Frontend loomuliku keele töötlus: NLP.js ja Compromise'i integreerimine

Loomuliku keele töötlus (NLP) on muutunud veebirakendustes üha olulisemaks. Kasutajad ootavad intuitiivseid liideseid, mis mõistavad nende sisendit ja reageerivad sellele loomulikul viisil. NLP integreerimine otse frontendi võib kasutajakogemust märkimisväärselt parandada, võimaldades funktsioone nagu intelligentne otsing, dünaamiline sisu genereerimine ja isegi vestlusliidesed.

See artikkel uurib, kuidas kasutada kahte võimast JavaScripti teeki, NLP.js ja Compromise, et tuua NLP võimekused otse teie frontendi. Käsitleme frontend NLP eeliseid, võrdleme kahte teeki ja pakume praktilisi näiteid, kuidas neid oma veebirakendustesse integreerida.

Miks frontend NLP?

Traditsiooniliselt teostatakse NLP ülesandeid tagarakenduse (backend) serveris, mis töötleb kasutaja sisendit ja saadab tulemused tagasi. Kuigi see lähenemine toimib, tekitab see latentsust ja sõltuvust serveri ressurssidest. Frontend NLP pakub mitmeid eeliseid:

• Vähendatud latentsus: Kasutaja sisendi töötlemine otse brauseris välistab võrgupäringute edasi-tagasi saatmise, mis tagab kiiremad vastuseajad ja reageerivama kasutajakogemuse.
• Võrguühenduseta funktsionaalsus: Frontend NLP võimaldab teatud funktsioone isegi siis, kui kasutaja on võrguühenduseta, näiteks põhilist tekstianalüüsi või kavatsuste tuvastamist.
• Vähendatud serveri koormus: NLP ülesannete delegeerimine frontendile vähendab serveri koormust, võimaldades sel keskenduda muudele olulistele toimingutele.
• Suurem privaatsus: Tundlike andmete töötlemine kliendi poolel võib suurendada kasutaja privaatsust, vältides vajadust saata neid serverisse.

NLP.js vs. Compromise: võrdlus

NLP.js ja Compromise on kaks populaarset JavaScripti teeki loomuliku keele töötlemiseks, millest mõlemal on oma tugevused ja nõrkused.

NLP.js

NLP.js on laiaulatuslik NLP-teek, mis pakub mitmesuguseid funktsioone, sealhulgas:

• Kavatsuste tuvastamine: Tuvastab kasutaja kavatsuse tema sisendi põhjal.
• Olemite eraldamine: Eraldab tekstist asjakohaseid olemeid, nagu kuupäevad, asukohad ja nimed.
• Tundeanalüüs: Määrab teksti üldise meelestatuse (positiivne, negatiivne või neutraalne).
• Keelemõistmine: Pakub sügavat arusaamist teksti tähendusest ja kontekstist.
• Dialoogihaldus: Haldab vestlusvooge ja interaktsioone.
• Mitme keele tugi: Toetab laia valikut keeli.

NLP.js plussid:

• Laiaulatuslik funktsioonide komplekt.
• Tugevad keelemõistmise võimekused.
• Hea tugi mitmele keelele.
• Aktiivne kogukond ja hea dokumentatsioon.

NLP.js miinused:

• Suurem paketi maht võrreldes Compromise'iga.
• Võib olla keerulisem seadistada ja kasutada lihtsate ülesannete jaoks.

Compromise

Compromise on kergekaaluline NLP-teek, mis keskendub lihtsa ja tõhusa API pakkumisele levinud NLP ülesannete jaoks. See on suurepärane järgmistes valdkondades:

• Sõnaliikide märgendamine: Tuvastab iga sõna grammatilise rolli tekstis.
• Nimisõnafraaside eraldamine: Eraldab tekstist nimisõnafraase.
• Verbi fraaside eraldamine: Eraldab tekstist verbifraase.
• Lausete tükeldamine: Jaotab teksti lauseteks.
• Teksti manipuleerimine: Pakub tööriistu teksti muutmiseks ja teisendamiseks.

