பைத்தான் இயல் மொழி செயலாக்கம்: NLTK vs. SpaCy - ஒரு உலகளாவிய ஒப்பீடு

இயல் மொழி செயலாக்கம் (NLP) இன்றைய தரவு சார்ந்த உலகில் ஒரு முக்கிய துறையாக மாறியுள்ளது. சமூக ஊடகங்களில் வாடிக்கையாளர் உணர்வை பகுப்பாய்வு செய்வதில் இருந்து அதிநவீன அரட்டை போட்களை உருவாக்குவது வரை, NLP நமக்கு உரை தரவை அர்த்தமுள்ள வழிகளில் புரிந்துகொள்ளவும், தொடர்பு கொள்ளவும் உதவுகிறது. பைத்தான், அதன் வளமான நூலக சுற்றுச்சூழல் அமைப்புடன், NLP பணிகளுக்கான ஒரு விருப்பமான மொழியாகும். இந்த இடத்தில் உள்ள இரண்டு முக்கிய நூலகங்கள் NLTK (இயல் மொழி கருவித்தொகுப்பு) மற்றும் SpaCy ஆகும். இந்த கட்டுரை NLTK மற்றும் SpaCy ஆகியவற்றின் விரிவான ஒப்பீட்டை வழங்குகிறது, அவற்றின் அம்சங்கள், பலம், பலவீனங்கள் மற்றும் உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்கான பொருத்தமான பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளை ஆராய்கிறது.

இயல் மொழி செயலாக்கம் (NLP) என்றால் என்ன?

அதன் மையத்தில், NLP என்பது மனித மொழியைப் புரிந்துகொள்ளவும், விளக்கவும் மற்றும் உருவாக்கவும் ஒரு கணினியின் திறனாகும். இது மனித தொடர்புக்கும் இயந்திர புரிதலுக்கும் இடையிலான இடைவெளியைக் குறைக்கிறது, இதில் பலவிதமான பயன்பாடுகளை இயக்குகிறது:

• உரை வகைப்பாடு: முன்னரே வரையறுக்கப்பட்ட குழுக்களாக உரையை வகைப்படுத்துதல் (எ.கா., ஸ்பேம் கண்டறிதல், உணர்வு பகுப்பாய்வு).
• உணர்வு பகுப்பாய்வு: ஒரு உரையில் வெளிப்படுத்தப்பட்ட உணர்ச்சி தொனி அல்லது கருத்தை தீர்மானித்தல் (எ.கா., நேர்மறை, எதிர்மறை, நடுநிலை).
• இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு: ஒரு மொழியிலிருந்து இன்னொரு மொழிக்கு தானாகவே உரையை மொழிபெயர்ப்பது.
• அரட்டை போட்கள் மற்றும் மெய்நிகர் உதவியாளர்கள்: இயற்கையான மொழியில் பயனர்களுடன் தொடர்பு கொள்ளக்கூடிய உரையாடல் இடைமுகங்களை உருவாக்குதல்.
• தகவல் பிரித்தெடுத்தல்: நிறுவனங்கள், உறவுகள் மற்றும் நிகழ்வுகள் போன்ற முக்கிய தகவல்களை உரையில் இருந்து அடையாளம் கண்டு பிரித்தெடுத்தல்.
• உரை சுருக்கம்: நீண்ட உரைகளின் சுருக்கமான சுருக்கங்களை உருவாக்குதல்.
• கேள்வி பதில்: இயற்கையான மொழியில் கேட்கப்படும் கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்க கணினிகளை இயக்குதல்.

NLTK மற்றும் SpaCy ஐ அறிமுகப்படுத்துகிறோம்

NLTK (இயல் மொழி கருவித்தொகுப்பு)

NLTK என்பது NLP ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாட்டிற்காக பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் பைத்தான் நூலகமாகும். டோக்கனைசேஷன், தண்டுதல், குறிச்சொல், பகுப்பாய்வு மற்றும் சொற்பொருள் பகுத்தறிதல் உள்ளிட்ட பல்வேறு NLP பணிகளுக்கான கருவிகள் மற்றும் வளங்களின் விரிவான தொகுப்பை இது வழங்குகிறது. NLTK அதன் பெரிய அளவிலான கார்போரா (உரைகளின் பெரிய தொகுப்புகள்) மற்றும் லெக்சிகல் வளங்களுக்காக அறியப்படுகிறது, இது ஆரம்ப மற்றும் அனுபவம் வாய்ந்த NLP பயிற்சியாளர்களுக்கு ஒரு மதிப்புமிக்க ஆதாரமாக அமைகிறது.

