23 Июн 2023
2 мин
266

Что такое обработка естественного языка (NLP) в аналитике данных

Изучите обработку естественного языка (NLP) в аналитике данных, ее задачи, применение и инструменты в этой статье для новичков.

Содержание

Обработка естественного языка (NLP) является одной из ключевых областей искусственного интеллекта и компьютерной лингвистики, которая занимается анализом, пониманием и генерацией текстов на естественном языке, то есть на языке, используемом людьми для общения.

Основные задачи NLP

NLP включает в себя множество различных задач, таких как:

  • Токенизация: разбиение текста на отдельные слова или «токены».
  • Стемминг и лемматизация: приведение слов к их основной форме (например, превращение «кошек» в «кошка»).
  • Частеречная разметка (POS-теггинг): определение частей речи слов в тексте (например, существительное, глагол, прилагательное и т. д.).
  • Разрешение семантической многозначности: определение значения слова в контексте.
  • Извлечение именованных сущностей: распознавание и классификация именованных сущностей, таких как имена людей, организаций, мест и дат.
  • Сентимент-анализ: определение эмоциональной окраски текста (положительной, отрицательной или нейтральной).
  • Генерация текста: создание новых текстов на основе заданных правил или обученных моделей.
  • Машинный перевод: автоматический перевод текста с одного языка на другой.

Применение NLP в аналитике данных

NLP играет важную роль в аналитике данных, так как многие данные в интернете и внутри компаний представлены в виде текста. Вот некоторые примеры использования NLP в аналитике данных:

  • Анализ отзывов клиентов для выявления проблем с продуктами или услугами.
  • Мониторинг социальных медиа для определения общественного мнения о бренде или компании.
  • Анализ новостных статей для выявления трендов и возможностей в отрасли.
  • Извлечение ключевых фактов и событий из текстовых документов для поддержки принятия решений.

Инструменты и библиотеки для работы с NLP

Для работы с NLP существует множество инструментов и библиотек, которые упрощают решение различных задач. Некоторые из них включают:

  • NLTK (Natural Language Toolkit): один из наиболее известных и мощных инструментов для работы с NLP на языке Python.
  • spaCy: еще одна популярная библиотека для работы с NLP на Python, которая предлагает высокую производительность и простоту использования.
  • Gensim: библиотека для работы с векторными представлениями слов и тематическим моделированием.
  • Hugging Face Transformers: библиотека для работы с передовыми моделями глубокого обучения на основе трансформеров, такими как BERT и GPT.

Заключение

Обработка естественного языка (NLP) является важной областью в аналитике данных, которая позволяет анализировать, понимать и генерировать текст на естественном языке. Она применяется во многих задачах, связанных с анализом текста, и использует различные инструменты и библиотеки для упрощения решения задач.

Содержание

Добавить комментарий

Определи профессию по рисунку