Что такое предварительная обработка текста в НЛП

Процесс естественного языка (NLP) — это процесс, объединяющий машины, которые понимают, переводят и реагируют на текстовые или голосовые данные всех типов человеческого языка. Наука о данных — это ветвь процесса естественного языка (NLP), точнее, ветвь искусственного интеллекта или ИИ.

NLP в сочетании со статистическими моделями, машинным обучением и моделями глубокого обучения позволяет компьютерам обрабатывать человеческий язык, понимать текстовые и голосовые данные и отвечать текстовыми и голосовыми данными, сохраняя намерения и чувства запрашивающих. НЛП также позволяет компьютерам обобщать большие объемы данных в режиме реального времени. Он может переводить с одного языка на другой и реагировать на голосовые команды. Примерами НЛП, с которыми мы могли столкнуться, являются чат-боты службы поддержки клиентов, системы с GPS, цифровая помощь, помощь Google, Alexa, Siri и многие другие.

Процесс естественного языка (NLP) имеет дело с данными помимо текстовых данных. Существуют различные типы данных, которые принимаются, такие как числовые данные, голосовые данные, база данных — распознавание лиц и т. д. Данные поступают из многих источников, таких как клиент обзоры, твиты, информационные бюллетени, электронные письма и т. д. НЛП — это искусство извлечения информации из этих данных. Как только мы получим данные, нам нужно в первую очередь очистить данные, избавиться от бесполезных частей данных. Например, удаление нежелательного шума, удаление знаков препинания, удаление разделенных слов, опечаток, удаление URL-адресов, нижнего регистра и т. д.

Необходимы токенизация, стемминг, лемматизация и удаление ненужных пробелов между словами. Этот процесс очистки называется методом предварительной обработки, и после предварительной обработки данных можно построить модель машинного обучения.

Предварительная обработка текста NLP в Python

Python — это язык компьютерного программирования, который используется для проведения анализа данных, создания веб-сайтов и программного обеспечения, автоматизированных задач. Его проекты состоят из языковых конструкций, объектно-ориентированных, способности чтения кода в значительной степени. Это помогает программистам писать коды для разных типов проектов. Python — это язык общего назначения, который не запрограммирован для каких-то конкретных задач, его можно использовать для разных типов программ. Он поддерживает несколько моделей программирования, таких как структурированное, объектно-ориентированное и функциональное программирование.

Python — это язык сценариев с моделями, шаблонами, структурой и богатым набором инструментов для обработки текста. Python часто используется в проектах искусственного интеллекта и проектах машинного обучения. Это одна из самых популярных и широко используемых программ в отрасли. Он легкий и простой по сравнению с другими языками, имеет огромную коллекцию библиотек и гибкий.

Предварительная обработка данных выполняется для построения модели на машинах. Необработанные данные имеют различные формы, такие как эмоции, знаки препинания, текст, написанный в числовой или специальной форме, опечатки, нежелательные пробелы между символами или словами, грамматические ошибки и нежелательный шум. Машины не понимают ничего, кроме чисел. Нам приходится решать эти проблемы с помощью библиотек Python, в которых есть разные типы инструментов для разных задач. Начнем с того, что для обработки текста в Python определенные библиотеки упрощают этот процесс, а их простая незамысловатая структура дает большую гибкость. Таким образом можно решить такие задачи, как стемминг, POS, токенизация, лемматизация. Некоторые из библиотек представляют собой NLTK, что означает набор инструментов для естественного языка. Библиотека, называемая сокращениями для токенизации слов, мы получаем много данных из HTML-тегов и URL-адресов, веб-скрапинг выполняется с использованием библиотеки Beautiful Soup, а библиотека Inflect используется для преобразования чисел в слова, GenSim, SpaCy, CoreNLP, TextBlob, AllenNLP, полиглот и научно-обучаемый.

Предварительная обработка текста в Python для анализа настроений

Анализ настроений также известен как анализ мнений или эмоциональный ИИ. Это форма анализа текста, которая использует обработку естественного языка (NLP) и машинное обучение для определения эмоционального тона основного текста, независимо от того, содержит ли данный текст положительные, отрицательные или нейтральные эмоции. Это определяет и классифицирует мнения о продукте, услуге или идее.

Одним из крупнейших источников информации в современном мире являются текстовые данные, которые неструктурированы и неорганизованы и поступают из разных источников. Электронные письма, сообщения в блогах, веб-чаты, каналы социальных сетей, форумы, комментарии, обзоры продуктов или отзывы — вот несколько примеров текстовой аналитики. Текстовые данные не так структурированы, как простые данные, которые требуют обширной предварительной обработки данных. Одним из методов является внедрение основанных на правилах, автоматических или гибридных методов обработки ручных данных путем замены алгоритмов. Автоматизированные системы изучают данные с помощью методов машинного обучения, в то время как системы на основе правил выполняют анализ настроений на основе предопределенных правил. Гибридный анализ настроений сочетает в себе оба подхода.