Compromise'i plussid:

• Väike paketi maht.
• Lihtne õppida ja kasutada.
• Kiire ja tõhus jõudlus.
• Sobib hästi põhiliseks tekstianalüüsiks ja manipuleerimisülesanneteks.

Compromise'i miinused:

• Piiratud funktsioonide komplekt võrreldes NLP.js-iga.
• Vähem arenenud keelemõistmise võimekused.
• Peamiselt keskendunud inglise keelele.

Õige teegi valimine

Valik NLP.js ja Compromise'i vahel sõltub teie projekti konkreetsetest nõuetest. Kui vajate laiaulatuslikku NLP lahendust koos arenenud keelemõistmise võimekuste ja mitmekeelse toega, on NLP.js hea valik. Kui vajate kergekaalulist ja lihtsalt kasutatavat teeki põhiliseks tekstianalüüsiks ja manipuleerimisülesanneteks, on Compromise parem valik.

Paljude projektide puhul võib parim lähenemine olla mõlema teegi kombinatsioon. Võite kasutada Compromise'i põhiliseks tekstitöötluseks ja NLP.js-i arenenumate ülesannete jaoks nagu kavatsuste tuvastamine ja tundeanalüüs.

NLP.js-i integreerimine oma frontendi

Siin on samm-sammuline juhend, kuidas integreerida NLP.js oma frontend rakendusse:

1. Paigaldage NLP.js:

   Saate NLP.js-i paigaldada npm-i või yarn-i abil:

               npm install @nlpjs/nlp @nlpjs/lang-en
   yarn add @nlpjs/nlp @nlpjs/lang-en
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

2. Importige NLP.js:

   Importige vajalikud moodulid oma JavaScripti faili:

               const { NlpManager } = require('@nlpjs/nlp');
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

3. Looge NLP haldur:

   Looge NlpManager klassi instants:

               const manager = new NlpManager({ languages: ['en'] });
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

4. Treenige NLP mudelit:

   Treenige NLP mudelit näidislausete ja kavatsustega. See on kõige olulisem samm, kuna teie NLP rakenduse täpsus sõltub treeningandmete kvaliteedist ja hulgast.

               manager.addDocument('en', 'hello', 'greetings.hello');
   manager.addDocument('en', 'hi', 'greetings.hello');
   manager.addDocument('en', 'how are you', 'greetings.howareyou');
   
   manager.addAnswer('en', 'greetings.hello', 'Hello!');
   manager.addAnswer('en', 'greetings.hello', 'Hi there!');
   manager.addAnswer('en', 'greetings.howareyou', 'I am doing well, thank you!');
   
   await manager.train();
   manager.save();
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

   Näide – rahvusvahelistamine: Mudeli treenimiseks erinevates keeltes muutke lihtsalt keelekoodi ja lisage sobivad treeningandmed. Näiteks hispaania keele jaoks:

               manager.addDocument('es', 'hola', 'greetings.hello');
   manager.addDocument('es', 'qué tal', 'greetings.howareyou');
   
   manager.addAnswer('es', 'greetings.hello', '¡Hola!');
   manager.addAnswer('es', 'greetings.howareyou', '¡Estoy bien, gracias!');
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

5. Töödelge kasutaja sisendit:

   Kasutage meetodit process, et analüüsida kasutaja sisendit ning eraldada kavatsus ja olemid.

               const response = await manager.process('en', 'hello');
   console.log(response.answer); // Output: Hello! or Hi there!
   console.log(response.intent);  // Output: greetings.hello
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

Näide – lihtsa vestlusroboti ehitamine:

Siin on lihtne näide, kuidas kasutada NLP.js-i põhilise vestlusroboti ehitamiseks:

            // Hankige kasutaja sisend tekstiväljalt või sisestuskastist
const userInput = document.getElementById('userInput').value;

