spaCy Tabanlı Tokenizasyon ve Lemmatizasyon API'si

Tokenizasyon nedir?

Tokenizasyon, bir metni token adı verilen daha küçük varlıklara bölmekle ilgilidir. Tokenler, kullandığınız tokenizer türüne bağlı olarak farklı şeylerdir. Bir belirteç bir sözcük, bir karakter ya da bir alt sözcük olabilir (örneğin, İngilizce'de "higher", 2 alt kelime vardır: "high" ve "er"). "!", "." ve ";" gibi noktalama işaretleri de belirteç olabilir.

Tokenizasyon, her Doğal Dil İşleme işleminde temel bir adımdır. Mevcut çeşitli dil yapıları göz önüne alındığında, tokenleştirme her dilde farklıdır.

Lemmatizasyon nedir?

Lemmatizasyon, bir sözcüğün temel biçimini çıkarmakla ilgilidir (tipik olarak bir sözlükte bulabileceğiniz türden bir çalışma). Örneğin, "apple" kelimesinin lemması hala "apple" olacaktır, ancak "is" kelimesinin lemması "be" olacaktır.

Lemmatizasyon, tokenizasyon gibi, her Doğal Dil İşleme işleminde temel bir adımdır. Mevcut çeşitli dil yapıları göz önüne alındığında, lemmatizasyon her dilde farklıdır.

Tokenizasyon

Neden Tokenizasyon ve Lemmatizasyon Kullanılmalı?

Genellikle tokenizasyon ve lemmatizasyonu tek başına değil, doğal dil işleme hattında ilk adım olarak kullanırsınız. Tokenizasyon genellikle bir Doğal Dil İşleme modelinin performansını önemli ölçüde etkileyebilen maliyetli bir işlemdir, bu nedenle tokenizer seçimi önemlidir.

NLP Cloud'un Tokenization ve Lemmatization API'si

NLP Cloud, spaCy ve GiNZA'ya dayalı olarak mükemmel performanslarla kutudan çıkar çıkmaz tokenizasyon ve lemmatizasyon gerçekleştirmenize olanak tanıyan bir tokenizasyon ve lemmatizasyon API'si önermektedir. Tokenizasyon ve lemmatizasyon çok yoğun kaynak gerektirmez, bu nedenle bunları NLP Cloud API'sinden gerçekleştirirken yanıt süresi (gecikme) çok düşüktür. Bunu 15 farklı dilde yapabilirsiniz.

Daha fazla ayrıntı için tokenization ve lemmatization hakkındaki belgelerimize bakın Burada.

Tokenleştirme/lemmatizasyonu deneyin
ücretsiz

Sıkça Sorulan Sorular

Jetonlama nedir ve metin analizinde neden önemlidir?

Jetonlaştırma, metni jeton olarak bilinen kelimeler, ifadeler veya semboller gibi daha küçük birimlere ayırma işlemidir. Verileri yapılandırmak, daha doğru ayrıştırma sağlamak ve duygu analizi ve konu modelleme gibi görevleri kolaylaştırmak için metin analizinde çok önemlidir.

Lemmatizasyonun stemming'den farkı nedir ve neden birini diğerine tercih etmeliyim?

Lemmatizasyon, bir kelimeyi anlamını ve konuşma bölümünü dikkate alarak temel veya sözlük biçimine indirgemeyi içerirken, stemming bağlamı dikkate almadan sadece önekleri ve sonekleri kaldırır. Duygu analizi gibi yüksek dilbilimsel doğruluk gerektiren görevler için lemmatizasyonu ve mükemmel doğruluğun daha az kritik olduğu uygulamalarda daha hızlı işlem için stemming'i seçebilirsiniz.

SpaCy nedir?

spaCy, özellikle üretim kullanımı için tasarlanmış, gelişmiş doğal dil işleme (NLP) için açık kaynaklı bir yazılım kütüphanesidir. Önceden eğitilmiş istatistiksel modeller ve kelime vektörleri sunar ve diğer NLP yeteneklerinin yanı sıra tokenizasyon, adlandırılmış varlık tanıma, konuşma parçası etiketleme ve bağımlılık ayrıştırmayı destekler.

GiNZA nedir?

GiNZA, spaCy üzerine inşa edilmiş, Japonca için açık kaynaklı bir Doğal Dil İşleme (NLP) kütüphanesidir. Özellikle Japon dili için uyarlanmış tokenizasyon, lemmatizasyon ve adlandırılmış varlık tanıma gibi gelişmiş NLP özellikleri sağlar.

Bu tokenizasyon/lemmatizasyon API'si için desteklenen diller veya yerel ayarlar nelerdir?

spaCy ve GiNZA tabanlı tokenizasyon/lemmatizasyon API'miz 15 dili desteklemektedir

Tokenizasyon/lemmatizasyon API'sini ücretsiz deneyebilir miyim?

Evet, NLP Cloud'daki tüm API uç noktaları gibi tokenizasyon/lemmatizasyon API'si de ücretsiz olarak test edilebilir.

Yapay zeka API'niz tokenizasyon/lemmatizasyon süreci sırasında veri gizliliği ve güvenliğini nasıl ele alıyor?

NLP Cloud, tasarım gereği veri gizliliğine odaklanmıştır: API'mizde yaptığınız isteklerin içeriğini kaydetmiyor veya saklamıyoruz. NLP Cloud hem HIPAA hem de GDPR uyumludur.