spaCy Open-Source ist eine der wichtigsten Bibliotheken in der Programmiersprache Python für die Natürliche Sprachverarbeitung (NLP). Hier erfährst Du alles, was du wissen musst: Einführung, Funktionen, Vorteile, Schulungen...
Natürliche Sprachverarbeitung oder NLP ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der immer häufiger eingesetzt wird.
Im Allgemeinen geht es dabei um alle Formen der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache. Sie umfasst die Analyse, das Verständnis und die Bedeutungserschließung der menschlichen Sprache für Computer.
Diese Technologie ermöglicht es, Texte in Alltagssprache automatisch zu analysieren, um ihre Bedeutung zu verstehen, die wichtigsten Informationen schnell zu identifizieren oder Ähnlichkeiten zwischen verschiedenen Texten zu finden.
Im Zeitalter von Big Data sind Unternehmen mit riesigen Mengen unstrukturierter Daten in Form von Texten konfrontiert. Diese können z. B. aus sozialen Netzwerken und Bewertungen im Internet stammen.
NLP ermöglicht es, diese unstrukturierten Daten in einer Form darzustellen, die von Computern verstanden werden kann und somit für die Analyse geeignet ist.
Es ermöglicht die automatische Extraktion von Informationen aus Dokumenten. Zu den Anwendungsfällen gehören die automatische Zusammenfassung, die Erkennung von benannten Entitäten, Frage-Antwort-Systeme und die Stimmungsanalyse.
Diese Technologie ist das Herzstück vieler Anwendungen der künstlichen Intelligenz. Vereinfacht gesagt, ermöglicht sie Computern, Sprache auf dieselbe Weise wie ein Mensch zu verstehen, zu verarbeiten und zu produzieren.
Zu den grundlegenden Aufgaben von NLP gehören Tokenization, Lemmatization, Segmentation und POS-Tagging. Früher mussten Entwickler und Forscher, um diese Aufgaben zu erledigen, ihre eigenen Programme entwickeln. Heute gibt es viele Bibliotheken, die die Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung vereinfachen. Eine der populärsten ist spaCy Open Source.
Was ist spaCy ?
spaCy Open Source ist eine kostenlose, unter der MIT-Lizenz veröffentlichte Open-Source-Python-Bibliothek für die natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP). Sie ist in Cython geschrieben und mit einer kurzen, einfach zu bedienenden API für den produktiven Einsatz konzipiert.
Die Bibliothek wurde ursprünglich von Matt Honnibal von Explosion AI entwickelt. Für Kenner der Sprache Python kann man spaCy als das Äquivalent von numPy für NLP betrachten: eine Bibliothek auf niedrigem Niveau, aber intuitiv und leistungsstark.
Mit diesem Werkzeug ist es möglich, Anwendungen zu erstellen, mit denen große Textmengen verarbeitet und verstanden werden können. Es kann insbesondere zur Entwicklung von Systemen zur Informationsextraktion, zum Verständnis natürlicher Sprache oder zur Vorverarbeitung von Texten für Deep Learning verwendet werden.
Tools und Funktionen von spaCy
spaCy kann für eine Vielzahl von Aufgaben im Zusammenhang mit NLP-Projekten verwendet werden. Es ermöglicht zum Beispiel Tokenization, Lemmatisation, POS-Tagging, Satz- oder Entity-Erkennung, Abhängigkeitsanalyse, Wort/Vektor-Transformation und andere Normalisierungs- und Bereinigungstechniken.
Wenn dir diese Begriffe abstrus vorkommen, keine Sorge. Das ist völlig normal, wenn du noch keine Erfahrung mit natürlicher Sprachverarbeitung hast. Hier ist ein detaillierterer Überblick über die verschiedenen spaCy-Funktionen.
Bei der Tokenization wird ein Textabschnitt in Wörter, Leerzeichen, Symbole, Satzzeichen und andere Elemente zerlegt, um daraus „Tokens“ zu machen. Dies ist ein grundlegender Schritt für die meisten NLP-Aufgaben.
Die Lemmatisierung ist direkt mit der Tokenization verbunden und reduziert ein Wort auf seine Grundform. Suffixe, Präfixe und andere vergangene Partizipien können entfernt werden, um die Wurzel des Begriffs zu finden. Dieser Prozess ist vor allem für Machine Learning und insbesondere für die Klassifizierung von Texten sehr nützlich.
