18.07.2023 в 16:50

Обработка естественного языка (NLP) в JavaScript (series)

Обработка естественного языка (NLP) — это область искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык.

Он играет решающую роль в современных приложениях, начиная от языкового перевода и анализа настроений и заканчивая чат-ботами и поисковыми системами.

Методы NPL позволяют разработчикам извлекать ценную информацию из огромных объемов текстовых данных, что делает его мощным инструментом для анализа данных и принятия решений.

На этом занятии мы рассмотрим фундаментальные концепции NPL и его значение в технологическом ландшафте. Мы углубимся в проблемы обработки естественного языка из-за его неоднозначности, зависимости от контекста и лингвистических вариаций, а также в то, как его использовать в среде Javascript.

Понимание этих проблем поможет вам осознать сложность задач NPL и потребность в сложных алгоритмах для их решения.

Кроме того, мы обсудим применение NPL в различных отраслях, включая здравоохранение, финансы, поддержку клиентов и маркетинг. От медицинской диагностики до анализа рынка на основе настроений NPL произвело революцию в том, как мы взаимодействуем с компьютерами и информацией, которую они обрабатывают.

Давайте углубимся, но сначала настройте свою среду.

Настройка среды для НЛП в JavaScript

Чтобы изучить NLP в JavaScript, вы должны настроить свою среду разработки с помощью правильных инструментов и библиотек.

Доступно несколько библиотек NPL, каждая из которых предлагает различные функции и функции. Одним из популярных вариантов в экосистеме JavaScript является Natural Language Toolkit for JavaScript (NLP.js), который предоставляет широкий спектр возможностей NPL.

В этом сеансе мы проведем вас через установку и настройку NLP.js или любой другой библиотеки, которую вы выберете. Мы рассмотрим необходимые зависимости и продемонстрируем, как загружать и предварительно обрабатывать текстовые данные для задач NPL.

Вот пошаговое руководство по установке и настройке NLP.js, а также по загрузке и предварительной обработке текстовых данных для задач NLP:

Предпосылки: Убедитесь, что в вашей системе установлены Node.js и npm (диспетчер пакетов Node). Вы можете скачать Node.js с официального сайта.

Создайте новый проект Node.js

Создайте новый каталог для своего проекта НЛП и перейдите к нему с помощью терминала или командной строки.

Инициализируйте проект

Выполните следующую команду, чтобы инициализировать новый проект Node.js. Это создаст файл package.json, который будет использоваться для управления зависимостями проекта.

npm init -y

Установите NLP.js

Установите NLP.js и его зависимости с помощью npm.

npm install nlp.js

Настройте текстовый корпус

Для демонстрации задач NPL вам понадобятся текстовые данные. Создайте новый файл, например data.json, и заполните его образцами текстовых данных. Вы можете использовать любой файл JSON или даже загружать данные из внешних источников, таких как база данных или API.

Пример data.json:

{
  "sentences": [
    "NLP.js is an excellent library for NLP tasks.",
    "Natural Language Processing is fascinating.",
    "I love working with AI and NLP technologies."
  ]
}

Загрузка данных

Затем вы должны загрузить данные из файла data.json в свой скрипт Node.js. Вы можете использовать модуль fs для чтения файла и анализа его содержимого.

const fs = require('fs');
// Read data.json file
const rawData = fs.readFileSync('data.json');
const data = JSON.parse(rawData);
const sentences = data.sentences;

Предварительная обработка текстовых данных

Задачи НЛП часто требуют предварительной обработки текстовых данных, чтобы сделать их пригодными для анализа. Этот шаг обычно включает в себя токенизацию (разбиение текста на отдельные слова или токены), перевод нижнего регистра и удаление пунктуации.

Вы можете использовать NLP.js для следующих задач предварительной обработки:

const { NlpManager } = require('node-nlp');
const manager = new NlpManager({ languages: ['en'] });
// Tokenization and Preprocessing
sentences.forEach(sentence =&gt; {
  const tokenizedSentence = manager.tokenize(sentence);
  console.log(tokenizedSentence);
});

NPL Задача:

Теперь, когда вы загрузили и предварительно обработали данные, вы можете выполнять различные задачи НЛП с помощью NLP.js. Например, давайте проведем анализ настроений:

// Sentiment Analysis
sentences.forEach(sentence =&gt; {
  const sentiment = manager.process('en', sentence);
  console.log(`Sentiment for "${sentence}":`, sentiment.sentiment);
});

Дополнительные задачи НЛП

NLP.js поддерживает другие задачи, такие как распознавание именованных объектов (NER), определение языка и многое другое. Вы можете изучить эти задачи, обратившись к документации NLP.js.

Предварительная обработка текста в JavaScript

Предварительная обработка текста — это важный шаг в НЛП, который подготавливает необработанные текстовые данные для анализа. На этом занятии мы сосредоточимся на основных методах предварительной обработки текста в JavaScript.

