أهم 7 مكتبات لغة برمجة في لغة البرمجة اللغوية العصبية [وتطبيقاتها في عام 2022]

يهدف Natural Language Processing (NLP) ، وهو مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي ، إلى فهم دلالات ودلالات اللغات البشرية الطبيعية. يركز على استخراج معلومات ذات مغزى من نصوص ونماذج بيانات القطار بناءً على الأفكار المكتسبة. تشمل وظائف البرمجة اللغوية العصبية الأساسية استخراج النص ، وتصنيف النص ، وتحليل النص ، وتحليل المشاعر ، وتسلسل الكلمات ، والتعرف على الكلام وإنشاءه ، والترجمة الآلية ، وأنظمة الحوار ، على سبيل المثال لا الحصر.

بفضل تطوير مكتبات البرمجة اللغوية العصبية المفيدة ، تجد البرمجة اللغوية العصبية اليوم تطبيقات عبر مختلف أوجه التشابه في المشهد الصناعي. في الواقع ، أصبح البرمجة اللغوية العصبية الآن جزءًا لا يتجزأ من تطوير التعلم العميق. يعد استخراج المعلومات القيمة من النص المجاني أمرًا ضروريًا لتطوير روبوتات المحادثة ، وأبحاث براءات الاختراع وتحليلها ، والتعرف على الصوت / الكلام ، ومعالجة بيانات المريض ، والاستعلام عن محتوى الصورة ، من بين حالات استخدام أخرى من البرمجة اللغوية العصبية.

الهدف الأساسي لمكتبات البرمجة اللغوية العصبية هو تبسيط المعالجة المسبقة للنص. يجب أن تكون مكتبة البرمجة اللغوية العصبية الجيدة قادرة على تحويل الجمل النصية المجانية بشكل صحيح إلى ميزات منظمة (على سبيل المثال ، التكلفة لكل ساعة) والتي يمكن بسهولة إدخالها في خطوط أنابيب ML أو DL. أيضًا ، يجب أن تحتوي مكتبة البرمجة اللغوية العصبية على واجهة برمجة تطبيقات سهلة التعلم ، ويجب أن تكون قادرة على تنفيذ أحدث وأكبر الخوارزميات والنماذج بكفاءة.

آمل أن تتعلم الكثير أثناء العمل في مشاريع Python هذه. إذا كنت مهتمًا بتعلم علوم البيانات لتكون في مقدمة التطورات التكنولوجية السريعة ، فراجع برنامج الشهادة المهنية upGrad & IIM-K في علوم البيانات لاتخاذ قرارات الأعمال واكتسب مهاراتك المستقبلية.

على الرغم من وجود العديد من مكتبات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) المصممة لتطبيقات NLP محددة ، فإننا سنقوم اليوم بإجراء مقارنة بين وظائف أفضل مكتبات البرمجة اللغوية العصبية في Python.

الآن ، دعنا نتعمق في المناقشة حول أفضل مكتبات البرمجة اللغوية العصبية!

أعلى مكتبات البرمجة اللغوية العصبية

1. مجموعة أدوات اللغة الطبيعية (NLTK)

NLTK هي إحدى المنصات الرائدة لبناء برامج Python التي يمكنها العمل مع بيانات اللغة البشرية. يقدم مقدمة عملية للبرمجة لمعالجة اللغة. يأتي NLTK مع مجموعة من مكتبات معالجة النصوص لاكتشاف الجملة ، والترميز ، واللممات ، والاشتقاق ، والتحليل ، والتقطيع ، وعلامات نقاط البيع.

يوفر NLTK واجهات سهلة الاستخدام لأكثر من 50 مجموعة وموارد معجمية. تحتوي الأداة على الوظائف الأساسية المطلوبة تقريبًا لجميع أنواع مهام معالجة اللغة الطبيعية باستخدام Python.

2. جنسيم

Gensim هي مكتبة Python مصممة خصيصًا لـ "نمذجة الموضوعات ، وفهرسة المستندات ، واسترجاع التشابه مع مجموعة كبيرة." جميع الخوارزميات في Gensim مستقلة عن الذاكرة ، و wrt ، وحجم الجسم ، وبالتالي ، يمكنها معالجة مدخلات أكبر من ذاكرة الوصول العشوائي. مع الواجهات البديهية ، يسمح Gensim بالتطبيقات الفعالة متعددة النواة للخوارزميات الشائعة ، بما في ذلك التحليل الدلالي الكامن عبر الإنترنت (LSA / LSI / SVD) ، تخصيص Dirichlet الكامن (LDA) ، الإسقاطات العشوائية (RP) ، عملية Dirichlet الهرمية (HDP) أو التعلم العميق word2vec .

يتميز Gensim بوثائق مكثفة ودروس Jupyter Notebook. يعتمد إلى حد كبير على NumPy و SciPy للحوسبة العلمية. وبالتالي ، يجب عليك تثبيت حزمتي Python هاتين قبل تثبيت Gensim.

3. CoreNLP

يتكون Stanford CoreNLP من مجموعة متنوعة من أدوات تكنولوجيا اللغة البشرية. يهدف إلى جعل تطبيق أدوات التحليل اللغوي على جزء من النص سهلاً وفعالاً. باستخدام CoreNLP ، يمكنك استخراج جميع أنواع خصائص النص (مثل التعرف على الكيانات المسماة ، وعلامات جزء من الكلام ، وما إلى ذلك) في بضعة أسطر فقط من التعليمات البرمجية.

