10 KiB
NLP
Je založený na umelej inteligencii, ktorá sa zaoberá interakciami medzi počítačom a jazykmi. NLP uľahčuje proces analýzy a porozumenia ľudského jazyka pre počítače a umelú inteligenciu. Pomáha extrahovať informácie z textu. V dnešnej dobe sa textové údaje vytvárajú vo veľkom množstve a je ich dôležité spravovať a odovzdať informácie z neštruktúrovaných údajov. Preto musíme údaje reprezentovať vo formáte v ktorom počítače rozumejú a v tomto prípade nám pomáha NLP. Má niekoľko prípadov použitia:
- Automatické zhrnutie
- Uznanie pomenovaného subjektu
- Systémy odpovedania na otázky
- Analýza sentimentu
SPACY
Je bezplatná knižnica pre NLP v programovacom jazyku python. Táto knižnica je napísala v Cythone a je určená pre budovanie extrakcie informácii alebo pochopenie prirodzeného jazyka. Je navrhnutý pre použitie v pythone a ponuka priateľské rozhranie API.
Detekcia viet
Detekcia viet je proces lokalizácie začiatku a konca vety v danom texte. Tato detekcia nám umožňuje rozdeliť vetu resp. text na jazykovo významne jednotky. Tieto jednotky potom môžem využívať pri spracovaní text na vykonávanie úloh ako napríklad označovanie reči.
Part-of-speech (Part of Speech)
Značkovanie pomocou Part of Speech je proces označovania slova pomocou príslušnej časti reči, ako je podstatné meno, prídavné meno, sloveso, príslovka atď. Podľa gramatických pravidiel jazyka, ktoré sa ďalej konštruujú na základe kontextu výskytu slova a jeho vzťahy s inými slovami vo vete. Po tokenizácii môže spacy daný objekt označiť pomocou svojich najmodernejších štatistických modelov. Značky sú k dispozícii ako atribút objektu Token.
Tokenizácia
Tokenizácia sa voľne označuje ako segmentácia textového dokumentu na slová, ktoré sa tiež nazývajú tokeny. Token je definovaný ako postupnosť znakov, ktoré spolu tvoria sémantickú jednotku pri spracovaní textu. V niektorých kontextoch nemusia byť tokeny slovami a môžu pozostávať zo slov alebo dokonca viacslovných fráz v závislosti od toho, čo sa považuje za sémantickú jednotku. Spacy tonizuje daný text na slová a interpunkcie použitím pravidiel, ktoré sú vyladené pre konkrétny jazyk. Najnákladnejšie pravidlo pre anglický jazyk je rozdelenie postupnosti znakov v texte na medzery (napr. Medzeru), často známe ako točenie medzier.
- text_with_ws tlačí tokenový text s medzerou (ak je k dispozícii),
- is_alpha zistí, či token pozostáva z abecedných znakov alebo nie,
- is_punct zistí, či je token interpunkčný symbol alebo nie,
- is_space zistí, či je token medzerou alebo nie,
- shape_ vytlačí tvar slova,
- is_stop zistí, či je token zastavovacím slovom alebo nie,
| Skratka | Anglicky vyznam | Slovensky vyznam |
|---|---|---|
| ADJ | adjective | prídavné meno |
| ADP | adposition | umiestnenie |
| ADV | adverb | príslovka |
| AUX | auxiliary verb | pomocné sloveso |
| CONJ | coordinating conjunction | koordinačná spojka |
| DET | determiner | determinant |
| INTJ | interjection | prerušenie |
| NOUN | noun | podstatné meno |
| NUM | numeral | číslice |
| PART | particle | častica |
| PRON | pronoun | zámeno |
| PROPN | proper noun | vlastné meno |
| PUNCT | punctuation | interpunkcia |
| SCONJ | subordinating conjunction | podriadená spojka |
| SYM | symbol | symbol |
| VERB | verb | sloveso |
| X | other | iné |
| Tag | Description | Slovensky vyznam | Example |
|---|---|---|---|
| CC | conjunction, coordinating | and, or, but | |
| CD | cardinal number | five, three, 13% | |
| DT | determiner | the, a, these | |
| EX | existential there | there were six boys | |
| FW | foreign word | mais | |
| IN | conjunction, subordinating or preposition | of, on, before, unless | |
| JJ | adjective | nice, easy | |
| JJR | adjective, comparative | nicer, easier | |
| JJS | adjective, superlative | nicest, easiest | |
| LS | list item marker | ||