Во-первых, давайте загрузим данные.

Загрузка данных

Во-первых, давайте загрузим данные из файла data.json, как мы это делали раньше.

const fs = require('fs');
// Read data.json file
const rawData = fs.readFileSync('data.json');
const data = JSON.parse(rawData);
const sentences = data.sentences;

Токензация

Токенизация — это процесс разбиения текста на отдельные слова или токены. Мы рассмотрим, как использовать NLP.js или другие библиотеки для токенизации предложений, абзацев или целых документов. В этом примере мы будем использовать естественную библиотеку для выполнения токенизации.

npm install natural

const natural = require('natural');
const tokenizer = new natural.WordTokenizer();
sentences.forEach(sentence =&gt; {
  const tokens = tokenizer.tokenize(sentence);
  console.log(tokens);
});

Токенизация формирует основу для многих задач NLP, таких как анализ настроений, тегирование частей речи и языковой перевод.

Удаление стоп-слов — еще один важный этап предварительной обработки, который включает в себя удаление общих и неинформативных слов, таких как «и», «тот» и «есть». Эти слова мало что значат для анализа, и их можно безопасно удалить, чтобы уменьшить шум в данных.

Нижний регистр

Нижний регистр — это процесс преобразования всего текста в нижний регистр. Этот шаг является общим для уменьшения сложности данных и облегчения их обработки.

sentences.forEach(sentence =&gt; {
  const lowercaseSentence = sentence.toLowerCase();
  console.log(lowercaseSentence);
});

Удаление знаков препинания

Пунктуация часто не добавляет ценности задачам НЛП, поэтому ее удаление — хорошая идея.

const removePunctuation = (text) =&gt; {
  return text.replace(/[^\w\s]/g, '');
};
sentences.forEach(sentence =&gt; {
  const cleanedSentence = removePunctuation(sentence);
  console.log(cleanedSentence);
});

Удаление стоп-слов

Стоп-слова — это общеупотребительные слова, такие как «the», «and», «in» и т. д., которые часто удаляют, поскольку они не несут значимого значения.

Для этого шага мы будем использовать библиотеку стоп-слов

npm install stopword

const stopword = require('stopword');
sentences.forEach(sentence =&gt; {
  const tokens = tokenizer.tokenize(sentence);
  const cleanedTokens = stopword.removeStopwords(tokens);
  console.log(cleanedTokens);
});

Стемминг и лемматизация — это методы, которые сокращают слова до их базовых или корневых форм. Например, слова «бег», «бег» и «бег» будут сокращены до слова «бег». Этот процесс помогает уменьшить размер словарного запаса и объединить похожие слова, что делает анализ текста более эффективным.

Собираем все вместе

const fs = require('fs');
const natural = require('natural');
const stopword = require('stopword');

// Read data.json file
const rawData = fs.readFileSync('data.json');
const data = JSON.parse(rawData);
const sentences = data.sentences;

// Tokenization
const tokenizer = new natural.WordTokenizer();
sentences.forEach(sentence =&gt; {
  const tokens = tokenizer.tokenize(sentence);
  console.log(tokens);
});

// Lowercasing
sentences.forEach(sentence =&gt; {
  const lowercaseSentence = sentence.toLowerCase();
  console.log(lowercaseSentence);
});

// Removing Punctuation
const removePunctuation = (text) =&gt; {
  return text.replace(/[^\w\s]/g, '');
};

sentences.forEach(sentence =&gt; {
  const cleanedSentence = removePunctuation(sentence);
  console.log(cleanedSentence);
});

// Stop Word Removal
sentences.forEach(sentence =&gt; {
  const tokens = tokenizer.tokenize(sentence);
  const cleanedTokens = stopword.removeStopwords(tokens);
  console.log(cleanedTokens);
});

Каждый раздел кода может выполняться независимо для выполнения определенных задач предварительной обработки текста. Эти шаги помогут вам очистить и подготовить текстовые данные для различных задач НЛП с использованием JavaScript.

Анализ настроений с помощью НЛП

Анализ настроений, захватывающее приложение НЛП, позволяет нам различать чувства или эмоции, скрытые в тексте.

Благодаря разнообразным вариантам использования, таким как понимание отзывов клиентов, мониторинг настроений в социальных сетях и оценка общественного мнения, анализ настроений стал незаменимым инструментом.

Понимание концепций анализа настроений

Прежде чем погрузиться в реализацию, давайте познакомимся с основами анализа настроений. Анализ настроений направлен на извлечение и интерпретацию субъективной информации из текста для определения полярности настроений, которые могут быть положительными, отрицательными или нейтральными.

Это влечет за собой обработку текстовых данных, определение слов или фраз, несущих тональность, и присвоение оценок тональности для классификации общей тональности текста.

