Разговор с Машинами: Как Python Открывает Двери в Увлекательный Мир Обработки Естественного Языка

---

Привет, дорогие читатели и коллеги-энтузиасты! Сегодня мы отправляемся в одно из самых захватывающих путешествий в мире технологий – в глубины обработки естественного языка, или NLP (Natural Language Processing). Представьте себе: мы живем в эпоху, когда машины не просто выполняют наши команды, но и начинают понимать наши слова, интонации, даже скрытые смыслы. Это не научная фантастика, а реальность, которую мы создаем каждый день, используя мощные инструменты и библиотеки, доступные в экосистеме Python.

Мы часто сталкиваемся с NLP, даже не осознавая этого: когда наш смартфон автоматически исправляет опечатки, когда голосовой помощник отвечает на вопросы, когда поисковик выдает релевантные результаты, или когда спам-фильтр отсеивает нежелательные письма. За всеми этими чудесами стоит сложная, но невероятно интересная работа с текстом. Наш блог всегда стремился делиться личным опытом и практическими знаниями, и сегодня мы хотим провести вас по основным вехам этого пути, показав, как Python становится нашим незаменимым проводником в этом лингвистическом лабиринте. Приготовьтесь, будет глубоко, интересно и очень полезно!

От первых шагов до глубоких нейросетей: Путешествие в мир NLP с Python

---

Каждый, кто начинает свой путь в мире NLP, быстро осознает, что работа с текстом – это не просто чтение слов. Это целый комплекс задач: от отделения слов друг от друга до понимания эмоционального окраса целых предложений. К счастью, в Python у нас есть целая армия библиотек, которые готовы прийти на помощь, превращая, казалось бы, непреодолимые препятствия в увлекательные головоломки. Мы хотим поделиться нашими излюбленными инструментами и подходами, которые позволяют нам строить эффективные NLP-системы.

Зачем нам вообще говорить с компьютерами? Погружение в суть NLP

---

Позвольте нам начать с самого главного вопроса: зачем? Зачем тратить столько усилий на обучение машин пониманию человеческого языка? Ответ прост: наш мир переполнен текстом. Это электронные письма, сообщения в социальных сетях, научные статьи, юридические документы, отзывы клиентов, новости – список можно продолжать бесконечно. И большая часть этой информации остается неструктурированной, то есть ее крайне сложно анализировать традиционными методами баз данных. NLP дает нам возможность извлечь ценные знания из этого океана текста, автоматизировать рутинные задачи, улучшить взаимодействие человека с компьютером и даже открыть новые горизонты для бизнеса и науки.

Мы стремимся дать нашим системам способность не просто распознавать слова, но и интерпретировать их значение в контексте, выявлять связи между сущностями, понимать тональность и даже генерировать новый, осмысленный текст. Это мощнейший инструмент для автоматизации, анализа больших данных и создания по-настоящему интеллектуальных приложений.

NLTK и spaCy: Наши верные спутники в мире текста

---

Когда мы только начинали осваивать NLP, первыми библиотеками, с которыми мы познакомились, были NLTK и spaCy. Они стали для нас своего рода азбукой, открыв базовые, но крайне важные операции.

NLTK (Natural Language Toolkit) – это настоящий ветеран в мире NLP на Python. Мы любим его за его обширность и обучающие ресурсы. NLTK предоставляет нам:

• Токенизация: Это первый шаг, когда мы разбиваем текст на отдельные слова (токены) или предложения. Без этого невозможно дальнейшее осмысленное извлечение информации.

• Стемминг и Лемматизация: Эти процессы помогают нам свести слова к их базовой форме; Например, "бегу", "бежал", "бежать" могут быть приведены к "бег" (стемминг) или "бежать" (лемматизация). Лемматизация более точна, так как учитывает морфологию слова.

• POS-теггинг (Part-of-Speech Tagging): Определение части речи каждого слова (существительное, глагол, прилагательное и т.д.). Это критически важно для понимания синтаксической структуры предложения.

• Морфологический анализ: Глубокий анализ структуры слов, особенно полезный для языков с богатой морфологией.