SpaCy

SpaCy என்பது சமீபத்திய பைத்தான் நூலகமாகும், இது தயாரிப்புக்கு தயாராக NLP குழாய்களை வழங்குவதில் கவனம் செலுத்துகிறது. இது வேகமாகவும், திறமையாகவும், பயன்படுத்த எளிதாகவும் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, இது நிஜ-உலக NLP பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதற்கு ஒரு பிரபலமான தேர்வாக அமைகிறது. SpaCy பெயரிடப்பட்ட நிறுவன அங்கீகாரம், சார்பு பகுப்பாய்வு மற்றும் உரை வகைப்பாடு போன்ற பணிகளில் சிறந்து விளங்குகிறது. SpaCy இன் வேகம் மற்றும் செயல்திறனில் கவனம் செலுத்துவது பெரிய அளவிலான உரை தரவை செயலாக்குவதற்கு ஏற்றது.

NLTK மற்றும் SpaCy இடையே உள்ள முக்கிய வேறுபாடுகள்

NLTK மற்றும் SpaCy இரண்டும் சக்திவாய்ந்த NLP நூலகங்களாக இருந்தாலும், அவை பல முக்கிய அம்சங்களில் வேறுபடுகின்றன:

1. வடிவமைப்பு தத்துவம்

• NLTK: பல்வேறு NLP நுட்பங்களை ஆராய்வதற்கான பரந்த அளவிலான வழிமுறைகள் மற்றும் வளங்களை வழங்குவதன் மூலம் ஆராய்ச்சி சார்ந்த அணுகுமுறைக்கு முக்கியத்துவம் அளிக்கிறது.
• SpaCy: தயாரிப்புக்கு தயாராக NLP குழாய்களில் கவனம் செலுத்துகிறது, பொதுவான NLP பணிகளின் உகந்த மற்றும் திறமையான செயலாக்கங்களை வழங்குகிறது.

2. வேகம் மற்றும் திறன்

• NLTK: பொதுவாக SpaCy ஐ விட மெதுவாக இருக்கும், ஏனெனில் இது வேகத்தை விட நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் வழிமுறை வகைகளுக்கு முன்னுரிமை அளிக்கிறது.
• SpaCy: அதன் சைத்தான் செயலாக்கம் மற்றும் உகந்த தரவு கட்டமைப்புகள் காரணமாக NLTK ஐ விட குறிப்பிடத்தக்க அளவு வேகமாக உள்ளது.

3. பயன்பாட்டின் எளிமை

• NLTK: அதன் விரிவான அம்ச தொகுப்பு மற்றும் ஆராய்ச்சி சார்ந்த வடிவமைப்பு காரணமாக ஆரம்பநிலை பயனர்களுக்கு ஒரு செங்குத்தான கற்றல் வளைவைக் கொண்டிருக்கலாம்.
• SpaCy: அதன் நன்கு வரையறுக்கப்பட்ட API மற்றும் நெறிப்படுத்தப்பட்ட பணிப்பாய்வு காரணமாக, பயன்படுத்த எளிதானது மற்றும் தொடங்குவதற்கு எளிதானது.

4. ஆதரிக்கப்படும் மொழிகள்

• NLTK: பரந்த அளவிலான மொழிகளை ஆதரிக்கிறது, சமூக பங்களிப்புகள் மற்றும் ஆராய்ச்சி கவனம் ஆகியவற்றிலிருந்து பயனடைகிறது. மொழி மூலம் துல்லியம் வேறுபடலாம், ஆனால் அகலம் மறுக்க முடியாதது.
• SpaCy: சிறிய அளவிலான மொழிகளுக்கு வலுவான ஆதரவை வழங்குகிறது, ஒவ்வொரு மொழிக்கும் முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகள் மற்றும் உகந்த செயல்திறன் கொண்டது.

5. முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகள்

• NLTK: கார்போரா மற்றும் லெக்சிகல் வளங்களின் பெரிய தொகுப்பை வழங்குகிறது, ஆனால் பயனர்கள் தங்கள் சொந்த மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதில் அதிகம் சார்ந்துள்ளது.
• SpaCy: பல்வேறு மொழிகள் மற்றும் பணிகளுக்கான முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகளை வழங்குகிறது, பயனர்கள் விரிவான பயிற்சி இல்லாமல் NLP உடன் விரைவாகத் தொடங்க அனுமதிக்கிறது.

6. சமூகம் மற்றும் ஆவணங்கள்

• NLTK: பெரிய மற்றும் சுறுசுறுப்பான சமூகத்தைக் கொண்டுள்ளது, விரிவான ஆவணங்கள் மற்றும் பல பயிற்சி வகுப்புகள் கிடைக்கின்றன.
• SpaCy: வலுவான சமூகத்தையும், விரிவான ஆவணங்களையும் கொண்டுள்ளது, நடைமுறை உதாரணங்கள் மற்றும் நிஜ-உலக பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளில் கவனம் செலுத்துகிறது.