Преимущества НЛП

NLP облегчает машинам автоматический анализ человеческого языка для бизнеса, многие инструменты NLP представляют собой платформы без кода, которые становятся более доступными, чем когда-либо, они помогают автоматически обрабатывать огромные текстовые данные. Операции оптимизированы, стоимость бизнеса снижена, удовлетворенность клиентов и добавление ко многим другим преимуществам.

Преимущества НЛП:

Ø Проведение крупномасштабного анализа: технология NLP выполняет анализ текста по всем каналам, таким как внутренние системы, электронная почта, данные социальных сетей, онлайн-обзор и т. д., данные обрабатываются в течение секунд или минут, тогда как людям потребуются дни или недели для выполнения. это вручную.

Ø Точный анализ: при регулярном выполнении повторяющихся задач, таких как чтение и анализ открытых ответов на опросы, люди склонны совершать ошибки с помощью передовых инструментов НЛП, они работают гораздо точнее в соответствии с потребностями вашего бизнеса.

Ø Стоимость снижена, а процессы оптимизированы: инструменты НЛП работают круглосуточно и без выходных, в режиме реального времени для выполнения той же задачи вам потребуется пара сотрудников, работающих полный рабочий день, с инструментом НЛП SaaS персонал может быть сведен к минимуму, когда инструменты НЛП подключенный к системе, он проанализирует отзывы клиентов, и вы узнаете, с каким продуктом или услугой проблема.

Ø Повышение удовлетворенности клиентов: инструменты НЛП позволяют автоматически анализировать и сортировать проблемы обслуживания клиентов по темам, срочности, настроению и т. д. и направлять их непосредственно в соответствующий отдел или сотруднику, таким образом, ко всем клиентам относятся одинаково. Мы также можем понять, насколько клиент доволен на каждом этапе, с помощью НЛП, выполняя и анализируя опрос удовлетворенности клиентов.

Ø Лучшее понимание вашего рынка: НЛП играет жизненно важную роль в маркетинге. НЛП помогает понять язык клиентской базы и дает лучшее понимание сегментации рынка. Мы должны быть готовы напрямую ориентироваться на клиентов и снижать их отток.

Ø Включите своих сотрудников: используя весь потенциал анализа данных, человеческие часы, сэкономленные за счет ручной работы, сотрудники могут сосредоточиться на том, что важнее всего, и могут расставить приоритеты в своих областях ответственности, и, кроме того, как только вы удалите повторяющиеся и утомительные задачи, производительность сотрудников повысится. .

Ø Лучшее понимание: инструменты NLP под управлением ИИ позволяют машинам легко понимать и анализировать неструктурированные и неорганизованные открытые ответы на опросы и онлайн-обзоры для реального мира, управляемого данными, и давать немедленные идеи, поэтому больше нет догадок.

Предварительная обработка текста в НЛП, в разных секторах

После обработки предварительной обработки в НЛП и построения модели машинного обучения эти модели платформы НЛП используются в разных секторах. Возможно, мы уже знакомы с некоторыми приложениями НЛП, такими как автокоррекция, чат-боты и перевод. В нашей повседневной жизни мы, даже не замечая, используем многочисленные приложения НЛП, такие как автоматическое распознавание речи/голоса, языковые модели, кредитный скоринг, управление страховыми претензиями, финансовая отчетность, аудит, обнаружение мошенничества, прогнозирование цен на акции, рекрутинговый чат-бот, Оценка интервью, анализ настроений сотрудников, обнаружение спама и многое другое.

Заключение

Предварительная обработка текста очень важна, и это самая сложная задача в НЛП, так как нет доступных статистических руководств. После предварительной обработки данных и построения моделей эти модели и платформы оказывают огромную помощь во многих реальных компаниях. Это экономит время и деньги, автоматизирует процессы и оптимизирует рабочий процесс. Он принимает решения в режиме реального времени на основе данных, обнаруживает мошенничество, распознает речь, что важно, машинный перевод и так далее. Его легко принять, так как заставить НЛП работать без проблем. ИИ переопределяет и реконструирует будущее, открывая новые двери для инноваций, которые помогают человеческим потребностям и их росту для достижения своей цели.

Мы надеемся, что эта статья была полезной и помогла вам понять предварительную обработку текста в Python для анализа тональности и ее важность. Благодарим вас за проявленный интерес к нашему блогу. Если у вас есть какие-либо вопросы, связанные с аналитикой данных, машинным обучением и платформами на основе искусственного интеллекта, отправьте нам электронное письмо по адресу [email protected].