أفضل 10 مكتبات لغة برمجة في لغة البرمجة اللغوية العصبية (البرمجة اللغوية العصبية)

تتمحور معالجة اللغة الطبيعية (NLP) حول تعليم الروبوتات كيفية تفسير اللغات البشرية واستخلاص المعنى من النص. وهذا أيضًا هو سبب استخدام مشروعات البرمجة اللغوية العصبية بشكل متكرر للتعلم الآلي. الهدف من معالجة اللغات الطبيعية (NLP) ، وهو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي ، هو فهم الدلالات والآثار المترتبة على اللغات البشرية الطبيعية. يركز على جمع المعنى القيم من البيانات واستخدام تلك البيانات لتدريب مخططات قاعدة البيانات. يعد استخراج النصوص ، وتصنيف النص ، وتحليل النص ، وتحليل المشاعر ، وتسلسل الكلمات ، والتعرف على الكلام ، والإنشاء ، والترجمة الآلية ، وأنظمة الحوار مجرد عدد قليل من إمكانيات البرمجة اللغوية العصبية الرئيسية التي يمكنك تعلمها من خلال أفضل دورات الذكاء الاصطناعي أو من خلال أفضلها دورة AI-ML عبر الإنترنت.

يحتاج المهندسون إلى أفضل الأدوات المتاحة لتحقيق أقصى استفادة من تقنيات وخوارزميات البرمجة اللغوية العصبية لتصميم الخدمات التي من شأنها التعامل مع اللغات الطبيعية نظرًا لأن البرمجة اللغوية العصبية تعتمد على قدرات حسابية عالية.

لماذا نستخدم Python لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP)؟

تمتلك Python العديد من الميزات التي تجعلها لغة برمجة نصية رائعة لمشروع البرمجة اللغوية العصبية. بناء الجملة المباشر لهذه اللغة ودلالاتها المباشرة تجعلها مرشحًا جيدًا لتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية. علاوة على ذلك ، يمكن للمبرمجين الاستفادة من قابلية التشغيل البيني الكبيرة مع الأدوات والتقنيات الأخرى المفيدة لأساليب مثل التعلم الآلي.

هناك المزيد حول هذه اللغة القابلة للتكيف مما يجعلها أداة مفيدة لمساعدة الروبوتات في معالجة اللغات الطبيعية. إنه يتيح للمطورين الوصول إلى مجموعة كبيرة ومتنوعة من أدوات وحزم البرمجة اللغوية العصبية ، مما يسمح لهم بأداء مجموعة واسعة من المهام المتعلقة بمعالجة اللغات الطبيعية ، بما في ذلك تصنيف المستندات ، ونمذجة الموضوع ، وعلامات نقاط البيع ، ونواقل الكلمات ، وتحليل المشاعر.

1. مجموعة أدوات اللغة الطبيعية (NLTK)

مجموعة أدوات اللغة الطبيعية (NLTK)

مصدر الصورة: https://medium.com

في Python ، تعد NLTK حزمة مفيدة تساعد في التصنيف والاشتقاق ووضع العلامات والتحليل والتفكير الدلالي والترميز. إنها في الأساس أداة رئيسية لتعلم الآلة ومعالجة اللغة الطبيعية. إنه الآن بمثابة أساس لمطوري Python الذين بدأوا للتو في الحصول على أقدامهم في الصناعة.

2. TextBlob

TextBlob

مصدر الصورة: textblob.readthedocs.io

يعد TextBlob أمرًا ضروريًا لمطوري Python الذين بدأوا للتو في استخدام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) ويريدون تحقيق أقصى استفادة من تجربتهم الأولى مع NLTK. إنه يمنح الوافدين الجدد بشكل أساسي واجهة سهلة الاستخدام لمساعدتهم في تعلم مهام البرمجة اللغوية العصبية الأكثر أساسية ، مثل تحليل المشاعر ، ووضع العلامات ، واستخراج العبارة الاسمية.

3. CoreNLP

CoreNLP

مصدر الصورة: stanfordnlp.github.io

تم إنشاء مكتبة Java هذه في جامعة ستانفورد وهي متاحة للتنزيل. ومع ذلك ، فإنه يأتي مع أغلفة لمجموعة متنوعة من اللغات ، بما في ذلك Python. هذا هو السبب في أنه مفيد لمطوري Python الذين يرغبون في صقل مهاراتهم في معالجة اللغة الطبيعية. علاوة على ذلك ، يمكن دمج العديد من مكونات CoreNLP مع NLTK ، مما يزيد من كفاءة الأخير.

4. جنسيم

جنسيم

مصدر الصورة: github.com

Gensim عبارة عن حزمة Python تستخدم نمذجة فضاء متجه ومجموعة أدوات نمذجة الموضوعات للعثور على أوجه التشابه الدلالية بين وثيقتين. بمساعدة تدفق البيانات الفعال والخوارزميات المتزايدة ، يمكنه التعامل مع مجموعات النصوص الكبيرة ؛ هذا أكثر مما يمكننا قوله للحزم المنافسة التي تستهدف فقط معالجة الدفعات وداخل الذاكرة.