// Töödelge kasutaja sisendit
const response = await manager.process('en', userInput);

// Kuvage vestlusroboti vastus vestlusaknas
const chatWindow = document.getElementById('chatWindow');
chatWindow.innerHTML += '<p>You: ' + userInput + '</p>';
chatWindow.innerHTML += '<p>Bot: ' + response.answer + '</p>';

            

              
                Copy
              
            
          

Compromise'i integreerimine oma frontendi

Siin on samm-sammuline juhend, kuidas integreerida Compromise oma frontend rakendusse:

1. Paigaldage Compromise:

   Saate Compromise'i paigaldada npm-i või yarn-i abil:

               npm install compromise
   yarn add compromise
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

2. Importige Compromise:

   Importige Compromise'i teek oma JavaScripti faili:

               import nlp from 'compromise'
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

3. Töödelge teksti:

   Kasutage funktsiooni nlp teksti töötlemiseks ja erinevate NLP ülesannete teostamiseks.

               const doc = nlp('Hello, world! This is a sentence.');
   
   // Hankige sõnaliigid
   doc.terms().forEach(term => {
     console.log(term.text(), term.tags)
   });
   
   // Eraldage nimisõnafraasid
   console.log(doc.nouns().out('array'));
   
   // Eraldage verbid
   console.log(doc.verbs().out('array'));
   
   // Hankige meelestatus
   console.log(doc.compute('sentiment').json());
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

Näide – dünaamiline teksti esiletõstmine:

Siin on näide, kuidas kasutada Compromise'i, et dünaamiliselt esile tõsta konkreetseid sõnaliike tekstis:

            const text = 'The quick brown fox jumps over the lazy dog.';
const doc = nlp(text);

// Tõstke esile kõik nimisõnad
doc.nouns().forEach(noun => {
  const term = noun.termList()[0];
  const element = document.getElementById('textElement'); // Eeldusel, et teil on element id-ga 'textElement'
  const originalText = element.innerHTML;
  const highlightedText = originalText.replace(term.text(), '<span style="background-color: yellow;">' + term.text() + '</span>');
  element.innerHTML = highlightedText;
});
            

              
                Copy
              
            
          

NLP.js ja Compromise'i kombineerimine

Keerukamate rakenduste puhul saate kombineerida nii NLP.js-i kui ka Compromise'i tugevusi. Näiteks võite kasutada Compromise'i esmaseks tekstitöötluseks ja puhastamiseks ning seejärel NLP.js-i kavatsuste tuvastamiseks ja olemite eraldamiseks.

Näide:

            import nlp from 'compromise'
const { NlpManager } = require('@nlpjs/nlp');

const manager = new NlpManager({ languages: ['en'] });

//Treenige NLP mudelit (nagu eelnevalt)
manager.addDocument('en', 'hello', 'greetings.hello');
manager.addDocument('en', 'hi', 'greetings.hello');
manager.addDocument('en', 'how are you', 'greetings.howareyou');

manager.addAnswer('en', 'greetings.hello', 'Hello!');
manager.addAnswer('en', 'greetings.hello', 'Hi there!');
manager.addAnswer('en', 'greetings.howareyou', 'I am doing well, thank you!');

await manager.train();
manager.save();

//Kasutaja sisend
const userInput = "clean the data and then hello";

//Puhastage andmed Compromise'i abil
const doc = nlp(userInput);
const cleanedText = doc.normalize().out('text'); //Normaliseerige tekst parema täpsuse saavutamiseks.