விரிவான அம்ச ஒப்பீடு

NLTK மற்றும் SpaCy வழங்கும் முக்கிய அம்சங்களின் விரிவான ஒப்பீட்டைப் பார்ப்போம்:

1. டோக்கனைசேஷன்

டோக்கனைசேஷன் என்பது உரையை தனிப்பட்ட சொற்களாக அல்லது டோக்கன்களாக பிரிக்கும் செயல்முறையாகும். NLTK மற்றும் SpaCy இரண்டும் டோக்கனைசேஷன் செயல்பாடுகளை வழங்குகின்றன.

NLTK: சொல் டோக்கனைசர்கள், வாக்கிய டோக்கனைசர்கள் மற்றும் வழக்கமான வெளிப்பாடு டோக்கனைசர்கள் உட்பட பல்வேறு டோக்கனைசர்களை வழங்குகிறது. இந்த நெகிழ்வுத்தன்மை பல்வேறு உரை வடிவங்களை கையாள உதவுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக:

            
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize

text = "This is an example sentence. It includes various punctuation!"
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)

            

              
                Copy
              
            
          

SpaCy: டோக்கனைசேஷனுக்கான விதி அடிப்படையிலான அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்துகிறது, இது பொதுவாக NLTK இன் டோக்கனைசர்களை விட வேகமாகவும் துல்லியமாகவும் இருக்கும். SpaCy இன் டோக்கனைசர் சுருக்கங்கள் மற்றும் பிற சிக்கலான நிகழ்வுகளை மிகவும் திறம்பட கையாளுகிறது. இதோ ஒரு எடுத்துக்காட்டு:

            
import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("This is an example sentence. It includes various punctuation!")
tokens = [token.text for token in doc]
print(tokens)

            

              
                Copy
              
            
          

2. சொற்பொருள்-உரை (POS) குறிச்சொல்

POS குறிச்சொல் என்பது ஒரு உரையில் உள்ள ஒவ்வொரு டோக்கனுக்கும் இலக்கண குறிச்சொற்களை (எ.கா., பெயர்ச்சொல், வினை, பெயரடை) ஒதுக்கும் செயல்முறையாகும். NLTK மற்றும் SpaCy இரண்டும் POS குறிச்சொல் திறன்களை வழங்குகின்றன.

NLTK: மறைக்கப்பட்ட மார்கோவ் மாதிரிகள் (HMMs) மற்றும் நிபந்தனை சீரற்ற புலங்கள் (CRFs) உள்ளிட்ட பல்வேறு குறிச்சொல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துகிறது. பயனர்கள் குறிக்கப்பட்ட கார்போராவைப் பயன்படுத்தி தங்கள் சொந்த POS குறிச்சொற்களைப் பயிற்றுவிக்க முடியும். உதாரணமாக:

            
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.tag import pos_tag

text = "This is an example sentence."
tokens = word_tokenize(text)
tags = pos_tag(tokens)
print(tags)

            

              
                Copy
              
            
          

SpaCy: POS குறிச்சொற்களைக் கணிக்க ஒரு புள்ளிவிவர மாதிரியைப் பயன்படுத்துகிறது, இது பொதுவாக NLTK இன் குறிச்சொற்களை விட மிகவும் துல்லியமானது மற்றும் வேகமானது. SpaCy இன் முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகள் POS குறிச்சொற்களை உள்ளடக்கியது. உதாரணம்:

            
import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("This is an example sentence.")
tags = [(token.text, token.pos_) for token in doc]
print(tags)

            

              
                Copy
              
            
          

3. பெயரிடப்பட்ட நிறுவன அங்கீகாரம் (NER)

NER என்பது ஒரு உரையில் பெயரிடப்பட்ட நிறுவனங்களை (எ.கா., நபர்கள், நிறுவனங்கள், இருப்பிடங்கள்) அடையாளம் கண்டு வகைப்படுத்தும் செயல்முறையாகும். NLTK மற்றும் SpaCy இரண்டும் NER செயல்பாடுகளை வழங்குகின்றன.

NLTK: குறிக்கப்பட்ட தரவைப் பயன்படுத்தி பயனர்கள் தங்கள் சொந்த NER மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க வேண்டும். இது அம்ச பிரித்தெடுத்தல் மற்றும் மாதிரி பயிற்சி கருவிகளை வழங்குகிறது. NLTK உடன் NER மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பது பொதுவாக அதிக கையேடு முயற்சியை உள்ளடக்கியது.

