تحقق من الكثير من الأدوات عبر الإنترنت التي يمكن أن تساعدك على البدء في معالجة اللغات الطبيعية.
معالجة اللغات الطبيعية هي المجموعة الفرعية الأسرع نموًا من الذكاء الاصطناعي التي تطبق اللغويات وعلوم الكمبيوتر لجعل اللغة البشرية مفهومة للآلات. هناك تطورات جديدة كل عام. تتطور أدوات معالجة اللغات الطبيعية الجديدة ويتم تحديث القديم بميزات أكثر تطورًا.
قبل الانتقال إلى أفضل 10 خدمات لأدوات معالجة اللغات الطبيعية، من المهم الإشارة إلى أن جميع الأدوات إما تم إصدارها مؤخرًا أو تمت ترقيتها بميزات جديدة. والأدوات المذكورة أدناه هي أدوات مجانية ومفتوحة المصدر.
NLTK
مجموعة أدوات اللغة الطبيعية إحدى الأدوات الرائدة في معالجة اللغات الطبيعية، تعرض مجموعة كاملة من البرامج والمكتبات لتنفيذ التحليل الإحصائي والرمزي في بايثون. وتساعد هذه الأداة في فصل جزء من النص إلى وحدات أصغر (الترميز). ومن خلال هذه الأداة، يمكنك التعرف على الكيانات المسماة وكذلك يمكنك تمييز بعض النصوص. وإنها الأداة الرائدة في معالجة اللغات الطبيعية وهي سهلة الاستخدام.
SpaCy
هذه الأداة هي خليفة NLTK. و هذه تأتي مع نماذج إحصائية مدربة مسبقًا ومتجهات كلمات. إنها مكتبة تم إنشاؤها للاستخدام في Python و Cython. وهي تدعم الترميز لأكثر من 49 لغة.إنها تمكّن من تقسيم النص إلى مقاطع دلالية مثل المقالات والكلمات وعلامات الترقيم. ويمكن استخدامها للتعرف على الكيانات المسماة (NER) مع فصول مدربة مسبقًا، والتعرف على التبعيات في الجمل. هي توفر التحليل النحوي الأسرع والأكثر دقة من أي مكتبة NLP.
Berkeley Neural Parser
يتم تطبيق هذه الأداة أيضًا في Python. إنها محللة عالية الدقة مع نماذج لـ 11 لغة. هي تقوم بتكسير البنية النحوية للجمل في عبارات فرعية متداخلة. وتتيح هذه الأداة سهولة استخراج المعلومات من التركيبات النحوية. وتتطلب الأداة قدرًا ضئيلاً من المعرفة والجهد لبدء العمل بها.
GPT-3
إنها أداة جديدة تم إصدارها مؤخرًا بواسطة Open AI. إنها اتجاه لا بأس بها الآن. إنها برنامج إكمال تلقائي وتستخدم بشكل أساسي للتنبؤ بالنص. الميزة الرئيسية لاستخدام هذه الأداة هي الحجم الهائل للبيانات، وقد تم تدريبها مسبقًا على (175 مليار معلمة). وباستخدام GPT-3، يمكن للمرء الحصول على نتائج أقرب إلى لغة الإنسان الحقيقية.
AllenNLP
إنها أداة قوية للنماذج الأولية بقدرات معالجة نصوص جيدة. وهذه الأداة أقل فاعلية للإنتاج إذا ما قورنت بـ SpaCy ولكنها تستخدم إلى حد كبير في البحث. وبالإضافة إلى ذلك، تحتوي على PyTorch، وهي إطار عمل تعليمي عميق شائع جدًا تتيح تخصيص النماذج بمرونة أكثر من SpaCy. هي تقوم بأتمتة بعض المهام الضرورية لكل نموذج تعلم عميق تقريبًا. هي توفر الكثير من الوحدات النمطية مثل Seq2VecEncoder و Seq2SeqEncoder.
TextBlob
تم تصميم هذه الأداة بناءً على NLTK. وبالنسبة للمراقب، هذه هي الخيار الأفضل لفهم تعقيدات معالجة اللغات الطبيعية وتصميم النماذج الأولية لمشاريعها. وتتيح الأداة تحليل المشاعر، والترميز، والترجمة، واستخراج العبارات، ووضع علامات على جزء من الكلام، و اللماتة، والتصنيف، وتصحيح الإملاء، وما إلى ذلك.
MoneyLearn
إنها أداة سهلة الاستخدام لمعالجة اللغات الطبيعية تساعد في الحصول على رؤى قيمة من البيانات النصية. تتيح الأداة إجراء تحليل نصي مثل تحليل المشاعر أو تصنيف الموضوع أو استخراج الكلمات الرئيسية وما إلى ذلك. وتُستخدم الأداة لتدريب نماذج تحليل النص لتقديم رؤى دقيقة وبمجرد الانتهاء من ذلك، يمكنك بسهولة توصيل النماذج بالتطبيقات المفضلة لديك مثل Excel.
آي بي إم واتسون
IBM Watson عبارة عن غرفة لخدمات الذكاء الاصطناعي المخزنة في سحابة IBM. تتمثل إحدى ميزاتها الأساسية في فهم اللغة الطبيعية، والتي تمكّنك من التعرف على الكلمات الرئيسية والفئات والعواطف والكيانات واستخراجها وغير ذلك. يمكن تعديلها إلى صناعات مختلفة، من التمويل إلى الرعاية الصحية. و هي تحتوي على مخزن للوثائق التي تساعد على البدء.
GenSim
تم تصميم هذه الخدمة لاستخراج المعلومات ومعالجة اللغة الطبيعية. ولديها العديد من الخوارزميات التي يمكن نشرها بغض النظر عن حجم مجموعة البيانات اللغوية. ونظرًا لأنها تعتمد على NumPy و SciPy (حزم Python للحوسبة العلمية)، يحتاج المستخدم إلى تثبيت هاتين الحزمتين قبل تثبيت GenSim. والأداة منظمة للغاية، ولديها تحسين للذاكرة وسرعة معالجة من الدرجة الأولى. يتيح تشغيل ملفات نصية كبيرة حتى بدون تحميل الملف بالكامل في الذاكرة. ولا يتطلب Gensim تعليقات توضيحية مكلفة أو وضع علامات يدوية على المستندات لأنها تستخدم نماذج غير خاضعة للإشراف.
CoreNLP
إنه شرح توضيحي قوي وسريع للنصوص التقديرية ويستخدم بشكل كبير في الإنتاج. يعتمد بشكل أساسي على Java ولكن منشئو الأداة قدموا بديلاً لـ Python الذي له نفس الوظيفة. من السهل استرداد الوظائف التي تتوافق مع التعليقات التوضيحية وتقوم بتخزين المستندات والجمل ككائنات (التركيب الحدسي). يمكنه استيعاب نص لغة بشرية خام كمدخلات وإنتاج الهياكل الأساسية للكلمات، وأجزاء الكلام، سواء كانت أسماء شركات، أو أشخاص، وما إلى ذلك، وفك تشفير التواريخ، والأوقات، والكميات الرقمية. كما أنه يرمز إلى شكل الجمل من حيث العبارات أو تبعيات الكلمات ويشير إلى عبارات الاسم التي تشير إلى نفس الكيانات.