トップ7のPythonNLPライブラリ[および2022年のそれらのアプリケーション]

AIの分野である自然言語処理（NLP）は、自然な人間の言語の意味論と意味を理解することを目的としています。 テキストから意味のある情報を抽出し、取得した洞察に基づいてデータモデルをトレーニングすることに焦点を当てています。 主なNLP機能には、テキストマイニング、テキスト分類、テキスト分析、感情分析、単語シーケンス、音声認識と生成、機械翻訳、ダイアログシステムなどがあります。

有用なNLPライブラリの開発のおかげで、今日、NLPは産業環境のさまざまな類似点にわたってアプリケーションを見つけています。 実際、NLPは現在ディープラーニング開発の不可欠な部分になっています。 NLPのその他の使用例の中でも、チャットボットの開発、特許の調査と分析、音声/音声認識、患者データ処理、画像コンテンツのクエリには、フリーテキストから貴重な情報を抽出することが不可欠です。

NLPライブラリの基本的な目的は、テキストの前処理を簡素化することです。 優れたNLPライブラリは、フリーテキストの文を構造化された機能（たとえば、1時間あたりのコスト）に正しく変換でき、MLまたはDLパイプラインに簡単にフィードできる必要があります。 また、NLPライブラリには習得が容易なAPIが必要であり、最新かつ最高のアルゴリズムとモデルを効率的に実装できる必要があります。

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特定のNLPアプリケーション用に設計された多数のNLPライブラリがありますが、今日は、Pythonの上位のNLPライブラリの機能を比較します。

それでは、トップNLPライブラリについての議論に飛び込みましょう！

トップNLPライブラリ

1. Natural Language Toolkit（NLTK）

NLTKは、人間の言語データを処理できるPythonプログラムを構築するための主要なプラットフォームの1つです。 言語処理のためのプログラミングの実用的な紹介です。 NLTKには、文の検出、トークン化、字句解析、ステミング、解析、チャンク化、および品詞タグ付けのための多数のテキスト処理ライブラリが付属しています。

NLTKは、50を超えるコーパスおよび語彙リソースへの使いやすいインターフェイスを提供します。 このツールには、Pythonを使用したほぼすべての種類の自然言語処理タスクに必要な基本的な機能があります。

2.Gensim

Gensimは、「トピックモデリング、ドキュメントインデックス作成、および大規模なコーパスを使用した類似性検索」のために特別に設計されたPythonライブラリです。 Gensimのすべてのアルゴリズムはメモリに依存せず、wrt、コーパスサイズであるため、RAMよりも大きい入力を処理できます。 直感的なインターフェースを備えたGensimは、オンライン潜在意味解析（LSA / LSI / SVD）、潜在的ディリクレ割り当て（LDA）、ランダム射影（RP）、階層的ディリクレプロセス（HDP）、word2vecディープラーニングなどの一般的なアルゴリズムの効率的なマルチコア実装を可能にします。 。

Gensimは、広範なドキュメントとJupyterNotebookチュートリアルを備えています。 科学計算はNumPyとSciPyに大きく依存しています。 したがって、Gensimをインストールする前に、これら2つのPythonパッケージをインストールする必要があります。

3. CoreNLP

Stanford CoreNLPは、さまざまな人間の言語技術ツールで構成されています。 これは、言語分析ツールをテキストに簡単かつ効率的に適用できるようにすることを目的としています。 CoreNLPを使用すると、数行のコードですべての種類のテキストプロパティ（名前付きエンティティの認識、品詞のタグ付けなど）を抽出できます。

CoreNLPはJavaで記述されているため、デバイスにJavaをインストールする必要があります。 ただし、Pythonを含む多くの一般的なプログラミング言語用のプログラミングインターフェイスを提供します。 このツールには、パーサー、感情分析、ブートストラップパターン学習、品詞（POS）タガー、固有表現抽出（NER）、共参照解決システムなど、スタンフォードの多数のNLPツールが組み込まれています。 さらに、CoreNLPは、英語以外の4つの言語（アラビア語、中国語、ドイツ語、フランス語、スペイン語）をサポートしています。