NLTK – это отличный выбор для обучения и исследований, его модульная структура позволяет нам экспериментировать с различными алгоритмами и моделями.

spaCy, с другой стороны, представляет собой более современный и производительный инструмент, ориентированный на использование в продакшене. Мы часто обращаемся к spaCy, когда нам нужна скорость и надежность. Его ключевые возможности:

• Распознавание именованных сущностей (NER): spaCy превосходно извлекает из текста имена людей, организаций, географические объекты, даты и многое другое. Это невероятно полезно для структурирования неструктурированной информации.

• Синтаксический парсинг: Мы используем его для построения дерева зависимостей, которое показывает, как слова в предложении связаны друг с другом. Это позволяет нам глубоко анализировать структуру предложения.

• Продвинутая лемматизация: spaCy предлагает более точную и быструю лемматизацию по сравнению с NLTK благодаря оптимизированным моделям.

• Готовые предобученные модели: Для многих языков, включая русский, spaCy предоставляет готовые модели, что значительно ускоряет нашу работу.

В нашей практике мы часто комбинируем эти библиотеки, извлекая лучшее из обеих: NLTK для прототипирования и специфических задач, а spaCy для высокопроизводительных приложений.

Регулярные выражения и TextBlob: Швейцарский нож для предобработки

---

Прежде чем мы сможем применить сложные алгоритмы, текст часто нуждается в тщательной предобработке. И здесь нам на помощь приходят два незаменимых инструмента: модуль `re` для регулярных выражений и библиотека TextBlob.

Регулярные выражения (модуль `re`) – это своего рода мини-язык для поиска и манипулирования текстовыми шаблонами. Мы используем их для:

• Очистка данных: Удаление HTML-тегов, лишних пробелов, специальных символов, URL-адресов или чисел, которые могут мешать анализу.

• Извлечение информации: Например, поиск всех email-адресов, телефонных номеров или дат в большом объеме текста.

• Нормализация: Приведение текста к единообразному виду, например, замена всех вариантов написания одного и того же слова.

Овладение регулярными выражениями – это навык, который окупается сторицей в любом проекте, связанном с обработкой текста;

TextBlob – это облегченная библиотека для NLP, которая построена на NLTK и Pattern. Мы часто обращаемся к ней для быстрых и простых задач, когда нам не нужна вся мощь более тяжеловесных фреймворков. С TextBlob мы можем легко:

• Анализ тональности: Быстро получить оценку полярности (позитивный/негативный) и субъективности текста.

• Исправление грамматики и орфографии: Хотя и не идеально, но для базовых ошибок TextBlob справляется неплохо.

• Определение языка и перевод: Простое определение языка текста и его перевод на другой язык.

TextBlob идеально подходит для быстрого прототипирования и задач, где требуется "достаточно хорошая" точность без глубокого погружения в тонкости алгоритмов.

Смысл между строк: Векторизация и Тематическое Моделирование

---

После того как мы очистили и токенизировали наш текст, возникает следующий фундаментальный вопрос: как машина может "понять" слова? Компьютеры оперируют числами, а не буквами. Здесь на сцену выходит векторизация – процесс превращения текста в числовые векторы. Без этого шага мы не можем применять к нашим данным большинство алгоритмов машинного обучения.

От слов к числам: Создаем наши собственные векторизаторы

---

В мире NLP существует несколько классических подходов к векторизации, и мы активно используем их в наших проектах. Эти методы помогают нам представить текст в виде, понятном для алгоритмов машинного обучения.

CountVectorizer – это самый простой способ. Мы создаем словарь всех уникальных слов в нашем корпусе текстов, а затем каждое предложение или документ представляем как вектор, где каждый элемент вектора – это количество вхождений слова из словаря в данный документ. Это прямолинейно, но эффективно для многих задач. Однако, у него есть недостаток: он не учитывает важность слова. Слово "и" может встречаться чаще, чем ключевые термины, но его значимость для смысла текста гораздо ниже.

TfidfVectorizer (Term Frequency-Inverse Document Frequency) – это более продвинутый подход, который решает проблему CountVectorizer. Мы используем TF-IDF, чтобы придать больший вес словам, которые часто встречаются в конкретном документе, но редко встречаются во всем корпусе. Это позволяет нам выделить по-настоящему значимые слова для каждого документа. Мы часто применяем TF-IDF для задач классификации текстов, поиска похожих документов или извлечения ключевых фраз.

Word Embeddings: Когда слова обретают контекст

---

Хотя TF-IDF и эффективен, он все еще рассматривает слова как независимые сущности. Однако, мы знаем, что слова имеют смысл только в контексте. Здесь на помощь приходят эмбеддинги слов (Word Embeddings) – плотные векторные представления, которые улавливают семантические отношения между словами.