SpaCy: பல்வேறு மொழிகளுக்கான முன் பயிற்சி பெற்ற NER மாதிரிகளை வழங்குகிறது, இது விரிவான பயிற்சி இல்லாமல் பெயரிடப்பட்ட நிறுவனங்களை எளிதாக அடையாளம் கண்டு வகைப்படுத்த உதவுகிறது. SpaCy இன் NER மாதிரிகள் பொதுவாக NLTK உடன் பயிற்சி பெற்றவர்களை விட துல்லியமானவை மற்றும் வேகமானவை. எடுத்துக்காட்டாக:

            
import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("Apple is headquartered in Cupertino, California.")
entities = [(entity.text, entity.label_) for entity in doc.ents]
print(entities)

            

              
                Copy
              
            
          

4. சார்பு பகுப்பாய்வு

சார்பு பகுப்பாய்வு என்பது சொற்களுக்கு இடையிலான உறவுகளை அடையாளம் காண்பதன் மூலம் ஒரு வாக்கியத்தின் இலக்கண கட்டமைப்பை பகுப்பாய்வு செய்யும் செயல்முறையாகும். NLTK மற்றும் SpaCy இரண்டும் சார்பு பகுப்பாய்வு திறன்களை வழங்குகின்றன.

NLTK: நிகழ்தகவு சூழல் இல்லாத இலக்கணங்கள் (PCFGs) மற்றும் சார்பு பகுப்பாய்விகள் உள்ளிட்ட பல்வேறு பகுப்பாய்வு வழிமுறைகளை வழங்குகிறது. பயனர்கள் ட்ரீபேங்குகளைப் பயன்படுத்தி தங்கள் சொந்த பகுப்பாய்விகளைப் பயிற்றுவிக்க முடியும். NLTK உடன் சார்பு பகுப்பாய்வுக்கு பெரும்பாலும் அதிக கணினி ஆதாரங்கள் தேவைப்படுகின்றன.

SpaCy: சார்பு உறவுகளைக் கணிக்க ஒரு புள்ளிவிவர மாதிரியைப் பயன்படுத்துகிறது, இது பொதுவாக NLTK இன் பகுப்பாய்விகளை விட மிகவும் துல்லியமானது மற்றும் வேகமானது. SpaCy இன் சார்பு பகுப்பாய்வி அதன் மற்ற NLP கூறுகளுடன் ஒருங்கிணைக்கப்பட்டுள்ளது, இது ஒரு தடையற்ற பணிப்பாய்வை வழங்குகிறது. இந்த உதாரணத்தைப் பார்க்கவும்:

            
import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("This is an example sentence.")
dependencies = [(token.text, token.dep_) for token in doc]
print(dependencies)

            

              
                Copy
              
            
          

5. தண்டுதல் மற்றும் லெமடைசேஷன்

தண்டுதல் மற்றும் லெமடைசேஷன் ஆகியவை சொற்களை அவற்றின் ரூட் வடிவத்திற்கு குறைக்கும் நுட்பங்களாகும். தண்டுதல் என்பது முன்னொட்டுகள் மற்றும் பின்னொட்டுகளை துண்டிக்கும் ஒரு எளிய செயல்முறையாகும், அதே நேரத்தில் லெமடைசேஷன் அதன் அகராதி வடிவத்தை தீர்மானிக்க வார்த்தையின் சூழலைக் கருதுகிறது.

NLTK: போர்ட்டர் ஸ்டெம்மர், ஸ்னோபால் ஸ்டெம்மர் மற்றும் லான்காஸ்டர் ஸ்டெம்மர் உள்ளிட்ட பல்வேறு ஸ்டெம்மர்களை வழங்குகிறது. இது WordNet ஐ அடிப்படையாகக் கொண்ட ஒரு லெமடைசரை வழங்குகிறது. NLTK உடன் தண்டுதலுக்கு ஒரு எடுத்துக்காட்டு:

            
import nltk
from nltk.stem import PorterStemmer

stemmer = PorterStemmer()
word = "running"
stemmed_word = stemmer.stem(word)
print(stemmed_word)

            

              
                Copy
              
            
          

SpaCy: அதன் POS குறிச்சொல் மற்றும் சார்பு பகுப்பாய்வியுடன் ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட ஒரு லெமடைசரை உள்ளடக்கியது. SpaCy இன் லெமடைசர் பொதுவாக NLTK இன் ஸ்டெம்மர்களை விட மிகவும் துல்லியமானது. SpaCy ஐப் பயன்படுத்தி ஒரு வார்த்தையை லெமடைஸ் செய்வது எப்படி:

            
import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("running")
lemma = doc[0].lemma_
print(lemma)

            

              
                Copy
              
            
          

NLTK vs. SpaCy ஐ எப்போது பயன்படுத்துவது

NLTK மற்றும் SpaCy க்கு இடையிலான தேர்வு உங்கள் NLP திட்டத்தின் குறிப்பிட்ட தேவைகளைப் பொறுத்தது.