4. spaCy

spaCyは、PythonのオープンソースNLPライブラリです。 実稼働で使用するために明示的に設計されています。大量のテキストを処理して理解するアプリケーションを開発できます。

spaCyは、ディープラーニングのテキストを前処理できます。 自然言語理解システムや情報抽出システムの構築に使用できます。 spaCyには、事前にトレーニングされた統計モデルと単語ベクトルが装備されています。 49以上の言語のトークン化をサポートできます。 spaCyは、最先端の速度、解析、名前付きエンティティの認識、タグ付けのための畳み込みニューラルネットワークモデル、およびディープラーニングの統合を誇っています。

5. TextBlob

TextBlobは、テキストデータを処理するために設計されたPython（2および3）ライブラリです。 これは、使い慣れたインターフェイスを介して一般的なテキスト処理操作へのアクセスを提供することに焦点を当てています。 TextBlobオブジェクトは、自然言語処理でトレーニングされたPython文字列として扱うことができます。

TextBlobは、音声部分のタグ付け、名詞句の抽出、感情分析、分類、言語の翻訳、語尾変化、構文解析、n-gram、WordNet統合などの一般的なNLPタスクを実行するための優れたAPIを提供します。

6.パターン

Patternは、Python用のテキスト処理、Webマイニング、自然言語処理、機械学習、ネットワーク分析ツールです。 データマイニング用のツール（Google、Twitter、Wikipedia API、Webクローラー、HTML DOMパーサー）、NLP（音声部分タガー、n-gram検索、感情分析、WordNet）、MLが付属しています。 （ベクトル空間モデル、クラスタリング、SVM）、およびグラフの中心性と視覚化によるネットワーク分析。

パターンは、科学者と非科学者の両方にとって強力なツールになり得ます。 構文は単純明快です。関数名とパラメーターは、コマンドがわかりやすいように選択されています。 Patternは学生にとって非常に価値のある学習環境ですが、Web開発者にとっては迅速な開発フレームワークとして機能します。

世界のトップ大学からオンラインで機械学習認定を取得します。 マスター、エグゼクティブPGP、または高度な証明書プログラムを取得して、キャリアを迅速に追跡します。

7. PyNLPl

「パイナップル」と発音されるPyNLPlは、自然言語処理用のPythonライブラリです。 これには、自然言語処理タスク用のカスタムメイドのPythonモジュールのコレクションが含まれています。 PyNLPlの最も注目すべき機能の1つは、FoLiA XML（言語注釈のフォーマット）を操作するための広範なライブラリーを備えていることです。

PyNLP1は、さまざまなモジュールとパッケージに分離されており、それぞれが標準と高度なNLPタスクの両方に役立ちます。 PyNLPlは、n-gramや頻度リストの抽出などの基本的なNLPタスクに使用でき、単純な言語モデルを構築することもできますが、高度なNLPタスク用のより複雑なデータ型とアルゴリズムも備えています。

結論

さまざまなNLPライブラリの機能の詳細な説明を取得した後、それらのほとんどは同様のNLPタスクを実行できますが、それぞれが特定のNLPアプリケーションに固有の機能/アプローチを持っていることがわかります。 主に、PythonでのこれらのNLPライブラリの使用法は、目前のNLP問題に依存します。

自然言語処理について詳しく知りたい場合は、機械学習とAIプログラムのPGディプロマをチェックしてください。このプログラムは、働く専門家と450時間以上の厳格なトレーニング向けに設計されています。

Pythonには活発なコミュニティがあり、ほとんどの開発者は独自の目的でライブラリを作成し、後でそれを公開して利益を得ています。 Python開発者が使用する一般的な機械学習ライブラリの一部を次に示します。 データサイエンスのスキルを更新したい場合は、データサイエンスプログラムのIIIT-BのエグゼクティブPGプログラムをご覧ください。