پردازش زبان طبیعی
در مقاله قبل در مورد معرفی وب سرویس زال صحبت کردیم در این مقاله در مورد وب سرویس پردازش زبان طبیعی زال توضیح خواهیم داد.
زال سرویس پردازش زبان طبیعی فارسی
زبان فارسی می تواند به عنوان زبان اصلی در خانواده زبان های هندو اروپایی در نظر گرفته شود. افرادی که زبان مادری آنها زبان فارسی است یا افرادی که زبان فارسی را به عنوان زبان دوم استفاده می کنند به 110 میلیون نفر می رسد. علیرغم جمعیت وسیع فارسی زبان ها، منابع زیادی برای پردازش متون فارسی در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) وجود ندارد. با این انگیزه ما در میراث تصمیم به شروع یک پروژه با هدف ارائه خدمات NLP با برنامه های کاربردی دنیای واقعی کردیم. زال مجموعه ای از خدمات NLP را به عنوان سرویس وب ارائه می دهد، این سرویس به شما این امکان را میدهد که بدون داشتن هیچ دانشی در رابطه با NLP شما از این خدمات برای کسب کارتان استفاده کنید. ما از یک چارچوب restful API برای پیاده سازی سرویس زال استفاده کردیم.
طبقه‌بندی موضوعی
طبقه بندی متون خبری، پست های شبکه های اجتماعی، نظرات سایت های تجارت الکترونیک به طور خودکار یکی از فعالیت های اصلی برای مدیریت موثر و غیر متمرکز بر دادهای متنی است. این سرویس به شما امکان میدهد بر اساس دسته بندی هایی از پیش تعیین شده داده های متنی خود را طبقه بندی کنید و آنها را در یک مرحله جستجو به آسانی بر اساس آن دسته بندی ها بازیابی کنید. اختصاص دادن موضوعات معنی دار به متون شما هرگز ساده تر نبوده است .
تشخیص ناسزا
استفاده از کلمات رکیک یکی از مشکلات روزمره شبکه های اجتماعی وپیام رسانها و سایت های تجارت الکترونیک است. این سرویس با خواندن متون فارسی و پیدا کردن تمان مشتقات و نحوه مختلف نگارش این کلمات به شما این قابلیت را میدهد تا از برند و کسب کار خود در این حوزه محافظت کنید.
تحلیل احساسات
با استفاده از یادگیری ماشین و یکی از حوزه های شکوفایی آن (به عنوان مثال یادگیری عمیق)، ما یک سیستم برای تحلیل احساسات مرتبط با متون مختلف ایجاد کردیم. این سیستم متونی مانند نظرات و تقسیرها را بررسی و در دو سطح تحلیل میکند. . زال دو نوع از روشهای تحلیل احساسات، در سطح سند و مبتنی بر ابعاد را فراهم می کند. زال در سطح سند یک رویکرد جامع در سه بخش منفی، خنثی و مثبت ارایه میدهد. در سطح تحلیل احساسات نسبت به یک جنبه متن آن را به قسمت های معنی دار می شکند، سپس برای هر قطعه شکسته شده یک رویکرد در سه بخش منفی، خنثی و مثبت ارایه میدهد.
استخراج کلمات
استخراج کلمات کلیدی که می تواند در حوزه های مختلف کسب کار مورد استفاده شود. از پیدا کردن کلمات کلیدی مرتبط با یک برند خاص در انبوهی از متن های مختلف تا استفاده سازندگان وب سایت از کلمات کلیدی زیرا می توانند محتوای مشابه را با موضوعات خود گروه بندی کنند. این فقط چند مزیت فرآیند استخراج کلمات کلیدی است.
کلمات مرتبط
با استفاده از مدلهای فضایی بردار می توانیم کلمات را در یک فضای بردار پیوسته که در آن واژه ها و عبارات از لحاظ معناشناختی مشابه هستند نمایش داد. این مجموعه می تواند بر اساس داده متون استفاده شده در ساخت مدل، برای موارد متعدد از بروز کردن رابطه نتایج در موتورهای جستجو تا پیدا کردن کلمات مرتبط با یک برند از آن استفاده کرد.
موتور هوش‌مصنوعی زال، تحلیل‌گر متن فارسی
در این مقاله در مورد وب سرویس پردازش زبان طبیعی زال صحبت کردیم در مقاله بعد در مورد نمودار های وب سرویس زال توضیح خواهیم داد.
امیدوارم با وب سرویس پردازش زبان طبیعی زال تا حدودی آشنا شده باشید جهت آشنایی بیشتر واستفاده از این وب سرویس جالب لطفا کلیک فرمائید