எப்போது NLTK ஐப் பயன்படுத்த வேண்டும்:

• நீங்கள் NLP ஆராய்ச்சியை நடத்தி, பரந்த அளவிலான வழிமுறைகள் மற்றும் வளங்களை அணுக வேண்டும்.
• SpaCy ஆல் சரியாக ஆதரிக்கப்படாத மொழியில் நீங்கள் உரையை செயலாக்க வேண்டும்.
• உங்கள் NLP குழாயை விரிவாகத் தனிப்பயனாக்க வேண்டும்.
• நீங்கள் வரையறுக்கப்பட்ட கணினி வளங்களைக் கொண்ட ஒரு திட்டத்தில் பணிபுரிந்து, மெதுவான செயலாக்க வேகத்தை பொறுத்துக்கொள்ள முடியும்.
• நீங்கள் ஒரு பெரிய கார்பஸை குறிப்பிட்ட மொழி நுணுக்கங்களுக்காகக் கோருகிறீர்கள், அவை எல்லா மொழிகளுக்கும் SpaCy முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகளால் தீர்க்கப்படாமல் போகலாம். எடுத்துக்காட்டாக, மிகவும் குறிப்பிட்ட பிராந்திய பேச்சுவழக்குடன் பணிபுரியும் போது.

எடுத்துக்காட்டு காட்சி: தனித்துவமான இலக்கண கட்டமைப்புகளைக் கொண்ட வரலாற்று நூல்களைப் படிக்கும் ஒரு மொழியியலாளர், வெவ்வேறு டோக்கனைசேஷன் மற்றும் பகுப்பாய்வு முறைகளை பரிசோதிக்க NLTK இன் நெகிழ்வுத்தன்மையை விரும்புவார்.

எப்போது SpaCy ஐப் பயன்படுத்த வேண்டும்:

• நீங்கள் அதிக செயல்திறன் மற்றும் துல்லியத்தைத் தேவைப்படும் தயாரிப்புக்கு தயாராக NLP பயன்பாட்டை உருவாக்குகிறீர்கள்.
• விரிவான பயிற்சி அல்லது தனிப்பயனாக்கம் இல்லாமல் NLP உடன் விரைவாகத் தொடங்க வேண்டும்.
• SpaCy இன் முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகளால் நன்கு ஆதரிக்கப்படும் ஒரு மொழியில் நீங்கள் பணியாற்றுகிறீர்கள்.
• நீங்கள் பெரிய அளவிலான உரை தரவை திறமையாக செயலாக்க வேண்டும்.
• நீங்கள் ஒரு நெறிப்படுத்தப்பட்ட பணிப்பாய்வு மற்றும் நன்கு வரையறுக்கப்பட்ட API ஐ விரும்புகிறீர்கள்.

எடுத்துக்காட்டு காட்சி: ஒரு வாடிக்கையாளர் சேவை அரட்டை போட்டை உருவாக்கும் ஒரு நிறுவனம், பயனர் நோக்கங்களை அடையாளம் காண்பதிலும், தொடர்புடைய தகவல்களைப் பிரித்தெடுப்பதிலும் அதன் வேகம் மற்றும் துல்லியத்திற்காக SpaCy ஐத் தேர்ந்தெடுக்கும்.

நடைமுறை எடுத்துக்காட்டுகளும் பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளும்

வெவ்வேறு உலகளாவிய சூழல்களில் NLTK மற்றும் SpaCy இன் சில நடைமுறை எடுத்துக்காட்டுகளையும் பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளையும் ஆராய்வோம்:

1. சமூக ஊடக தரவின் உணர்வு பகுப்பாய்வு

பல்வேறு தலைப்புகளில் பொதுமக்களின் கருத்தை புரிந்து கொள்ள உணர்வு பகுப்பாய்வு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. NLTK மற்றும் SpaCy இரண்டும் இந்த நோக்கத்திற்காகப் பயன்படுத்தப்படலாம்.

NLTK எடுத்துக்காட்டு: ஒரு குறிப்பிட்ட பிராண்டைப் பற்றிய ட்வீட்களின் உணர்வை தீர்மானிக்க, NLTK இன் VADER (வேலன்ஸ் அவேர் டிக்ஷ்னரி மற்றும் சென்டிமென்ட் ரீசனர்) உணர்வு பகுப்பாய்வியைப் பயன்படுத்தலாம். VADER சமூக ஊடக உரைக்கு குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும், ஏனெனில் இது துருவமுனைப்பு (நேர்மறை/எதிர்மறை) மற்றும் உணர்வின் தீவிரத்தை (வலிமை) இரண்டிற்கும் உணர்திறன் கொண்டது.

            
import nltk
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer

nltk.download('vader_lexicon')
sid = SentimentIntensityAnalyzer()

text = "This product is amazing! I highly recommend it."
scores = sid.polarity_scores(text)
print(scores)

            

              
                Copy
              
            
          

SpaCy எடுத்துக்காட்டு: SpaCy ஒரு உள்ளமைக்கப்பட்ட உணர்வு பகுப்பாய்வு கருவியைக் கொண்டிருக்கவில்லை என்றாலும், உணர்வு பகுப்பாய்வுக்காக TextBlob அல்லது Scikit-learn போன்ற பிற நூலகங்களுடன் ஒருங்கிணைக்கப்படலாம். SpaCy ஐப் பயன்படுத்துவதன் நன்மை அதன் வேகமான செயலாக்க வேகம். உதாரணமாக, டோக்கனைசேஷனுக்காக SpaCy ஐயும், பின்னர் உணர்வு மதிப்பெண் பெற TextBlob ஐயும் பயன்படுத்தலாம்.

