Gensim on avoimen lähdekoodin Python-kirjasto suurten tekstikokoelmien analysointiin. Se tunnetaan aihemalleista, kuten LDA:sta, sanavektorien kouluttamisesta (esimerkiksi Word2Vec, FastText ja Doc2Vec) ja dokumenttien vertailusta samankaltaisuuden perusteella. Koska Gensim käsittelee dataa osissa, se selviää myös korpuksista, jotka eivät mahdu muistiin. Tyypillinen käyttö: tuhansien asiakaspalautteiden automaattinen ryhmittely toistuvien teemojen mukaan.
Agentit, työnkulut ja mallit yhdessä työtilassa – maksuton 24 tunnin demo.
Aloita demoSanaupotukset (word embeddings) esittävät sanat numeerisina vektoreina niin, että samankaltaista tarkoittavat sanat, kuten ”auto” ja ”ajoneuvo”, sijaitsevat vektoriavaruudessa lähellä toisiaan. Menetelmät, kuten Word2Vec tai GloVe, oppivat nämä vektorit suurista tekstimääristä. Ne olivat tärkeä askel kielenkäsittelyssä, esimerkiksi haussa tai luokittelussa; nykyiset kielimallit käyttävät kontekstuaalisia upotuksia, joissa sana esitetään eri tavoin lauseesta riippuen.
NLTK (Natural Language Toolkit) on avoimen lähdekoodin Python-kirjasto luonnollisen kielen käsittelyyn, ja se luotiin Pennsylvanian yliopistossa 2000-luvun alussa. Se tarjoaa työkaluja tokenisointiin, perusmuotojen tunnistukseen (stemming), sanaluokkien merkintään ja yksinkertaiseen luokitteluun sekä pääsyn lukuisiin tekstikorpuksiin. NLTK:ta käytetään pääasiassa opetuksessa ja tutkimuksessa; tuotantosovellukset nojaavat usein kirjastoihin, kuten spaCy, tai transformer-malleihin.
spaCy on avoimen lähdekoodin Python-kirjasto luonnollisen kielen käsittelyyn, ja sen on kehittänyt berliiniläinen Explosion-yhtiö. Se jakaa tekstit sanoiksi ja lauseiksi, määrittää sanaluokat ja perusmuodot, analysoi lauserakenteen ja tunnistaa nimettyjä entiteettejä, kuten henkilöitä, yrityksiä tai paikkoja. Esikoulutettuja malleja on saatavilla monille kielille, myös saksalle. spaCy on suunniteltu nopeaksi ja käytettäväksi oikeissa sovelluksissa, esimerkiksi suurten asiakirjamäärien esikäsittelyyn.
Luonnollisen kielen käsittely on tekoälyn osa-alue, joka mahdollistaa tietokoneiden analysoida, ymmärtää ja tuottaa ihmiskieltä tekstinä tai puheena. Se kattaa tehtäviä, kuten kääntäminen, luokittelu, tiivistäminen, sentimenttianalyysi ja kysymyksiin vastaaminen. Aiemmin vallitsivat sääntö- ja tilastomenetelmät; nykyään alaa muovaavat suuret kielimallit.