Word2Vec – это один из первых и наиболее популярных методов создания эмбеддингов. Мы используем его, чтобы обучить нейронную сеть предсказывать контекст слова (модель Skip-gram) или предсказывать слово по его контексту (модель CBOW). В результате слова с похожим значением оказываются близко друг к другу в многомерном векторном пространстве. Например, векторы для "король" и "королева" будут похожи, а вектор "король" минус "мужчина" плюс "женщина" будет близок к вектору "королева". Мы часто используем библиотеку Gensim для работы с Word2Vec, поскольку она предоставляет удобные инструменты для обучения и загрузки предобученных моделей.

GloVe (Global Vectors for Word Representation) – еще один популярный метод, который сочетает в себе статистические подходы и нейросетевые идеи. Он также позволяет нам получать качественные векторные представления слов, учитывающие глобальную статистику соо встречаемости слов в корпусе.

Для представления целых документов или даже предложений мы переходим к Doc2Vec (расширению Word2Vec). Он позволяет нам получить векторное представление для всего текста, что невероятно полезно для задач, таких как поиск похожих документов или кластеризация.

Мы активно применяем Word Embeddings для:

• Улучшения качества классификации текстов.

• Поиска синонимов и связанных терминов.

• Создания рекомендательных систем.

Gensim: Раскрываем скрытые темы в наших данных

---

Gensim – это фантастическая библиотека, которая выходит за рамки простых эмбеддингов и позволяет нам погрузиться в мир тематического моделирования. Мы используем его для выявления скрытых тем в больших коллекциях документов. Это похоже на то, как если бы мы просили компьютер прочитать тысячи статей и сказать нам, о чем они на самом деле.

LDA (Latent Dirichlet Allocation) – один из самых популярных алгоритмов тематического моделирования. Он позволяет нам определить, какие темы присутствуют в наборе документов и в какой степени каждый документ относится к той или иной теме. Мы часто применяем LDA для анализа отзывов клиентов, чтобы понять, какие аспекты продукта или услуги чаще всего упоминаются и обсуждаются.

LSI (Latent Semantic Indexing) – еще один метод, который мы используем для извлечения скрытых семантических структур из текста. Он основан на сингулярном разложении матрицы "терм-документ" и помогает нам выявлять связи между словами и документами, даже если они напрямую не встречаются вместе.

Мы также сравниваем LDA с NMF (Non-negative Matrix Factorization). NMF часто дает более интерпретируемые темы, особенно когда мы работаем с большими и разнообразными текстовыми корпусами. Выбор между LDA и NMF часто зависит от специфики данных и наших целей.

Тематическое моделирование – мощный инструмент для:

• Автоматической категоризации статей.

• Анализа скрытых тем в отзывах и блогах.

• Построения рекомендательных систем на основе контента.

Анализ тональности: Чувства машин

---

Понимание эмоционального окраса текста – это одна из наиболее востребованных задач NLP. Мы хотим знать, что люди думают о наших продуктах, услугах, политиках или новостях. Анализ тональности (Sentiment Analysis) позволяет нам это сделать.

Мы часто начинаем с простых, но эффективных инструментов, таких как VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), который отлично подходит для анализа тональности сообщений в социальных сетях. VADER специально разработан для работы с неформальным текстом, учитывая эмодзи, сленг и пунктуацию, что делает его незаменимым для анализа Twitter или Reddit.

TextBlob, как мы уже упоминали, также предоставляет базовые возможности для анализа тональности, которые мы используем для быстрого получения общей оценки. Для более сложных задач мы разрабатываем собственные модели на основе Scikit-learn или нейронных сетей, обучая их на размеченных данных.

Анализ тональности находит применение в:

• Анализе отзывов клиентов о продуктах и услугах.

• Мониторинге репутации бренда в социальных медиа.

• Анализе финансовых новостей для прогнозирования настроений рынка.

• Оценке тональности политических дебатов.

Когда правила не работают: Эра Трансформеров и Глубокого Обучения

---

В последние годы мир NLP пережил настоящую революцию благодаря появлению глубоких нейронных сетей, и в особенности – трансформерных архитектур. Эти модели перевернули наше представление о том, что возможно в обработке языка, значительно превзойдя классические подходы во многих задачах. Мы активно внедряем их в наши проекты, чтобы достигать беспрецедентной точности и функциональности.

