API za tokenizacijo in lemmatizacijo, ki temelji na spaCy

Kaj je tokenizacija?

Tokenizacija pomeni razdelitev besedila na manjše enote, imenovane žetoni. Tokeni so različne stvari, odvisno od vrste tokenizerja, ki ga uporabljate. Žeton je lahko beseda, znak ali podredna beseda (na primer v angleški besedi "higher", obstajata 2 podgesla: "high" in . "er"). Tudi ločila, kot so "!", "." in ";", so lahko žetoni.

Tokenizacija je temeljni korak pri vsaki obdelavi naravnega jezika. Zaradi različnih obstoječih jezikovnih struktur je tokenizacija v vsakem jeziku drugačna.

Kaj je lemmatizacija?

Pri lematizaciji gre za pridobivanje osnovne oblike besede (običajno gre za delo, ki ga lahko najdete v slovarju). Na primer, lemma besede "jabolko" bi bila še vedno "jabolko", lemma besede "je" pa bi bila "biti".

Lemmatizacija je tako kot tokenizacija temeljni korak pri vsaki obdelavi naravnega jezika. Zaradi različnih obstoječih jezikovnih struktur je lematizacija v vsakem jeziku drugačna.

Tokenizacija

API za tokenizacijo in lemmatizacijo v oblaku NLP

NLP Cloud predlaga API za tokenizacijo in lematizacijo, ki omogoča takojšnje izvajanje tokenizacije in lematizacije na podlagi spaCy in GiNZA z odličnimi zmogljivostmi. Tokenizacija in lemmatizacija ne zahtevata veliko virov, zato je odzivni čas (latenca) pri njunem izvajanju iz API-ja NLP Cloud zelo majhen. Izvajate ju lahko v 15 različnih jezikih.

Za več podrobnosti glejte našo dokumentacijo o tokenizaciji in lemmatizaciji. tukaj.

Poskusite s tokenizacijo/lematizacijo
brezplačno

Pogosto zastavljena vprašanja

Kaj je tokenizacija in zakaj je pomembna pri analizi besedila?

Tokenizacija je postopek razdelitve besedila na manjše enote, kot so besede, besedne zveze ali simboli, imenovane žetoni. Pri analizi besedila je ključnega pomena za strukturiranje podatkov, omogoča natančnejše razčlenjevanje in olajša naloge, kot sta analiza čustev in modeliranje tem.

V čem se lematizacija razlikuje od iztočnice in zakaj bi izbral eno namesto druge?

Lemmatizacija pomeni zmanjšanje besede na njeno osnovno ali slovarsko obliko ob upoštevanju njenega pomena in dela govora, medtem ko izvorna oblika preprosto odstrani predpone in pripone brez upoštevanja konteksta. Lemmatizacijo lahko izberete za naloge, ki zahtevajo visoko jezikovno natančnost, kot je analiza čustev, stemming pa za hitrejšo obdelavo v aplikacijah, kjer popolna natančnost ni tako pomembna.

Kaj je spaCy?

spaCy je odprtokodna programska knjižnica za napredno obdelavo naravnega jezika (NLP), zasnovana posebej za produkcijsko uporabo. Ponuja vnaprej usposobljene statistične modele in besedne vektorje ter med drugim podpira tokenizacijo, prepoznavanje poimenovanih entitet, označevanje delov govora in razčlenjevanje odvisnosti.

Kaj je GiNZA?

GiNZA je odprtokodna knjižnica za obdelavo naravnega jezika (NLP) za japonščino, zgrajena na podlagi spaCy. Zagotavlja napredne funkcije NLP, kot so tokenizacija, lemmatizacija in prepoznavanje poimenovanih entitet, prilagojene posebej za japonski jezik.

Kateri so podprti jeziki ali krajevni jeziki za ta vmesnik API za označevanje/lematizacijo?

Naš API za tokenizacijo/lematizacijo, ki temelji na spaCy in GiNZA, podpira 15 jezikov.

Ali lahko API za tokenizacijo/lematizacijo preizkusim brezplačno?

Da, tako kot vse končne točke API v oblaku NLP Cloud lahko tudi API za tokenizacijo/lematizacijo preizkusite brezplačno.

Kako vaš API umetne inteligence skrbi za zasebnost in varnost podatkov med postopkom tokenizacije/lematizacije?

Oblak NLP se osredotoča na zasebnost podatkov že v zasnovi: ne beležimo in ne shranjujemo vsebine zahtevkov, ki jih opravite v našem API. NLP Cloud je skladen s HIPAA in GDPR.