Natural Language Processing (NLP) to dziedzina sztucznej inteligencji, kt贸ra zajmuje si臋 interakcj膮 mi臋dzy komputerami a lud藕mi za pomoc膮 j臋zyka naturalnego. NLP 艂膮czy lingwistyk臋, informatyk臋 i sztuczn膮 inteligencj臋 w celu zrozumienia, interpretacji i manipulacji ludzkim j臋zykiem.
1. Co to jest NLP?
NLP pozwala komputerom analizowa膰, rozumie膰 i generowa膰 j臋zyk ludzki w spos贸b warto艣ciowy. Przyk艂ady zastosowa艅 NLP to:
- Rozpoznawanie mowy
- T艂umaczenie maszynowe
- Analiza sentymentu
- Chatboty
- Automatyczne generowanie tekstu
2. Podstawowe Poj臋cia w NLP
Tokenizacja:
- Tokenizacja to proces dzielenia tekstu na mniejsze jednostki zwane tokenami (np. s艂owa, zdania).
- Przyk艂ad: „Hello world!” -> [„Hello”, „world”, „!”]
Lematyzacja i Stemming:
- Lematyzacja sprowadza s艂owo do jego podstawowej formy (lematu), np. „running” -> „run”.
- Stemming usuwa ko艅c贸wki z wyraz贸w, co mo偶e prowadzi膰 do mniej precyzyjnych wynik贸w, np. „running” -> „run”.
Pos tagging (Part-of-Speech Tagging):
- Okre艣lanie cz臋艣ci mowy dla ka偶dego s艂owa w zdaniu, np. „The cat sits” -> [(„The”, „DET”), („cat”, „NOUN”), („sits”, „VERB”)].
Named Entity Recognition (NER):
- Identyfikacja i klasyfikacja nazw w艂asnych w tek艣cie, np. „Apple is looking at buying U.K. startup for $1 billion.” -> [(„Apple”, „ORG”), („U.K.”, „GPE”), („$1 billion”, „MONEY”)].
N-gramy:
- Sekwencje n s艂贸w, np. bigramy (2-gramy) z „I love NLP” -> [(„I”, „love”), („love”, „NLP”)].
3. Przyk艂ady Bibliotek NLP w Pythonie
NLTK (Natural Language Toolkit):
- Popularna biblioteka NLP dla j臋zyka Python.
- Przydatna do podstawowych operacji NLP, takich jak tokenizacja, stemming, pos tagging, itp.
- Instalacja:
pip install nltk
SpaCy:
- Nowoczesna biblioteka NLP, szybka i wydajna, odpowiednia do produkcyjnych zastosowa艅.
- Oferuje gotowe modele j臋zykowe.
- Instalacja:
pip install spacy
Transformers:
- Biblioteka stworzona przez Hugging Face do pracy z modelami transformatorowymi, takimi jak BERT, GPT-3.