Революция Трансформеров с Hugging Face

---

Библиотека Hugging Face Transformers стала для нас настоящим открытием. Она предоставляет легкий доступ к сотням предварительно обученных моделей, таких как BERT, GPT, T5 и многие другие. Эти модели способны улавливать сложнейшие контекстные зависимости в тексте, что было недостижимо для предыдущих поколений алгоритмов.

Мы используем трансформеры для широкого круга задач:

• Распознавание именованных сущностей (NER): Модели на основе BERT показывают выдающиеся результаты в извлечении сущностей, превосходя классические CRF-модели.

• Классификация текстов: От анализа тональности до категоризации статей – трансформеры достигают state-of-the-art точности.

• Генерация текста: Модели, такие как GPT, позволяют нам генерировать связные и осмысленные тексты, что открывает двери для автоматического создания контента, ответов в чат-ботах и даже написания кода.

• Машинный перевод: Transformer-модели значительно улучшили качество автоматического перевода.

• Векторизация предложений и документов: Sentence Transformers позволяют нам получать высококачественные эмбеддинги для целых предложений, учитывая их контекст, что очень полезно для поиска семантически похожих текстов.

Особое внимание мы уделяем тонкой настройке (Fine-tuning) предварительно обученных моделей. Это позволяет нам адаптировать мощные общие модели под наши специфические задачи с относительно небольшим объемом размеченных данных, экономя время и вычислительные ресурсы.

Строим свой интеллект: PyTorch/TensorFlow и нейросети

---

Когда стандартные модели не подходят или нам нужен полный контроль над архитектурой, мы обращаемся к фреймворкам глубокого обучения, таким как PyTorch и TensorFlow. Они позволяют нам создавать собственные нейросетевые архитектуры с нуля.

Мы часто используем LSTM-сети (Long Short-Term Memory), которые хорошо справляются с последовательными данными, такими как текст, благодаря своей способности "помнить" информацию на протяжении длинных последовательностей. LSTM были популярны до прихода трансформеров и до сих пор находят применение в специфических задачах.

С помощью PyTorch и TensorFlow мы:

• Разрабатываем уникальные модели для сложных задач NLP, например, для анализа медицинской документации или юридических текстов, где требуется высокая специализация.

• Экспериментируем с новыми архитектурами для выявления связей между сущностями или распознавания эмоций с учетом тонких нюансов языка.

• Используем GPU-ускорение для обработки больших объемов текста, что критически важно при работе с глубокими нейросетями.

Вопрос-Ответ и Суммаризация: Интеллектуальные помощники

---

Две из наиболее впечатляющих задач NLP – это создание систем вопросно-ответных систем (QA) и автоматическое суммирование текста. Они позволяют машинам не только понимать информацию, но и взаимодействовать с ней на более высоком уровне.

Вопросно-ответные системы (QA) – это системы, которые могут отвечать на вопросы, используя информацию из заданного текста или базы знаний. Мы разрабатываем такие системы, чтобы пользователи могли быстро находить нужную информацию в больших объемах документов, например, в корпоративных базах знаний или юридических текстах.

Суммаризация текста – это процесс автоматического создания краткого изложения длинного документа. Мы различаем два основных подхода:

• Экстрактивная суммаризация: Мы извлекаем наиболее важные предложения из оригинального текста и объединяем их. Для этого мы часто используем алгоритмы, такие как TextRank, который определяет важность предложений на основе их связей с другими предложениями.

• Абстрактивная суммаризация: Более сложный подход, при котором модель генерирует новое резюме, перефразируя оригинальный текст, подобно тому, как это делает человек. Здесь мы активно применяем Transformer-модели, способные к генерации текста.

Суммаризация незаменима для анализа новостных лент, научных статей и отзывов, позволяя нам быстро уловить суть больших объемов информации.

NLP в реальном мире: От веб-скрейпинга до юридических документов

---

Теория и алгоритмы – это прекрасно, но истинная мощь NLP раскрывается, когда мы применяем его для решения реальных задач. Наш опыт показывает, что Python предоставляет нам инструменты для работы с текстом практически в любой сфере, от сбора данных до глубокого анализа специализированных документов.