5. سباسي

سبا

مصدر الصورة: en.wikipedia.org

spaCy هي مكتبة جديدة تم إنشاؤها مع وضع الإنتاج في الاعتبار. هذا هو السبب في أنها أكثر سهولة في الاستخدام من حزم Python NLP المنافسة مثل NLTK. يحتوي spaCy على أسرع محلل نحوي في السوق الآن. علاوة على ذلك ، نظرًا لأن مجموعة الأدوات تم تطويرها بلغة Python ، فهي سريعة وفعالة للغاية.

6. متعدد اللغات

متعدد اللغات

مصدر الصورة: github.io/

هذه المجموعة غير المعروفة هي واحدة من المفضلة لدينا لأنها توفر مجموعة متنوعة من التحليلات بالإضافة إلى تغطية لغوية واسعة النطاق. كما أنه يعمل بسرعة كبيرة بفضل NumPy. تميز المكتبة عن الحزمة لأنها تستخدم طرق المعالجة لطلب استخدام أمر معين على الجهاز.

7. Scikit تعلم

Scikit - تعلم

مصدر الصورة: en.wikipedia.org

تتيح حزمة البرمجة اللغوية العصبية المفيدة هذه للمبرمجين الوصول إلى مجموعة متنوعة من التقنيات لإنشاء نماذج التعلم الآلي. لديها الكثير من الوظائف للتعامل مع مشكلات تصنيف النص باستخدام نهج حقيبة الكلمات لميزات البناء. إجراءات الفصول البسيطة هي جوهر المكتبة. بالإضافة إلى ذلك ، تأتي scikit-Learn مع مستندات جيدة لمساعدة المبرمجين في تحقيق أقصى استفادة من قدراتهم.

8. نمط

نمط

مصدر الصورة: https://medium.com

هذا النمط هو كنز آخر بين حزم البرمجة اللغوية العصبية لمبرمجي بايثون للتعامل مع اللغات الطبيعية. على سبيل المثال ، يمكن استخدام وضع علامات على جزء من الكلام ، وتحليل المشاعر ، ونمذجة فضاء متجه ، و SVM ، والتجميع ، والبحث n-gram ، و WordNet باستخدام Pattern. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن استخدام محلل DOM وزاحف الويب والعديد من واجهات برمجة التطبيقات المفيدة مثل Twitter و Facebook.

9. PyNLPl

PyNLPl

مصدر الصورة: github.com

PyNLPl هي مكتبة Python لمعالجة اللغات الطبيعية. يتضمن العديد من الوحدات النمطية التي يمكن استخدامها لكل من مهام البرمجة اللغوية العصبية النموذجية وغير الشائعة. على سبيل المثال ، يمكن استخدام PyNLPl لأداء مهام بسيطة مثل استخراج n-grams وقوائم التردد بالإضافة إلى إنشاء نموذج لغوي مبسط. PyNLPl ، على وجه الخصوص ، لديها مكتبة واسعة للعمل مع FoLiA XML.

10. رهيبة

رهيبة

مصدر الصورة: github.com

Quepy هو إطار عمل Python لتحويل استفسارات اللغة الطبيعية إلى استعلامات لغة استعلام SQL. من السهل التكيف مع أنواع مختلفة من استفسارات اللغة الطبيعية وقواعد البيانات العلائقية. ينشئ Quepy ترميزًا مستقلاً عن اللغة لدلالات مجردة ، والذي يتم تعيينه لاحقًا إلى لغة برمجة. يتيح ذلك إمكانية تعيين استفساراتك بشفافية إلى لغات البرمجة الأخرى.

استنتاج

Python هي تقنية رائدة في معالجة اللغة الطبيعية. في عالم الذكاء الاصطناعي ، قد يكون من الصعب تطوير التطبيقات التي يمكنها فهم اللغات الطبيعية. ومع ذلك ، نظرًا لصندوق الأدوات الشامل ووحدات Python NLP ، فإن المطورين لديهم كل ما يحتاجون إليه لإنشاء أدوات رائعة.

التعليمات

• ما هي مكتبة البرمجة اللغوية العصبية؟

الجواب. في وقت سابق ، كان يمكن للمهنيين الذين لديهم فهم متقدم للرياضيات والتعلم الآلي واللغويات فقط العمل في مشاريع البرمجة اللغوية العصبية. يمكن للمطورين الآن استخدام أدوات مسبقة الصنع لتسهيل إعداد النص للتركيز على إنشاء نماذج التعلم الآلي. بالإضافة إلى ذلك ، تم تطوير العديد من الأساليب والمكتبات للمساعدة في حل مشكلات البرمجة اللغوية العصبية.

• أين تجد مجموعات بيانات البرمجة اللغوية العصبية؟

الجواب. لدى Kaggle العديد من مجموعات البيانات المجانية للاختيار من بينها.

• ما هي أفضل الموارد للتعلم حول معالجة اللغة الطبيعية؟

الجواب. إذا كنت جادًا في تعلم البرمجة اللغوية العصبية ، فمن المقترح أن تبدأ بالأساسيات من خلال قراءة Jurafsky و Martin's Speech and Language Processing. الطبعة الثالثة قيد الكتابة حاليًا ، ويمكن الوصول إلى فصول محددة بتنسيق PDF. علاوة على ذلك ، اقرأ مقدمة Yoav Goldberg للتعرف على التعلم العميق للغة البرمجة اللغوية العصبية.

• ما هي بعض المجالات في البرمجة اللغوية العصبية؟

الجواب. يمكن استخدام معالجة اللغة الطبيعية لـ-

1. التحليل الدلالي
2. تلخيص تلقائي