2. அரட்டை போட்டை உருவாக்குதல்

வாடிக்கையாளர் ஆதரவை வழங்குவதற்கும் பணிகளை தானியக்கமாக்குவதற்கும் அரட்டை போட்கள் பெருகிய முறையில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. NLTK மற்றும் SpaCy இரண்டும் அரட்டை போட்களை உருவாக்கப் பயன்படுத்தப்படலாம்.

NLTK எடுத்துக்காட்டு: குறிப்பிட்ட முக்கிய வார்த்தைகள் அல்லது சொற்றொடர்களுக்கு பதிலளிக்கும் ஒரு எளிய விதி அடிப்படையிலான அரட்டை போட்டை உருவாக்க NLTK ஐப் பயன்படுத்தலாம். இந்த அணுகுமுறை வரையறுக்கப்பட்ட செயல்பாடுகளைக் கொண்ட அரட்டை போட்களுக்கு ஏற்றது. உதாரணமாக, ஒரு பல்கலைக்கழகத்தைப் பற்றிய அடிப்படை தகவல்களை வழங்கும் ஒரு அரட்டை போட்டை NLTK ஐப் பயன்படுத்தி பயனர் வினவல்களைச் செயல்படுத்தவும், துறைகள், படிப்புகள் அல்லது சேர்க்கைகள் தொடர்பான முக்கிய வார்த்தைகளைப் பிரித்தெடுக்கவும் உருவாக்கலாம்.

SpaCy எடுத்துக்காட்டு: பயனர் நோக்கங்களைப் புரிந்து கொள்ளவும், நிறுவனங்களைப் பிரித்தெடுக்கவும் இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்தும் அதிநவீன அரட்டை போட்களை உருவாக்குவதற்கு SpaCy நன்கு பொருந்துகிறது. SpaCy இன் NER மற்றும் சார்பு பகுப்பாய்வு திறன்கள் பயனர் வினவல்களில் உள்ள முக்கிய தகவல்களை அடையாளம் காணவும், தொடர்புடைய பதில்களை வழங்கவும் பயன்படுத்தப்படலாம். ஒரு உலகளாவிய மின்வணிக தளத்திற்கான ஒரு அரட்டை போட்டை கற்பனை செய்து பாருங்கள். SpaCy பயனரால் குறிப்பிடப்பட்ட தயாரிப்புகள், அளவுகள் மற்றும் டெலிவரி இடங்களை அடையாளம் காண உதவுகிறது, அரட்டை போட் ஆர்டர்களை திறமையாக செயல்படுத்த உதவுகிறது.

3. செய்தி கட்டுரைகளில் இருந்து தகவல் பிரித்தெடுத்தல்

தகவல் பிரித்தெடுத்தல் என்பது உரை, உறவுகள் மற்றும் நிகழ்வுகள் போன்ற முக்கிய தகவல்களை உரையில் இருந்து அடையாளம் கண்டு பிரித்தெடுக்கும் செயல்முறையாகும். இது செய்தி கட்டுரைகள், ஆராய்ச்சி கட்டுரைகள் மற்றும் பிற ஆவணங்களை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கு மதிப்புமிக்கது.

NLTK எடுத்துக்காட்டு: POS குறிச்சொல், துண்டு துண்தாக வெட்டுதல் மற்றும் வழக்கமான வெளிப்பாடுகளின் கலவையைப் பயன்படுத்தி செய்தி கட்டுரைகளில் இருந்து நிறுவனங்கள் மற்றும் உறவுகளைப் பிரித்தெடுக்க NLTK ஐப் பயன்படுத்தலாம். இந்த அணுகுமுறைக்கு அதிக கையேடு முயற்சி தேவைப்படுகிறது, ஆனால் பிரித்தெடுத்தல் செயல்முறையின் மீது அதிக கட்டுப்பாட்டை அனுமதிக்கிறது. NLTK இன் வழக்கமான வெளிப்பாடு திறன்களைப் பயன்படுத்தி நிதி செய்தி அறிக்கைகளில் இருந்து நிறுவனப் பெயர்களையும், அவற்றின் CEO களையும் பிரித்தெடுக்கலாம்.

