5 perpustakaan pemrosesan bahasa alami untuk digunakan

Pemrosesan bahasa alami (NLP) penting karena memungkinkan mesin untuk memahami, menafsirkan, dan menghasilkan bahasa manusia, yang merupakan alat komunikasi utama antar manusia. Dengan menggunakan NLP, mesin dapat menganalisis dan memahami data tekstual tidak terstruktur dalam jumlah besar, meningkatkan kemampuannya untuk membantu manusia dalam berbagai tugas, seperti layanan pelanggan, pembuatan konten, dan pengambilan keputusan.

Selain itu, NLP dapat membantu mengatasi kendala bahasa, meningkatkan aksesibilitas bagi penyandang disabilitas, dan mendukung penelitian di berbagai bidang, seperti ilmu bahasapsikologi dan ilmu sosial.

Berikut lima library NLP yang bisa digunakan untuk berbagai keperluan seperti yang dibahas di bawah ini.

NLTK (Perangkat Bahasa Alami)

Salah satu bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan untuk NLP adalah Python, yang memiliki ekosistem pustaka dan alat NLP yang kaya, termasuk NLTK. Popularitas Python di komunitas ilmu data dan pembelajaran mesin, dikombinasikan dengan kemudahan penggunaan NLTK dan dokumentasi yang luas, telah menjadikannya pilihan utama bagi banyak proyek NLP.

NLTK adalah pustaka NLP yang banyak digunakan dengan Python. Ini menawarkan NLP pembelajaran mesin kemampuan tokenization, stemming, tagging dan parsing. NLTK sangat bagus untuk pemula dan digunakan di banyak kursus NLP akademik.

Tokenisasi adalah proses membagi teks menjadi bagian-bagian yang lebih mudah dikelola, seperti kata, frasa, atau kalimat tertentu. Tokenisasi bertujuan untuk memberikan teks struktur yang membuatnya lebih mudah untuk dianalisis dan dimanipulasi secara terprogram. Langkah preprocessing yang sering dilakukan dalam aplikasi NLP, seperti kategorisasi teks atau analisis sentimen, adalah tokenisasi.

Kata diturunkan dari bentuk dasarnya atau akarnya melalui proses derivasi. Misalnya, “run” adalah akar dari istilah “running”, “runner”, dan “run”. Tagging melibatkan identifikasi part of speech (POS) dari setiap kata dalam dokumen, seperti kata benda, kata kerja, kata sifat, dan sebagainya. Dalam banyak aplikasi NLP, seperti analisis teks atau terjemahan mesin, di mana penting untuk mengetahui struktur tata bahasa kalimat, penandaan POS adalah langkah penting.

Parsing adalah proses menganalisis struktur gramatikal kalimat untuk mengidentifikasi hubungan antar kata. Parsing melibatkan memecah kalimat menjadi bagian-bagian konstituen, seperti subjek, objek, kata kerja, dll. Parsing adalah langkah penting dalam banyak tugas NLP, seperti terjemahan mesin atau konversi teks ke ucapan, di mana memahami sintaks kalimat itu penting.

Terkait: Bagaimana cara meningkatkan keterampilan pengkodean Anda menggunakan ChatGPT?

Spasi

SpaCy adalah pustaka NLP yang cepat dan efisien untuk Python. Ini dirancang agar mudah digunakan dan menyediakan alat untuk pengenalan entitas, penandaan part-of-speech, analisis ketergantungan, dan banyak lagi. SpaCy banyak digunakan di industri karena kecepatan dan akurasinya.

Analisis ketergantungan adalah teknik pemrosesan bahasa alami yang meneliti struktur gramatikal kalimat dengan menentukan hubungan antara kata-kata dalam hal ketergantungan sintaksis dan semantik dan kemudian membangun pohon analisis yang menangkap hubungan tersebut.

Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP adalah pustaka NLP berbasis Java yang menyediakan alat untuk berbagai tugas NLP, seperti analisis sentimen, pengenalan entitas bernama, analisis ketergantungan, dan banyak lagi. Ini dikenal karena keakuratannya dan digunakan oleh banyak organisasi.

Analisis sentimen adalah proses menganalisis dan menentukan nada subjektif atau sikap teks, sedangkan pengenalan entitas bernama adalah proses mengidentifikasi dan mengekstraksi entitas bernama, seperti nama, tempat, dan organisasi, dari sebuah teks.

Gensim

Gensi adalah sumber terbuka perpustakaan untuk pemodelan argumen, analisis kesamaan dokumen, dan tugas NLP lainnya. Ini menyediakan alat untuk algoritme seperti alokasi dirichlet laten (LDA) dan word2vec untuk menghasilkan penyematan kata.

LDA adalah model probabilistik yang digunakan untuk pemodelan topik, yang mengidentifikasi topik yang mendasarinya dalam kumpulan dokumen. Word2vec adalah model berbasis jaringan saraf yang belajar memetakan kata ke vektor, memungkinkan analisis semantik dan perbandingan kesamaan antar kata.

aliran tensor

TensorFlow adalah perpustakaan pembelajaran mesin populer yang juga dapat digunakan untuk tugas NLP. Ini menyediakan alat untuk membangun jaringan saraf untuk tugas-tugas seperti klasifikasi teks, analisis sentimen, dan terjemahan mesin. TensorFlow digunakan secara luas di industri dan memiliki komunitas pendukung yang besar.

Pengklasifikasian teks ke dalam kelompok atau kelas yang telah ditentukan dikenal dengan istilah klasifikasi teks. Analisis sentimen mengkaji nada subjektif sebuah teks untuk memastikan sikap atau perasaan penulis. Mesin menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain. Sementara semua menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami, tujuan mereka berbeda.

Bisakah perpustakaan NLP dan blockchain digunakan bersama?

Perpustakaan NLP e blockchain mereka adalah dua teknologi yang berbeda, tetapi keduanya dapat digunakan bersama dalam berbagai cara. Misalnya, konten berbasis teks pada platform blockchain, seperti kontrak pintar dan catatan transaksi, dapat dianalisis dan dipahami dengan menggunakan pendekatan NLP.

NLP juga dapat diterapkan untuk membangun antarmuka bahasa alami ke aplikasi blockchain, memungkinkan pengguna untuk berkomunikasi dengan sistem menggunakan bahasa sehari-hari. Integritas dan privasi data pengguna dapat dipastikan dengan menggunakan blockchain untuk mengamankan dan memvalidasi aplikasi berbasis NLP, seperti chatbots atau alat analisis sentimen.

Terkait: Perlindungan data dalam obrolan AI: Apakah ChatGPT sesuai dengan standar GDPR?