Подходы к анализу настроений

К анализу настроений можно подходить с помощью различных методов, каждый из которых имеет свои достоинства и ограничения. Некоторые популярные подходы включают

Методы основанные на правилах

В этих методах используются заранее определенные правила или лексиконы, чтобы связать полярность настроений со словами или фразами. Например, могут быть созданы лексиконы положительных и отрицательных тональностей, а баллы тональности могут быть назначены на основе присутствия этих слов в тексте.

Модели машинного обучения

Методы машинного обучения включают обучающие модели на размеченных наборах данных для прогнозирования настроений. Общие подходы включают наивный байесовский метод, методы опорных векторов (SVM) и случайные леса. Эти модели изучают шаблоны из помеченных данных и могут классифицировать настроения в невидимом тексте.

Алгоритмы глубокого обучения

Модели глубокого обучения, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) или сверточные нейронные сети (CNN), приобрели популярность в анализе настроений. Они могут изучать сложные отношения и собирать контекстную информацию, повышение точности классификации настроений.

Подготовка данных

У нас уже есть образец набора данных с предложениями для анализа, чтобы продемонстрировать анализ настроений. Давайте используем этот массив примеров предложений:

const sentences = [
  "NLP.js is an excellent library for NLP tasks.",
  "Natural Language Processing is fascinating.",
  "I love working with AI and NLP technologies."
];

Реализация анализа настроений

На этом этапе мы продемонстрируем простую реализацию анализа настроений с использованием списка слов AFINN-111, который является популярным подходом на основе лексики. Мы будем использовать библиотеку настроений для расчета оценок тональности для каждого предложения.

npm install sentiment

Библиотека тональности предоставляет класс тональности, который анализирует тональность в тексте. Каждому предложению присваивается оценка тональности, где положительные баллы указывают на позитивную тональность, отрицательные баллы — на негативную, а баллы, близкие к нулю, — на нейтральную тональность.

const Sentiment = require('sentiment');
const sentiment = new Sentiment();
sentences.forEach(sentence =&gt; {
  const result = sentiment.analyze(sentence);
  console.log(`Sentiment for "${sentence}":`, result.score);
});

Работа с отрицанием и контекстом

Важным аспектом анализа настроений является обработка отрицания и контекста. Слова отрицания, такие как «не» или «никогда», могут изменить полярность настроения последующих слов. Например, «Мне не нравится этот продукт» следует классифицировать как негативное настроение. Передовые методы, такие как анализ зависимостей и контекстные встраивания, могут помочь уловить такие нюансы.

Распознавание именованных сущностей (NER) в JavaScript

Распознавание именованных сущностей (NER) — увлекательная задача НЛП, которая включает в себя идентификацию и классификацию именованных сущностей в тексте, таких как имена людей, места, организации, даты и многое другое.

NER играет жизненно важную роль в извлечении информации и понимании контекста текстовых данных. В этой статье мы углубимся в концепции NER и продемонстрируем, как реализовать NER с использованием методов НЛП в JavaScript. Мы проведем вас через процесс распознавания и извлечения значимых объектов из текстовых данных.

Понимание концепций распознавания именованных объектов

Прежде чем углубляться в реализацию, давайте познакомимся с основами распознавания именованных объектов.

NER стремится находить и классифицировать именованные объекты в тексте, предоставляя ценную информацию для различных приложений. Он включает в себя анализ предложений для выявления и классификации объектов, что значительно улучшает извлечение и понимание информации.

Следуйте за нами, чтобы увидеть, как мы создаем окончательный проект, так как это первая сессия серии из трех частей. Если вы считаете этот пост интересным, найдите другие интересные посты в блоге Learnhub; мы пишем все технологии от cloud computing до Frontend Dev, кибербезопасности, искусственного интеллекта и блокчейна. Вы можете продолжить изучать тему NLP в JavaScript в нашем блоге.

Источник:

Selected Sort Option

#JavaScript #Machine Learning

186

Войти на сайт

Обработка естественного языка (NLP) в JavaScript (series)

Настройка среды для НЛП в JavaScript

Создайте новый проект Node.js

Инициализируйте проект

Установите NLP.js

Настройте текстовый корпус

Загрузка данных

Предварительная обработка текстовых данных

Дополнительные задачи НЛП

Предварительная обработка текста в JavaScript

Загрузка данных

Токензация

Нижний регистр

Удаление знаков препинания

Удаление стоп-слов

Анализ настроений с помощью НЛП

Понимание концепций анализа настроений

Подходы к анализу настроений

Методы основанные на правилах

Модели машинного обучения

Алгоритмы глубокого обучения

Подготовка данных

Реализация анализа настроений

Работа с отрицанием и контекстом

Распознавание именованных сущностей (NER) в JavaScript

Понимание концепций распознавания именованных объектов

Источник: