Die 7 besten Python-NLP-Bibliotheken [und ihre Anwendungen im Jahr 2022]

Natural Language Processing (NLP), ein Bereich der KI, zielt darauf ab, die Semantik und Konnotationen natürlicher menschlicher Sprachen zu verstehen. Es konzentriert sich darauf, basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen aussagekräftige Informationen aus Text- und Zugdatenmodellen zu extrahieren. Zu den primären NLP-Funktionen gehören Textmining, Textklassifizierung, Textanalyse, Stimmungsanalyse, Wortsequenzierung, Spracherkennung und -generierung, maschinelle Übersetzung und Dialogsysteme, um nur einige zu nennen.

Dank der Entwicklung nützlicher NLP-Bibliotheken findet NLP heute Anwendungen in den verschiedenen Parallelen der Industrielandschaft. Tatsächlich ist NLP mittlerweile ein fester Bestandteil der Deep-Learning-Entwicklung geworden. Das Extrahieren wertvoller Informationen aus Freitext ist unter anderem für die Entwicklung von Chatbots, die Patentrecherche und -analyse, die Sprach-/Spracherkennung, die Verarbeitung von Patientendaten und die Abfrage von Bildinhalten unerlässlich.

Das grundlegende Ziel von NLP-Bibliotheken ist es, die Textvorverarbeitung zu vereinfachen. Eine gute NLP-Bibliothek sollte in der Lage sein, Freitextsätze korrekt in strukturierte Merkmale (z. B. Kosten pro Stunde) umzuwandeln, die problemlos in ML- oder DL-Pipelines eingespeist werden können. Außerdem sollte eine NLP-Bibliothek über eine einfach zu erlernende API verfügen und in der Lage sein, die neuesten und besten Algorithmen und Modelle effizient zu implementieren.

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Obwohl es zahlreiche NLP-Bibliotheken gibt, die für bestimmte NLP-Anwendungen entwickelt wurden, werden wir heute einen Vergleich der Funktionen der besten NLP-Bibliotheken in Python ziehen.

Lassen Sie uns nun in die Diskussion über die besten NLP-Bibliotheken eintauchen!

Top NLP-Bibliotheken

1. Natural Language Toolkit (NLTK)

NLTK ist eine der führenden Plattformen zum Erstellen von Python-Programmen, die mit Daten in menschlicher Sprache arbeiten können. Es bietet eine praktische Einführung in die Programmierung zur Sprachverarbeitung. NLTK enthält eine Vielzahl von Textverarbeitungsbibliotheken für Satzerkennung, Tokenisierung, Lemmatisierung, Stemming, Parsing, Chunking und POS-Tagging.

NLTK bietet benutzerfreundliche Schnittstellen zu über 50 Korpora und lexikalischen Ressourcen. Das Tool verfügt über die wesentlichen Funktionalitäten, die für fast alle Arten von Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache mit Python erforderlich sind.

2. Gensim

Gensim ist eine Python-Bibliothek, die speziell für „Themenmodellierung, Dokumentindizierung und Ähnlichkeitssuche mit großen Korpora“ entwickelt wurde. Alle Algorithmen in Gensim sind speicherunabhängig, was die Korpusgröße betrifft, und können daher Eingaben verarbeiten, die größer als RAM sind. Mit intuitiven Schnittstellen ermöglicht Gensim effiziente Multicore-Implementierungen gängiger Algorithmen, einschließlich online Latent Semantic Analysis (LSA/LSI/SVD), Latent Dirichlet Allocation (LDA), Random Projections (RP), Hierarchical Dirichlet Process (HDP) oder word2vec Deep Learning .

Gensim bietet umfangreiche Dokumentation und Jupyter Notebook-Tutorials. Es hängt weitgehend von NumPy und SciPy für wissenschaftliches Rechnen ab. Daher müssen Sie diese beiden Python-Pakete installieren, bevor Sie Gensim installieren.

3. CoreNLP

Stanford CoreNLP umfasst eine Reihe von Technologie-Tools für die menschliche Sprache. Es zielt darauf ab, die Anwendung linguistischer Analysewerkzeuge auf einen Text einfach und effizient zu gestalten. Mit CoreNLP können Sie alle Arten von Texteigenschaften (wie Named-Entity-Erkennung, Wortart-Tagging usw.) in nur wenigen Codezeilen extrahieren.

Da CoreNLP in Java geschrieben ist, muss Java auf Ihrem Gerät installiert sein. Es bietet jedoch Programmierschnittstellen für viele gängige Programmiersprachen, einschließlich Python. Das Tool enthält zahlreiche NLP-Tools von Stanford wie Parser, Stimmungsanalyse, Bootstrap-Musterlernen, Part-of-Speech (POS)-Tagger, Named Entity Recognizer (NER) und Koreferenzauflösungssystem, um nur einige zu nennen. Darüber hinaus unterstützt CoreNLP neben Englisch vier Sprachen – Arabisch, Chinesisch, Deutsch, Französisch und Spanisch.