| MD | verb, modal auxillary | may, should | |
| NN | noun, singular or mass | tiger, chair, laughter | |
| NNS | noun, plural | tigers, chairs, insects | |
| NNP | noun, proper singular | Germany, God, Alice | |
| NNPS | noun, proper plural | we met two Christmases ago | |
| PDT | predeterminer | both his children | |
| POS | possessive ending | 's | |
| PRP | pronoun, personal | me, you, it | |
| PRP$ | pronoun, possessive | my, your, our | |
| RB | adverb | extremely, loudly, hard | |
| RBR | adverb, comparative | better | |
| RBS | adverb, superlative | best | |
| RP | adverb, particle | about, off, up | |
| SYM | symbol | % | |
| TO | infinitival to | what to do | |
| UH | interjection | oh, oops, gosh | |
| VB | verb, base form | think | |
| VBZ | verb, 3rd person singular present | she thinks | |
| VBP | verb, non-3rd person singular present | I think | |
| VBD | verb, past tense | they thought | |
| VBN | verb, past participle | a sunken ship | |
| VBG | verb, gerund or present participle | thinking is fun | |
| WDT | wh-determiner | which, whatever, whichever | |
| WP | wh-pronoun, personal | what, who, whom | |
| WP$ | wh-pronoun, possessive | whose, whosever | |
| WRB | wh-adverb | where, when |
Inštalácia spacy
pip install -U spaCy //instalacia spacy
python -m spacy download en //instalacia anglickeho jazyka
prvý kód
import spacy
nlp = spacy.load('en')
doc = nlp('Hello World!')
for token in doc:
print('"' + token.text + '"', token.idx)
#Vystup
# "Hello" 0
# " " 6
# "World" 10
# "!" 15
Ako prvé si importujeme spacy knižnicu. Zadáme vetu, ktorú chceme prejsť tokenizáciu. V tomto pípade používame iba dva tokeny. Prvý nám vypíše text a medzeri, druhý token nám napíše, na ktorom mieste sa nachádza naše slovo.
doc = nlp("Next week I'll be in Madrid.")
for token in doc:
print("{0}\t{1}\t{2}\t{3}\t{4}\t{5}\t{6}\t{7}".format(
token.text,
token.idx,
token.lemma_,
token.is_punct,
token.is_space,
token.shape_,
token.pos_,
token.tag_
))
#vystup
# Next 0 next False False Xxxx ADJ JJ
# week 5 week False False xxxx NOUN NN
# I 10 -PRON- False False X PRON PRP
# 'll 11 will False False 'xx VERB MD
# 15 False True SPACE _SP
# be 17 be False False xx VERB VB
# in 20 in False False xx ADP IN
# Madrid 23 madrid False False Xxxxx PROPN NNP
# . 29 . True False . PUNCT
-
token.text reprezentácia textu dokumentu v Unicode,
-
token.idx znakový index začiatku,
-
token.lemma_ základná podoba tokenu bez inflexných prípon,
- token.is_punct je to interpunkcia znamienka,
- token.is_space pozostáva token z bielych znakov,
- token.shape_ transformácia reťazca tokenov na zobrazenie ortografických prvkov, napríklad „Xxxx“ alebo „dd“
- token.pos_ hrubozrnná časť reči, *token.tag_ jemnozrnná reč.
Poďme si rozobrať výstup prvého slova Next. Ako prvé sa nám vypíše samotné slovo, ďalej nasleduje, na ktorom indexe slovo začína. V našom prípade je to index 0. V ďalšom stĺpci máme slovo napísané pomocou malých písmen. Ďalšie dva stĺpce nám zisťujú, či dané slovo obsahuje interpunkčné znamienko (napr. apostrof) a či slovo nepozostáva z medzery. Predposledný stĺpec nám zisťuje, aký slovný druh (viď. tabuľku nižšie) je dané slovo v našom prípade je to podstatné meno atd.
Detekcia vety
doc = nlp("These are apples. These are oranges.")
for sent in doc.sents:
print(sent)
# These are apples.
# These are oranges.
Pomenovanie entit
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("Apple is looking at buying U.K. startup for $1 billion")
for ent in doc.ents:
print(ent.text, ent.start_char, ent.end_char, ent.label_)
#Apple 0 5 ORG
#U.K. 27 31 GPE
#$1 billion 44 54 MONEY
Na tomto príklade môžme pozorovať, že spacy dokáže rozlíšiť slova. Dokáže zistiť či dané slovo je napr. mesto(GPE-Geopolitical entity) alebo nejaká organizácia (ORG- Companies). Ďalej vie určiť či sa jedná o dátum, sumu peňazí, osobu atď. .