SpaCy எடுத்துக்காட்டு: SpaCy இன் முன் பயிற்சி பெற்ற NER மாதிரிகள் விரிவான பயிற்சி இல்லாமல் செய்தி கட்டுரைகளில் இருந்து நிறுவனங்களை விரைவாகப் பிரித்தெடுக்கப் பயன்படுத்தப்படலாம். SpaCy இன் சார்பு பகுப்பாய்வியை நிறுவனங்களுக்கு இடையிலான உறவுகளை அடையாளம் காணவும் பயன்படுத்தலாம். வெவ்வேறு நாடுகளில் அரசியல் நிகழ்வுகள் பற்றிய செய்தி கட்டுரைகளை பகுப்பாய்வு செய்வதை கற்பனை செய்து பாருங்கள். அரசியல்வாதிகள், நிறுவனங்கள் மற்றும் இந்த நிகழ்வுகளில் ஈடுபட்டுள்ள இடங்களின் பெயர்களை பிரித்தெடுக்க SpaCy உதவலாம், உலக விவகாரங்களைப் பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது.

4. உரை சுருக்கம்

சுருக்க நுட்பங்கள் முக்கிய தகவல்களைத் தக்க வைத்துக் கொள்ளும்போது நீண்ட ஆவணங்களின் சிறிய, சுருக்கமான பதிப்புகளை உருவாக்குகின்றன.

NLTK எடுத்துக்காட்டு: சொல் அதிர்வெண் அல்லது TF-IDF மதிப்பெண்களின் அடிப்படையில் முக்கியமான வாக்கியங்களை அடையாளம் கண்டு, பிரித்தெடுத்தல் சுருக்கத்தை செய்யலாம். பின்னர், ஒரு சுருக்கத்தை உருவாக்க முதல் தரவரிசை வாக்கியங்களைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். இந்த முறை அசல் உரையில் இருந்து உண்மையான வாக்கியங்களை நேரடியாகப் பிரித்தெடுக்கிறது.

SpaCy எடுத்துக்காட்டு: அசல் உரையின் அர்த்தத்தைப் பிடிக்கும் புதிய வாக்கியங்களை உருவாக்குவதை உள்ளடக்கிய, சுருக்கமான சுருக்கத்திற்காக மற்ற நூலகங்களுடன் ஒருங்கிணைக்கப்படலாம். டோக்கனைசேஷன், POS குறிச்சொல் மற்றும் சார்பு பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் சுருக்கத்திற்காக உரையைத் தயாரிக்க SpaCy இன் வலுவான உரை செயலாக்க திறன்கள் பயன்படுத்தப்படலாம். உதாரணமாக, இது பல மொழிகளில் எழுதப்பட்ட ஆராய்ச்சி கட்டுரைகளைச் சுருக்க ஒரு டிரான்ஸ்பார்மர் மாடலுடன் இணைந்து பயன்படுத்தப்படலாம்.

உலகளாவிய பரிசீலனைகள்

ஒரு உலகளாவிய பார்வையாளர்களுடன் NLP திட்டங்களில் பணிபுரியும் போது, பின்வரும் காரணிகளைக் கருத்தில் கொள்வது அவசியம்:

• மொழி ஆதரவு: நீங்கள் செயலாக்க வேண்டிய மொழிகளை NLP நூலகம் ஆதரிக்கிறது என்பதை உறுதிப்படுத்தவும். SpaCy பல மொழிகளுக்கு வலுவான ஆதரவை வழங்குகிறது, அதே நேரத்தில் NLTK பரந்த மொழி ஆதரவைக் கொண்டுள்ளது, ஆனால் இதற்கு அதிக தனிப்பயனாக்கம் தேவைப்படலாம்.
• கலாச்சார வேறுபாடுகள்: மொழி பயன்பாடு மற்றும் உணர்வு வெளிப்பாட்டில் கலாச்சார வேறுபாடுகளைப் பற்றி அறிந்திருங்கள். ஒரு கலாச்சாரத்தில் பயிற்சி பெற்ற உணர்வு பகுப்பாய்வு மாதிரிகள் மற்றொரு கலாச்சாரத்தில் சிறப்பாக செயல்படாமல் போகலாம். உதாரணமாக, நையாண்டி கண்டறிதல் மிகவும் கலாச்சாரத்தை சார்ந்ததாக இருக்கலாம்.
• தரவு கிடைக்கும்: துல்லியமான NLP மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கு உயர்தர பயிற்சி தரவை அணுகுவது அவசியம். தரவு கிடைக்கும் தன்மை மொழிகள் மற்றும் கலாச்சாரங்களுக்கு இடையில் மாறுபடும்.
• எழுத்து குறியீடு: பிழைகளைத் தவிர்க்க உங்கள் உரைத் தரவு சரியாக குறியிடப்பட்டுள்ளதா என்பதை உறுதிப்படுத்தவும். UTF-8 என்பது பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் எழுத்து குறியீடாகும், இது பரந்த அளவிலான எழுத்துக்களை ஆதரிக்கிறது.
• பேச்சு வழக்குகள் மற்றும் பிராந்திய மாறுபாடுகள்: மொழியில் பேச்சு வழக்குகள் மற்றும் பிராந்திய மாறுபாடுகளைக் கணக்கில் எடுத்துக்கொள்ளுங்கள். எடுத்துக்காட்டாக, பிரிட்டிஷ் ஆங்கிலம் மற்றும் அமெரிக்க ஆங்கிலம் ஆகியவை வெவ்வேறு எழுத்துப்பிழைகள் மற்றும் சொல்லகராதியைக் கொண்டுள்ளன. அதேபோல், பல்வேறு லத்தீன் அமெரிக்க நாடுகளில் பேசப்படும் ஸ்பானிஷ் மொழியில் உள்ள மாறுபாடுகளைக் கருத்தில் கொள்ளவும்.