Собираем данные: Beautiful Soup и PyMuPDF

---

Прежде чем анализировать текст, его нужно откуда-то взять. Часто это означает извлечение данных из веба или из документов различных форматов.

Beautiful Soup – это наша любимая библиотека для веб-скрейпинга. Мы используем ее для парсинга HTML и XML документов, чтобы извлекать текст с веб-страниц, будь то статьи, отзывы или новости. Это первый шаг для создания собственных текстовых корпусов.

Для извлечения текста из PDF-файлов мы обращаемся к библиотеке PyMuPDF. PDF – сложный формат, но PyMuPDF позволяет нам эффективно извлекать текст, сохраняя при этом его структуру, что критически важно для дальнейшего анализа, например, юридических документов или научных статей.

Мультиязычность и Сложные Языки: Stanza и Polyglot

---

Мир не ограничивается английским языком, и в нашей работе мы часто сталкиваемся с необходимостью обрабатывать многоязычные текстовые корпуса. Здесь нам помогают специализированные библиотеки.

Stanza (от Stanford NLP Group) – это мощный инструмент, который мы используем для языков с богатой морфологией, таких как русский. Stanza предоставляет полный конвейер NLP, включая токенизацию, POS-теггинг, лемматизацию и синтаксический парсинг, с высокой точностью для многих языков.

Polyglot – еще одна полезная библиотека для мультиязычности. Она поддерживает широкий спектр языков и позволяет нам выполнять такие задачи, как определение языка, транслитерация, токенизация и NER для редких языков, для которых может не быть готовых моделей в других фреймворках.

Эти инструменты позволяют нам:

• Обрабатывать отзывы клиентов со всего мира.

• Разрабатывать системы машинного перевода на Python.

• Анализировать тексты на нелатинских алфавитах.

Чат-боты и Стилистика: Говорим как люди

---

Создание интеллектуальных систем, способных вести диалог или анализировать стиль письма, – это еще одна увлекательная область NLP.

Для разработки чат-ботов на Python мы часто используем фреймворк Rasa. Он позволяет нам создавать контекстно-зависимых ботов, которые могут понимать намерения пользователя и генерировать осмысленные ответы. Это значительно упрощает автоматизацию клиентской поддержки и других интерактивных сервисов.

Анализ стилистики текстов (авторский почерк) – это задача, которая позволяет нам определить автора текста или выявить уникальные особенности его письма. Мы используем различные статистические метрики (частотность слов, длина предложений, использование специфических конструкций) и методы машинного обучения для этой цели.

Мы также сталкиваемся с необходимостью работы с эмодзи и сленгом в современных текстах, особенно при анализе социальных сетей. Это требует специализированных словарей и подходов к токенизации и нормализации.

Очистка и Нормализация: Подготовка к анализу

---

Качество результатов NLP напрямую зависит от качества входных данных. Поэтому тщательная предобработка текста является краеугольным камнем любого успешного проекта.

Мы регулярно используем регулярные выражения для удаления шума: HTML-тегов, пунктуации, чисел, URL-адресов. Также мы создаем инструменты для маркировки стоп-слов (частотных, но бессмысленных слов, таких как "и", "в", "на") и их удаления, чтобы сосредоточиться на более значимых терминах.

Нормализация сленга и исправление орфографии – это сложные, но важные задачи. Для сравнения строк и поиска похожих слов мы используем библиотеку Jellyfish, которая предоставляет различные алгоритмы измерения сходства строк (расстояние Левенштейна, Джаро-Винклера и т.д.). Разработка инструментов для проверки грамматики также является частью нашей работы по улучшению качества текста.

Отчеты и Документы: Специализированный анализ

---

NLP находит применение в очень специфических областях, где требуется извлечение точной информации из структурированных и неструктурированных документов.

Анализ юридических документов – это пример такой области. Мы используем NLP для извлечения ключевых фактов, дат, имен сторон, условий контрактов. Это помогает автоматизировать процесс анализа и сравнения документов, а также разрабатывать системы обнаружения плагиата. Здесь также полезно извлечение метаданных текста.

Анализ финансовых новостей – еще одна важная область. Мы применяем анализ тональности и извлечение ключевых фраз для оценки настроений рынка и прогнозирования изменений цен. Точно так же мы работаем с анализом лог-файлов для выявления аномалий и проблем в системах, а также с медицинскими записями для извлечения диагнозов, симптомов и процедур.