Part-of-Speech-Tagging (POS) ist ein Verfahren, um Wörtern grammatische Eigenschaften wie Nomen, Verben, Adverbien oder Adjektive zuzuweisen. Wörter, die dieselben POS-Tags teilen, folgen in der Regel derselben syntaktischen Struktur und sind für regelbasierte Prozesse nützlich;
Entitätenerkennung ist ein Prozess, um die in einem Text benannten Entitäten in verschiedene vordefinierte Kategorien einzuordnen. Dabei kann es sich z. B. um Personen, Orte oder Daten handeln.
Das statistische Modell von spaCy ermöglicht es, eine Vielzahl von Entitäten zu klassifizieren, darunter Personen, Entitäten, Kunstwerke und Nationalitäten.
Die Abhängigkeitsanalyse ist eine Methode, mit der die Abhängigkeitsanalyse eines Satzes gesteuert werden kann. Dadurch wird sein grammatikalisches Format aufgedeckt. Diese Technik beleuchtet die Beziehungen zwischen den Hauptwörtern und ihren Abhängigkeiten.
Die Wort-Vektor-Darstellung schließlich hilft Maschinen, die Beziehungen zwischen Wörtern wie ein Mensch zu verstehen und zu interpretieren. Die numerische Darstellung eines Wortes verdeutlicht seine Beziehungen zu anderen Wörtern.
spaCy vs NLTK
Neben spaCy ist die andere beliebte Python-Bibliothek für NLP NLTK (Natural Language Toolkit). Diese beiden Ressourcen weisen jedoch wichtige Unterschiede auf.
Zunächst einmal fasst spaCy in seinem Toolkit verschiedene Algorithmen zusammen, die für unterschiedliche Probleme geeignet sind. Diese Algorithmen werden von der Bibliothek verwaltet und erneuert. NLTK hingegen bietet die Möglichkeit, aus einer Vielzahl von Algorithmen je nach Problem auszuwählen.
Ein weiterer wichtiger Unterschied ist, dass spaCy statistische Modelle für sieben Sprachen verwendet: Deutsch, Englisch, Französisch, Spanisch, Italienisch, Portugiesisch und Niederländisch. NLTK unterstützt viele verschiedene Sprachen.
Bei der Textanalyse, wie z. B. der Sentimentanalyse, setzt spaCy eine objektorientierte Strategie ein. Wörter und Sätze werden als Objekte betrachtet. Im Gegensatz dazu ist NLTK eine Bibliothek zur Verarbeitung von Zeilen. Sie empfängt Inputs und gibt Outputs in Form von Codezeilen zurück.
Schließlich hat jede dieser beiden Bibliotheken ihre eigene Spezialisierung. Für Tokenization und POS-Tagging liefert spaCy die besten Ergebnisse und bietet die neuesten und besten Algorithmen. NLTK hingegen ist bei der Tokenisierung von Phrasen überlegen.
Die Grenzen von spaCy
spaCy bietet viele Möglichkeiten, aber es ist wichtig, sich über seine Grenzen im Klaren zu sein. Zunächst einmal handelt es sich nicht um eine Plattform oder eine API. Sie wird nicht als Software oder Anwendung angeboten, sondern es handelt sich um eine Bibliothek, die die Entwicklung von NLP-Anwendungen vereinfacht.
Es handelt sich auch nicht um eine Engine, mit der Chatbots oder Sprachassistenten erstellt werden können. Diese Bibliothek kann verwendet werden, um NLP-Konversationsanwendungen voranzutreiben, bietet aber nur die zugrunde liegenden Textverarbeitungsfunktionen.
Im Gegensatz zu NLTK oder CoreNLP ist sie auch nicht für die Forschung oder Lehre gedacht. Daraus ergibt sich einer der Hauptunterschiede, nämlich dass spaCy es vermeidet, den Nutzer zu bitten, zwischen mehreren Algorithmen zu wählen.
Wie lernt man spaCy in einem Kurs ?
Die Beherrschung von spaCy ist für die Arbeit im Bereich der künstlichen Intelligenz und der natürlichen Sprachverarbeitung sehr nützlich, wenn nicht sogar unerlässlich. Es ist eine Fähigkeit, die immer mehr gefragt ist.
Um sie zu erwerben, kannst du dich an die DataScientest-Ausbildung wenden. Python-Programmierung und Machine Learning stehen im Mittelpunkt unserer Data Scientist-, Data Analyst- und Data Engineer-Kurse. In diesen Kursen lernst Du, wie man mit Python und seinen verschiedenen Bibliotheken umgeht, um KI-Modelle zu entwickeln.
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