API di tokenizzazione e lemmatizzazione, basata su spaCy

Che cos'è la tokenizzazione?

La tokenizzazione consiste nel dividere un testo in entità più piccole, chiamate token. I token sono diversi a seconda del tipo di tokenizzatore utilizzato. Un token può essere una parola, un carattere o una sottoparola (per esempio, nella parola inglese "higher", ci sono 2 sottoparole: "high" e "er"). Anche la punteggiatura, come "!", "." e ";", può essere un token.

La tokenizzazione è una fase fondamentale di ogni operazione di elaborazione del linguaggio naturale. Date le varie strutture linguistiche esistenti, la tokenizzazione è diversa in ogni lingua.

Che cos'è la lemmatizzazione?

La lemmatizzazione consiste nell'estrarre la forma di base di una parola (tipicamente il tipo di lavoro che si può trovare in un dizionario). Ad esempio, il lemma di "mela" sarebbe ancora "mela", ma il lemma di "è" sarebbe "essere".

La lemmatizzazione, come la tokenizzazione, è una fase fondamentale di ogni operazione di elaborazione del linguaggio naturale. Date le varie strutture linguistiche esistenti, la lemmatizzazione è diversa in ogni lingua.

Tokenizzazione

Perché usare la tokenizzazione e la lemmatizzazione?

Di solito non si usano la tokenizzazione e la lemmatizzazione da sole, ma come primo passo di una pipeline di elaborazione del linguaggio naturale. La tokenizzazione è spesso un'operazione costosa che può avere un impatto significativo sulle prestazioni di un modello di elaborazione del linguaggio naturale, quindi la scelta del tokenizzatore è importante.

API di tokenizzazione e lemmatizzazione di NLP Cloud

NLP Cloud propone un'API di tokenizzazione e lemmatizzazione che consente di eseguire tokenizzazione e lemmatizzazione in modo immediato, sulla base di spaCy e GiNZA, con prestazioni eccellenti. La tokenizzazione e la lemmatizzazione non richiedono molte risorse, quindi il tempo di risposta (latenza), quando vengono eseguite dall'API di NLP Cloud, è molto basso. È possibile eseguirle in 15 lingue diverse.

Per maggiori dettagli, consultare la documentazione sulla tokenizzazione e sulla lemmatizzazione. qui.

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Domande frequenti

Che cos'è la tokenizzazione e perché è importante nell'analisi del testo?

La tokenizzazione è il processo di scomposizione del testo in unità più piccole, come parole, frasi o simboli, note come token. È fondamentale nell'analisi del testo per strutturare i dati, consentire un parsing più accurato e facilitare compiti come la sentiment analysis e la modellazione dei temi.

In che modo la lemmatizzazione differisce dalla stemmatizzazione e perché dovrei scegliere l'una piuttosto che l'altra?

La lemmatizzazione consiste nel ridurre una parola alla sua forma di base o dizionario, tenendo conto del significato e della parte del discorso, mentre lo stemming rimuove semplicemente i prefissi e i suffissi senza considerare il contesto. Si può scegliere la lemmatizzazione per le attività che richiedono un'elevata accuratezza linguistica, come l'analisi del sentimento, e lo stemming per un'elaborazione più rapida in applicazioni in cui la perfetta accuratezza è meno critica.

Che cos'è lo spaCy?

spaCy è una libreria software open-source per l'elaborazione avanzata del linguaggio naturale (NLP), progettata specificamente per l'uso in produzione. Offre modelli statistici e vettori di parole pre-addestrati e supporta, tra le altre funzionalità NLP, la tokenizzazione, il riconoscimento di entità denominate, il tagging di parti del discorso e il parsing delle dipendenze.

Che cos'è la GiNZA?

GiNZA è una libreria open-source di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per il giapponese, costruita sulla base di spaCy. Fornisce funzioni avanzate di NLP come la tokenizzazione, la lemmatizzazione e il riconoscimento di entità nominate, studiate appositamente per la lingua giapponese.

Quali sono le lingue o i locali supportati per questa API di tokenizzazione/lemmatizzazione?

La nostra API di tokenizzazione/lemmatizzazione, basata su spaCy e GiNZA, supporta 15 lingue.

Posso provare gratuitamente l'API di tokenizzazione/lemmatizzazione?

Sì, come tutti gli endpoint API di NLP Cloud, l'API di tokenizzazione/lemmatizzazione può essere testata gratuitamente.

In che modo la vostra API AI gestisce la privacy e la sicurezza dei dati durante il processo di tokenizzazione/lemmatizzazione?

NLP Cloud si concentra sulla privacy dei dati: non registriamo né memorizziamo il contenuto delle richieste effettuate dall'utente sulla nostra API. NLP Cloud è conforme alle norme HIPAA e GDPR.