Для этих задач мы часто разрабатываем специализированные модели NER и классификаторы с использованием Scikit-learn или трансформеров.

Оценка, Визуализация и Будущее: Куда движется NLP

---

Наш путь в NLP не заканчивается созданием моделей. Важно уметь оценивать их эффективность, наглядно представлять результаты и постоянно следить за новыми тенденциями, чтобы оставаться на переднем крае технологий.

Измерение успеха: Как мы оцениваем наши модели

---

Как мы узнаем, что наша модель работает хорошо? В NLP, как и в любом машинном обучении, оценка играет ключевую роль. Мы используем стандартные метрики для оценки качества наших моделей:

• Precision (Точность): Какая доля предсказанных положительных результатов действительно является положительной?

• Recall (Полнота): Какая доля всех реальных положительных результатов была корректно предсказана?

• F1-score: Гармоническое среднее между Precision и Recall. Это особенно полезно, когда у нас несбалансированные классы.

Эти метрики мы применяем для оценки NER-моделей, классификаторов текстов и многих других задач. Мы также сравниваем эффективность различных токенизаторов, методов лемматизации (SpaCy vs NLTK) и векторизации (TF-IDF vs Word2Vec), чтобы выбрать наилучший подход для конкретного проекта.

Визуализация данных: Увидеть текст

---

Текстовые данные могут быть сложными для понимания в их сыром виде. Визуализация помогает нам быстро получить представление о содержимом и выявить скрытые паттерны.

• Word Clouds (Облака слов): Простой, но эффективный способ визуализировать частотность слов в тексте. Чем больше слово, тем чаще оно встречается.

• Heatmaps (Тепловые карты): Используются для визуализации матриц соо встречаемости слов или для сравнения документов.

• Библиотека Sweetviz позволяет нам быстро генерировать красивые и информативные отчеты об анализе текстовых данных, включая статистику по словам и n-граммам.

Визуализация также помогает нам анализировать частотность слов и n-грамм, выявлять сезонность в текстовых данных (например, в отзывах) и понимать лексическое богатство и сложность текстов.

Big Data NLP: Работа с огромными массивами

---

В современном мире мы часто сталкиваемся с необходимостью обработки петабайтов текстовых данных. Это создает новые вызовы, но и открывает огромные возможности.

Для обработки больших текстовых массивов мы используем библиотеки, такие как Gensim, которая оптимизирована для работы с данными, не помещающимися в оперативную память. Мы также применяем распределенные вычисления и облачные платформы, чтобы эффективно масштабировать наши NLP-решения.

Работа с Big Data NLP требует не только мощных алгоритмов, но и продуманной архитектуры данных и вычислительных ресурсов.

Новые горизонты: Генерация и Автоматизация

---

Будущее NLP обещает еще более впечатляющие достижения. Мы активно исследуем и внедряем новые подходы:

• Генерация кода: Transformer-модели уже способны генерировать осмысленный код на основе текстовых описаний, что революционизирует разработку программного обеспечения.

• Автоматическая разметка данных: Разработка инструментов для автоматической разметки данных значительно ускоряет процесс подготовки тренировочных наборов для новых моделей.

• Fact-Checking (Проверка фактов): Создание систем для автоматической проверки фактов в новостях и статьях – критически важная задача в эпоху фейковых новостей.

• Обнаружение плагиата: Использование TextDistance и других методов для сравнения документов и выявления плагиата.

• Потоковая обработка текста (Streaming NLP): Анализ текста в режиме реального времени, например, для мониторинга социальных сетей или лог-файлов.

Мы также работаем над созданием словарей и тезаурусов, инструментов для создания FAQ на основе документов, а также систем для определения авторства и стиля письма.

Этот обзор охватывает лишь часть огромного и постоянно развивающегося мира NLP. Мы надеемся, что наш опыт и знания помогут вам в ваших собственных исследованиях и проектах. Python делает этот мир доступным для каждого, и мы верим, что с правильными инструментами и подходом вы сможете достичь невероятных результатов.

На этом статья заканчивается.

Подробнее

NLTK токенизация	spaCy NER	Gensim LDA	Word2Vec GloVe	Transformer Hugging Face
Анализ тональности Python	Текстовая векторизация	Суммаризация текста	Чат-боты Python	Лемматизация стемминг