செயல்படுத்தக்கூடிய நுண்ணறிவுகள்

உங்கள் திட்டத்திற்கான சரியான NLP நூலகத்தைத் தேர்ந்தெடுக்க உதவும் சில செயல்படுத்தக்கூடிய நுண்ணறிவுகள் இங்கே:

• SpaCy உடன் தொடங்குங்கள்: நீங்கள் NLP க்குப் புதியவராக இருந்தால், தயாரிப்புக்கு தயாராக ஒரு பயன்பாட்டை விரைவாக உருவாக்க வேண்டும் என்றால், SpaCy உடன் தொடங்கவும். இதன் பயன்பாட்டின் எளிமை மற்றும் முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகள் உடனடியாகத் தொடங்க உதவும்.
• ஆராய்ச்சிக்கு NLTK ஐ ஆராயுங்கள்: நீங்கள் NLP ஆராய்ச்சியை நடத்தினால் அல்லது உங்கள் NLP குழாயை விரிவாகத் தனிப்பயனாக்க வேண்டும் என்றால், NLTK ஐ ஆராயுங்கள். இதன் நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் விரிவான அம்ச தொகுப்பு உங்களுக்கு தேவையான கருவிகளை வழங்கும்.
• மொழி ஆதரவைக் கவனியுங்கள்: நீங்கள் செயலாக்க வேண்டிய மொழிகளை சிறப்பாக ஆதரிக்கும் NLP நூலகத்தைத் தேர்வு செய்யவும். SpaCy பல மொழிகளுக்கு வலுவான ஆதரவை வழங்குகிறது, அதே நேரத்தில் NLTK பரந்த மொழி ஆதரவைக் கொண்டுள்ளது, ஆனால் இதற்கு அதிக தனிப்பயனாக்கம் தேவைப்படலாம்.
• செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்யுங்கள்: உங்கள் குறிப்பிட்ட NLP பணிகளில் NLTK மற்றும் SpaCy இரண்டின் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்யுங்கள். SpaCy பொதுவாக NLTK ஐ விட வேகமானது, ஆனால் செயல்திறன் பணி மற்றும் தரவைப் பொறுத்து மாறுபடலாம்.
• சமூக வளங்களைப் பயன்படுத்தவும்: NLTK மற்றும் SpaCy ஆகிய இரண்டிற்கும் சுறுசுறுப்பான சமூகங்கள் மற்றும் விரிவான ஆவணங்களைப் பயன்படுத்திக் கொள்ளுங்கள். இந்த வளங்கள் உங்களுக்கு மதிப்புமிக்க ஆதரவையும் வழிகாட்டுதலையும் வழங்க முடியும்.

முடிவுரை

NLTK மற்றும் SpaCy இரண்டும் இயல் மொழி செயலாக்கத்திற்கான சக்திவாய்ந்த பைத்தான் நூலகங்கள், ஒவ்வொன்றும் அதன் சொந்த பலம் மற்றும் பலவீனங்களைக் கொண்டுள்ளன. NLTK என்பது ஆராய்ச்சி மற்றும் தனிப்பயனாக்கத்திற்கு ஏற்ற ஒரு பல்துறை கருவித்தொகுப்பாகும், அதே நேரத்தில் SpaCy வேகம் மற்றும் செயல்திறனுக்காக வடிவமைக்கப்பட்ட தயாரிப்புக்கு தயாராக இருக்கும் நூலகமாகும். இந்த நூலகங்களுக்கு இடையிலான முக்கிய வேறுபாடுகளைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலமும், உங்கள் NLP திட்டத்தின் குறிப்பிட்ட தேவைகளைக் கருத்தில் கொள்வதன் மூலமும், நீங்கள் வேலைக்கு சரியான கருவியைத் தேர்வு செய்யலாம் மற்றும் உலகளாவிய சூழலில் உரை தரவின் முழு திறனைத் திறக்கலாம். NLP தொடர்ந்து உருவாகி வருவதால், NLTK மற்றும் SpaCy இரண்டிலும் சமீபத்திய முன்னேற்றங்களைப் பற்றி அறிந்து கொள்வது, புதுமையான மற்றும் பயனுள்ள NLP பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதற்கு முக்கியமானது.