas med grundläggande begrepp på skriftligt språk.
1. Meningssegmentering - Korpuset är uppdelat i flera meningar som nedan.
Detta skulle underlätta vårt liv eftersom det är bättre att behandla en enda mening än ett stycke som helhet. Uppdelningen kan göras baserat på punkteringar eller flera andra komplicerade tekniker som också fungerar på orenade data.
2. Ordtokenisering - En mening kan vidare delas upp i symbolen på ord som visas nedan.
Efter tokenisering delas ovanstående mening upp i -
3. Delar av talförutsägelse - Den här processen handlar om att generera taldelarna för varje symbol. Detta skulle göra det möjligt för oss att förstå meningen med meningen och det ämne som talas om i meningen.
4. Lemmatisering - Ett ord i en mening kan förekomma i olika former. Lemmatisering spårar ett ord tillbaka till dess rot, dvs lemmaet för varje ord.
5. Stoppa ordidentifiering - Det finns många fyllnadsord som 'the', 'a' i en mening. Dessa ord fungerar som brus i en text vars mening vi försöker extrahera. Därför är det nödvändigt att filtrera bort dessa stoppord för att bygga en bättre modell.
Baserat på applikationen kan stopporden variera. Det finns emellertid en fördefinierad lista över stoppverk man kan hänvisa till.
6. Namnet Entity Recognition - NER är processen att hitta enheter som namn, plats, person, organisation etc. från en mening.
Sammanhanget med utseendet på ett ord i en mening används här. För att ta strukturerade data ur en text har NER-system många användningsområden.
Exempel på NLP i Python
De flesta företag är nu villiga att bearbeta ostrukturerad data för tillväxten av sin verksamhet. NLP har ett brett spektrum av användningsområden, och av de vanligaste användningsfallen är Textklassificering.
Klassificering av text i olika kategorier kallas automatiskt textklassificering. Upptäckten av skräppost eller skinka i ett e-postmeddelande, kategorisering av nyhetsartiklar, är några av de vanliga exemplen på textklassificering. Uppgifterna som används för detta ändamål måste märkas.
Några steg i en textklassificeringsrörledning som måste följas är -
- Laddning och förbehandling av data är det första steget, och sedan skulle det delas upp i tåg och valideringsuppsättning.
- Feature Engineering-steget innebär att extrahera användbara funktioner eller skapa ytterligare meningsfulla funktioner som skulle hjälpa till att utveckla en bättre prediktiv modell.
- För att bygga modellen används det märkta datasättet för att träna modellen.
Pandas, Scikit-learning, XGBoost, TextBlog, Keras är några av de nödvändiga biblioteken vi behöver installera. Sedan skulle vi importera biblioteken för datapreparation, funktionshantering osv.
Uppgifterna är enorma med nästan 3, 6 miljoner recensioner kan laddas ner härifrån. En bråkdel av data används. Det laddas ner och läses in i en Pandas-dataram.
Målvariabeln är kodad och data delas upp i tåg och testuppsättningar.
Funktionsteknik utförs med hjälp av nedanstående olika metoder.
1. Räkna vektorer - Representationen av ett dokument, en term och dess frekvens från ett korpus uppnås av räkningsvektorerna.
2. TF-IDF-vektorer - I ett dokument representeras den relativa vikten av en term av termfrekvensen (TF) och poängen Inverse Document Frequency (IDF). TF-IDF kunde beräknas med -
TF-IDF-vektorerna kan genereras av Word-nivå som presenterar poängen för varje term, och N-gramnivån som är kombinationen av n-termer.
3. Ordinbäddning - Representationen av dokument och ord i form av en tät vektor kallas ordinbäddning. Det finns förutbildade inbäddningar som handske, Word2Vec som kan användas eller det kan också tränas.
4. Ämnesmodeller - Det är gruppen ord från ett dokument som innehåller mest information. Latent Dirichlet Allocation används här för ämnesmodellering.
Läget byggs efter att funktionen har utförts och de relevanta funktionerna har extraherats.
5. Naïve Bayes - Det är baserat på Bayes sats, och algoritmen anser att det inte finns någon relation mellan funktionerna i ett datasæt.
6. Logistisk regression - Det mäter det linjära förhållandet mellan funktionerna, och målvariabeln mäts baserat på en sigmoid-funktion som uppskattar sannolikheterna.
7. Support Vector Machine - Ett hyperplan separerar två klasser i en SVM.
8. Slumpmässig skogsmodell - En ensemblemodell där minskar variansen och sätter ihop flera beslutsträd tillsammans.
9. XG Boost - Bias reduceras och svaga elever konverteras till starka.
Hur NLP skulle hjälpa dig i din karriär?
Natural Language Processing är ett blomstrande fält på marknaden och nästan varje organisation behöver en NLP Engineer för att hjälpa dem att bearbeta rådata. Därför är det viktigt att behärska de färdigheter som krävs eftersom det inte skulle finnas brist på jobb på marknaden.
Slutsats: NLP i Python
I den här artikeln började vi med en introduktion till NLP i Python och implementerade sedan ett användningsfall i Python för att visa hur man arbetar med NLP i Python.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till NLP i Python. Här diskuterade vi exemplet, Använd fall och hur man arbetar med NLP i Python. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Användningar av Python
- Vad är WBS?
- Python vs Scala
- Vad är Tableau?