NLTK (Natural Language Toolkit) е библиотека за Python с отворен код за обработка на естествен език, създадена в Университета на Пенсилвания в началото на 2000-те години. Тя предоставя инструменти за токенизация, стемиране, определяне на частите на речта и проста класификация, както и достъп до множество текстови корпуси. NLTK се използва главно в обучението и научните изследвания; продуктивните приложения често разчитат на библиотеки като spaCy или на трансформър модели.
Агенти, потоци и шаблони в едно работно пространство – безплатна 24-часова демонстрация.
Стартирайте демотоspaCy е библиотека за Python с отворен код за обработка на естествен език, разработена от берлинската компания Explosion. Тя разделя текстовете на думи и изречения, определя частите на речта и основните форми, анализира структурата на изречението и разпознава назовани същности като хора, компании или места. Налични са предварително обучени модели за много езици, включително немски. spaCy е създадена за бързина и за употреба в реални приложения, например за предварителна обработка на големи обеми документи.
Обработката на естествен език е дялът на ИИ, който дава възможност на компютрите да анализират, разбират и генерират човешки език в текст или реч. Тя обхваща задачи като превод, класификация, резюмиране, анализ на настроението и отговаряне на въпроси. Някога доминираха правилата и статистическите методи; днес областта се оформя от големите езикови модели.
Определянето на частите на речта автоматично приписва на всяка дума в изречението нейната граматична категория, като съществително, глагол, прилагателно или предлог. Тъй като много думи са многозначни („book“ като съществително или глагол, „light“ като прилагателно или съществително), методите вземат предвид контекста на изречението. POS анотирането е класическа стъпка на предварителна обработка за синтактичен анализ, извличане на информация или проверка на правописа и се предлага от библиотеки като spaCy и NLTK.
Gensim е библиотека с отворен код на Python за анализ на големи колекции от текстове. Известна е с тематичните модели като LDA, с обучението на векторни представяния на думи (например Word2Vec, FastText и Doc2Vec) и със сравняването на документи по сходство. Тъй като Gensim обработва данните на части, тя може да работи и с корпуси, които не се събират в паметта. Типично приложение: автоматично групиране на хиляди коментари на клиенти по повтарящи се теми.