//Töödelge NLP.js-iga
const response = await manager.process('en', cleanedText);

console.log("User Input: ", userInput);
console.log("Cleaned Input: ", cleanedText);
console.log("Intent: ", response.intent);
console.log("Answer: ", response.answer);
            

              
                Copy
              
            
          

Frontend NLP parimad praktikad

Siin on mõned parimad praktikad, mida frontend NLP rakendamisel silmas pidada:

• Optimeerige paketi mahtu: Minimeerige oma NLP-teegi mahtu, et parandada lehe laadimisaegu. Kaaluge tree-shaking tehnikate kasutamist mittevajaliku koodi eemaldamiseks.
• Käsitlege vigu sujuvalt: Rakendage veakäsitlus, et sujuvalt toime tulla ootamatu sisendi või töötlemisvigadega.
• Pakkuge kasutajale tagasisidet: Andke kasutajale selget ja informatiivset tagasisidet NLP töötlemise kohta, näiteks andes teada, millal rakendus sisendit analüüsib.
• Arvestage turvalisusega: Olge teadlik turvamõjudest tundlike andmete töötlemisel kliendi poolel. Rakendage asjakohaseid turvameetmeid kasutaja privaatsuse kaitseks.
• Testige põhjalikult: Testige oma NLP rakendust põhjalikult mitmesuguste sisenditega, et tagada täpsus ja usaldusväärsus.
• Jõudluse jälgimine: Jälgige jõudlust, et tuvastada ja lahendada kitsaskohti.

Reaalse maailma rakendused

Frontend NLP-d saab kasutada mitmesugustes veebirakendustes, sealhulgas:

• Intelligentne otsing: Parandage otsingu täpsust, mõistes kasutaja kavatsust ja konteksti.
• Dünaamiline sisu genereerimine: Genereerige dünaamilist sisu kasutaja sisendi ja eelistuste põhjal.
• Isikupärastatud soovitused: Pakkuge isikupärastatud soovitusi kasutaja huvide ja käitumise põhjal.
• Vestlusrobotid: Looge vestlusliideseid, mis võimaldavad kasutajatel rakendusega loomulikul viisil suhelda.
• Vormi valideerimine: Valideerige vormi sisendit, kasutades loomuliku keele reegleid.
• Ligipääsetavuse funktsioonid: Parandage ligipääsetavust puuetega kasutajatele, pakkudes loomuliku keele liideseid.

Näide – e-kaubanduse soovitus: Ülemaailmne e-kaubanduse sait saab kasutada NLP.js-i, et analüüsida kasutajate otsingupäringuid nagu "punane kleit suvepulma", et mõista kavatsust (leida punane kleit, mis sobib suvepulma) ja pakkuda täpsemaid ning asjakohasemaid tootesoovitusi võrreldes märksõnapõhise otsinguga.

Näide – mitmekeelne klienditeeninduse vestlusrobot: Rahvusvaheline korporatsioon saab kasutusele võtta klienditeeninduse vestlusroboti, mis kasutab NLP.js-i mitme keele mudelitega, et abistada kliente nende emakeeles. Robot suudab mõista klientide päringuid, tuvastada kavatsuse (nt tellimuse jälgimine, tagasimakse taotlemine) ja pakkuda sobivaid vastuseid või suunata edasi inimoperaatorile.

Kokkuvõte

Frontend NLP on võimas tehnika kasutajakogemuse parandamiseks veebirakendustes. Integreerides teeke nagu NLP.js ja Compromise, saate luua dünaamilisi ja intelligentseid liideseid, mis mõistavad ja reageerivad kasutaja sisendile loomulikul viisil. Ükskõik, kas ehitate lihtsat vestlusrobotit või keerulist rakendust arenenud keelemõistmise võimekustega, aitab frontend NLP teil luua kaasahaaravama ja kasutajasõbralikuma kogemuse.

Kuna NLP tehnoloogia areneb edasi, võime tulevikus oodata veelgi uuenduslikumaid frontend NLP rakendusi. Neid tehnoloogiaid omaks võttes saavad arendajad luua veebirakendusi, mis on tõeliselt intelligentsed ja vastavad oma kasutajate vajadustele üle maailma.

Lisamaterjalid

• NLP.js dokumentatsioon
• Compromise'i dokumentatsioon