نظرًا لأن CoreNLP مكتوب بلغة Java ، فإنه يتطلب تثبيت Java على جهازك. ومع ذلك ، فإنه يوفر واجهات برمجة للعديد من لغات البرمجة الشائعة ، بما في ذلك Python. تشتمل الأداة على العديد من أدوات البرمجة اللغوية العصبية في ستانفورد مثل المحلل اللغوي ، وتحليل المشاعر ، وتعلم نمط التمهيد ، وعلامة جزء من الكلام (POS) ، ومعرف الكيان المسمى (NER) ، ونظام دقة المرجع ، على سبيل المثال لا الحصر. علاوة على ذلك ، تدعم CoreNLP أربع لغات بخلاف الإنجليزية - العربية والصينية والألمانية والفرنسية والإسبانية.

4. سباسي

spaCy هي مكتبة البرمجة اللغوية العصبية مفتوحة المصدر في بايثون. إنه مصمم بشكل صريح للاستخدام الإنتاجي - يتيح لك تطوير التطبيقات التي تعالج وفهم كميات ضخمة من النصوص.

يمكن لـ spaCy معالجة النص مسبقًا من أجل التعلم العميق. يمكن استخدامه لبناء أنظمة فهم اللغة الطبيعية أو أنظمة استخراج المعلومات. تم تجهيز spaCy بنماذج إحصائية مدربة مسبقًا ومتجهات كلمات. يمكنه دعم الترميز لأكثر من 49 لغة. تتميز spaCy بأحدث التقنيات في السرعة ، والتحليل ، والتعرف على الكيانات المسماة ، ونماذج الشبكات العصبية التلافيفية لوضع العلامات ، وتكامل التعلم العميق.

5. TextBlob

TextBlob عبارة عن مكتبة Python (2 و 3) مصممة لمعالجة البيانات النصية. يركز على توفير الوصول إلى عمليات معالجة النصوص الشائعة من خلال واجهات مألوفة. يمكن معاملة كائنات TextBlob كسلاسل Python التي تم تدريبها في Natural Language Processing.

يقدم TextBlob واجهة برمجة تطبيقات أنيقة لأداء مهام البرمجة اللغوية العصبية الشائعة مثل وضع علامات على جزء من الكلام ، واستخراج العبارة الاسمية ، وتحليل المشاعر ، والتصنيف ، وترجمة اللغة ، وتصريف الكلمات ، والتحليل ، و n-grams ، وتكامل WordNet.

6. نمط

النمط عبارة عن أداة لمعالجة النصوص ، والتنقيب على الويب ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، والتعلم الآلي ، وأداة تحليل الشبكة في Python. يأتي مع مجموعة من الأدوات لاستخراج البيانات (Google و Twitter و Wikipedia API وزاحف الويب ومحلل HTML DOM) و NLP (علامات جزء من الكلام والبحث n-gram وتحليل المشاعر و WordNet) و ML (نموذج الفضاء المتجه ، التجميع ، SVM) ، وتحليل الشبكة عن طريق مركزية الرسم البياني والتصور.

يمكن أن يكون النمط أداة قوية لكل من الجمهور العلمي وغير العلمي. يحتوي على بناء جملة بسيط ومباشر - يتم اختيار أسماء الوظائف والمعلمات بطريقة تجعل الأوامر تشرح نفسها بنفسها. في حين أن Pattern هو بيئة تعليمية ذات قيمة عالية للطلاب ، إلا أنه يعمل كإطار عمل للتطوير السريع لمطوري الويب.

احصل على شهادة التعلم الآلي عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. احصل على درجة الماجستير أو برنامج PGP التنفيذي أو برامج الشهادات المتقدمة لتسريع مسار حياتك المهنية.

7. PyNLPl

تُعرف PyNLPl باسم "الأناناس" ، وهي مكتبة Python لمعالجة اللغة الطبيعية. يحتوي على مجموعة من وحدات Python النمطية المصممة خصيصًا لمهام معالجة اللغة الطبيعية. واحدة من أبرز ميزات PyNLPl هي أنها تحتوي على مكتبة واسعة للعمل مع FoLiA XML (تنسيق التعليقات التوضيحية اللغوية).

يتم فصل PyNLPl إلى وحدات وحزم مختلفة ، كل منها مفيد لكل من مهام البرمجة اللغوية العصبية القياسية والمتقدمة. بينما يمكنك استخدام PyNLPl لمهام البرمجة اللغوية العصبية الأساسية مثل استخراج n-grams وقوائم التكرار ، وبناء نموذج لغة بسيط ، فإنه يحتوي أيضًا على أنواع بيانات وخوارزميات أكثر تعقيدًا لمهام البرمجة اللغوية العصبية المتقدمة.

خاتمة

بعد الحصول على حساب مفصل لوظائف مكتبات البرمجة اللغوية العصبية المختلفة ، يمكننا أن نرى أنه على الرغم من أن معظمها يمكنه أداء مهام معالجة اللغات الطبيعية المماثلة ، إلا أن لكل منها ميزات / أساليب فريدة لتطبيقات البرمجة اللغوية العصبية المحددة. يعتمد استخدام مكتبات البرمجة اللغوية العصبية هذه في Python بشكل أساسي على مشكلة البرمجة اللغوية العصبية في متناول اليد.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن معالجة اللغة الطبيعية ، فراجع دبلومة PG في التعلم الآلي وبرنامج الذكاء الاصطناعي المصمم للمهنيين العاملين وأكثر من 450 ساعة من التدريب الصارم.

تمتلك Python مجتمعًا نشطًا يقوم معظم المطورين بإنشاء مكتبات لأغراضهم الخاصة ثم يطلقونها لاحقًا للجمهور لمصلحتهم. فيما يلي بعض مكتبات التعلم الآلي الشائعة التي يستخدمها مطورو Python. إذا كنت ترغب في تحديث مهاراتك في علم البيانات ، فراجع برنامج IIIT-B's Executive PG في برنامج علوم البيانات .