4. geräumig

spaCy ist eine Open-Source-NLP-Bibliothek in Python. Es ist explizit für den Produktionseinsatz konzipiert – es ermöglicht Ihnen die Entwicklung von Anwendungen, die riesige Textmengen verarbeiten und verstehen.

spaCy kann Text für Deep Learning vorverarbeiten. Es kann verwendet werden, um Systeme zum Verstehen natürlicher Sprache oder Systeme zum Extrahieren von Informationen zu erstellen. spaCy ist mit vortrainierten statistischen Modellen und Wortvektoren ausgestattet. Es kann die Tokenisierung für über 49 Sprachen unterstützen. spaCy rühmt sich mit hochmoderner Geschwindigkeit, Parsing, Erkennung benannter Entitäten, Convolutional Neural Network-Modellen für Tagging und Deep-Learning-Integration.

5. TextBlob

TextBlob ist eine Python-Bibliothek (2 & 3), die für die Verarbeitung von Textdaten entwickelt wurde. Der Schwerpunkt liegt auf der Bereitstellung des Zugriffs auf gängige Textverarbeitungsvorgänge über vertraute Schnittstellen. TextBlob-Objekte können als Python-Strings behandelt werden, die in Natural Language Processing trainiert werden.

TextBlob bietet eine übersichtliche API zur Durchführung gängiger NLP-Aufgaben wie Wortart-Tagging, Nominalphrasenextraktion, Stimmungsanalyse, Klassifizierung, Sprachübersetzung, Wortbeugung, Parsing, N-Gramme und WordNet-Integration.

6. Muster

Pattern ist ein Tool für Textverarbeitung, Web-Mining, Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen und Netzwerkanalyse für Python. Es enthält eine Vielzahl von Tools für Data Mining (Google, Twitter, Wikipedia-API, einen Webcrawler und einen HTML-DOM-Parser), NLP (Part-of-Speech-Tagger, N-Gramm-Suche, Stimmungsanalyse, WordNet) und ML (Vektorraummodell, Clustering, SVM) und Netzwerkanalyse durch Graphzentralität und Visualisierung.

Muster können sowohl für ein wissenschaftliches als auch für ein nicht-wissenschaftliches Publikum ein mächtiges Werkzeug sein. Es hat eine einfache und unkomplizierte Syntax – die Funktionsnamen und Parameter sind so gewählt, dass die Befehle selbsterklärend sind. Während Pattern eine äußerst wertvolle Lernumgebung für Studenten ist, dient es Webentwicklern als schnelles Entwicklungsframework.

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7. PyNLPl

PyNLPl wird als „Ananas“ ausgesprochen und ist eine Python-Bibliothek für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Es enthält eine Sammlung maßgeschneiderter Python-Module für Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Eines der bemerkenswertesten Merkmale von PyNLPl ist, dass es eine umfangreiche Bibliothek für die Arbeit mit FoLiA XML (Format for Linguistic Annotation) enthält.

PyNLPl ist in verschiedene Module und Pakete unterteilt, die jeweils sowohl für Standard- als auch für fortgeschrittene NLP-Aufgaben nützlich sind. Während Sie PyNLPl für grundlegende NLP-Aufgaben wie das Extrahieren von N-Grammen und Häufigkeitslisten und zum Erstellen eines einfachen Sprachmodells verwenden können, verfügt es auch über komplexere Datentypen und Algorithmen für fortgeschrittene NLP-Aufgaben.

Fazit

Nachdem wir einen detaillierten Überblick über die Funktionalitäten der verschiedenen NLP-Bibliotheken erhalten haben, können wir sehen, dass die meisten von ihnen zwar ähnliche NLP-Aufgaben ausführen können, aber jede einzigartige Funktionen/Ansätze für bestimmte NLP-Anwendungen hat. Die Verwendung dieser NLP-Bibliotheken in Python hängt hauptsächlich vom jeweiligen NLP-Problem ab.

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Python hat eine aktive Community, in der die meisten Entwickler Bibliotheken für ihre eigenen Zwecke erstellen und sie später zu ihrem Nutzen der Öffentlichkeit zugänglich machen. Hier sind einige der gängigen Bibliotheken für maschinelles Lernen, die von Python-Entwicklern verwendet werden. Wenn Sie Ihre Data-Science-Fähigkeiten auf den neuesten Stand bringen möchten, sehen Sie sich das Executive PG-Programm des IIIT-B im Data-Science-Programm an .