Las 7 principales bibliotecas de Python NLP [y sus aplicaciones en 2022]

El procesamiento del lenguaje natural (NLP), un campo de la IA, tiene como objetivo comprender la semántica y las connotaciones de los lenguajes humanos naturales. Se enfoca en extraer información significativa del texto y entrenar modelos de datos basados ​​en los conocimientos adquiridos. Las funciones principales de NLP incluyen minería de texto, clasificación de texto, análisis de texto, análisis de sentimiento, secuenciación de palabras, reconocimiento y generación de voz, traducción automática y sistemas de diálogo, por nombrar algunos.

Gracias al desarrollo de útiles bibliotecas de NLP, hoy en día, NLP está encontrando aplicaciones en los diversos paralelos del panorama industrial. De hecho, la PNL ahora se ha convertido en una parte integral del desarrollo del aprendizaje profundo. La extracción de información valiosa del texto libre es esencial para el desarrollo de chatbots, investigación y análisis de patentes, reconocimiento de voz/habla, procesamiento de datos de pacientes y consulta de contenido de imágenes, entre otros casos de uso de NLP.

El objetivo fundamental de las bibliotecas NLP es simplificar el preprocesamiento de texto. Una buena biblioteca de NLP debería poder convertir correctamente oraciones de texto libre en funciones estructuradas (por ejemplo, costo por hora) que se pueden introducir fácilmente en las canalizaciones de ML o DL. Además, una biblioteca NLP debe tener una API fácil de aprender y debe poder implementar los mejores y más recientes algoritmos y modelos de manera eficiente.

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Aunque existen numerosas bibliotecas de NLP diseñadas para aplicaciones específicas de NLP, hoy vamos a hacer una comparación de las funciones de las principales bibliotecas de NLP en Python.

Ahora, ¡vamos a sumergirnos en la discusión sobre las mejores bibliotecas de PNL!

Las mejores bibliotecas de PNL

1. Kit de herramientas de lenguaje natural (NLTK)

NLTK es una de las plataformas líderes para crear programas de Python que pueden funcionar con datos de lenguaje humano. Presenta una introducción práctica a la programación para el procesamiento del lenguaje. NLTK viene con una gran cantidad de bibliotecas de procesamiento de texto para detección de oraciones, tokenización, lematización, derivación, análisis, fragmentación y etiquetado de POS.

NLTK proporciona interfaces fáciles de usar para más de 50 corpus y recursos léxicos. La herramienta tiene las funcionalidades esenciales requeridas para casi todo tipo de tareas de procesamiento de lenguaje natural con Python.

2. Gensim

Gensim es una biblioteca de Python diseñada específicamente para "modelado de temas, indexación de documentos y recuperación de similitudes con corpus grandes". Todos los algoritmos en Gensim son independientes de la memoria, wrt, el tamaño del corpus y, por lo tanto, puede procesar entradas más grandes que la RAM. Con interfaces intuitivas, Gensim permite implementaciones multinúcleo eficientes de algoritmos populares, incluido el análisis semántico latente en línea (LSA/LSI/SVD), la asignación latente de Dirichlet (LDA), las proyecciones aleatorias (RP), el proceso jerárquico de Dirichlet (HDP) o el aprendizaje profundo de word2vec .

Gensim presenta una extensa documentación y tutoriales de Jupyter Notebook. Depende en gran medida de NumPy y SciPy para la computación científica. Por lo tanto, debe instalar estos dos paquetes de Python antes de instalar Gensim.

3. Núcleo de PNL

Stanford CoreNLP se compone de una variedad de herramientas de tecnología de lenguaje humano. Su objetivo es hacer que la aplicación de herramientas de análisis lingüístico a un texto sea fácil y eficiente. Con CoreNLP, puede extraer todo tipo de propiedades de texto (como reconocimiento de entidades nombradas, etiquetado de partes del discurso, etc.) en solo unas pocas líneas de código.

Dado que CoreNLP está escrito en Java, exige que Java esté instalado en su dispositivo. Sin embargo, ofrece interfaces de programación para muchos lenguajes de programación populares, incluido Python. La herramienta incorpora numerosas herramientas NLP de Stanford, como el analizador, el análisis de sentimientos, el aprendizaje de patrones de arranque, el etiquetador de parte del discurso (POS), el reconocedor de entidad nombrada (NER) y el sistema de resolución de correferencia, por nombrar algunos. Además, CoreNLP admite cuatro idiomas además del inglés: árabe, chino, alemán, francés y español.

4. espacioso

spaCy es una biblioteca NLP de código abierto en Python. Está diseñado explícitamente para uso en producción: le permite desarrollar aplicaciones que procesan y comprenden grandes volúmenes de texto.

spaCy puede preprocesar texto para Deep Learning. Se puede utilizar para construir sistemas de comprensión del lenguaje natural o sistemas de extracción de información. spaCy está equipado con modelos estadísticos y vectores de palabras previamente entrenados. Puede admitir tokenización para más de 49 idiomas. spaCy se jacta de velocidad, análisis, reconocimiento de entidades nombradas, modelos de redes neuronales convolucionales para etiquetado e integración de aprendizaje profundo de última generación.

5. Blob de texto

TextBlob es una biblioteca de Python (2 y 3) diseñada para procesar datos textuales. Se enfoca en brindar acceso a operaciones comunes de procesamiento de texto a través de interfaces familiares. Los objetos TextBlob se pueden tratar como cadenas de Python entrenadas en el procesamiento del lenguaje natural.

TextBlob ofrece una API ordenada para realizar tareas comunes de NLP, como el etiquetado de partes del discurso, la extracción de frases nominales, el análisis de sentimientos, la clasificación, la traducción de idiomas, la flexión de palabras, el análisis, los n-gramas y la integración de WordNet.

6. Patrón

Pattern es una herramienta de procesamiento de texto, minería web, procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje automático y análisis de red para Python. Viene con una gran cantidad de herramientas para la minería de datos (Google, Twitter, API de Wikipedia, un rastreador web y un analizador HTML DOM), NLP (etiquetadores de partes del discurso, búsqueda de n-gramas, análisis de sentimientos, WordNet), ML (modelo de espacio vectorial, agrupamiento, SVM), y análisis de red por centralidad y visualización de grafos.

El patrón puede ser una herramienta poderosa tanto para una audiencia científica como para una no científica. Tiene una sintaxis simple y directa: los nombres de las funciones y los parámetros se eligen de tal manera que los comandos se explican por sí mismos. Si bien Pattern es un entorno de aprendizaje muy valioso para los estudiantes, sirve como un marco de desarrollo rápido para los desarrolladores web.

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7. PyNLPL

Pronunciado como 'piña', PyNLPl es una biblioteca de Python para el procesamiento del lenguaje natural. Contiene una colección de módulos de Python personalizados para tareas de procesamiento de lenguaje natural. Una de las características más notables de PyNLPl es que cuenta con una extensa biblioteca para trabajar con FoLiA XML (Formato para anotación lingüística).

PyNLPl está segregado en diferentes módulos y paquetes, cada uno útil para tareas de NLP estándar y avanzadas. Si bien puede usar PyNLPl para tareas básicas de NLP, como la extracción de n-gramas y listas de frecuencias, y para crear un modelo de lenguaje simple, también tiene tipos de datos y algoritmos más complejos para tareas avanzadas de NLP.

Conclusión

Después de obtener una descripción detallada de las funcionalidades de las diferentes bibliotecas de NLP, podemos ver que, aunque la mayoría de ellas pueden realizar tareas de NLP similares, cada una tiene características/enfoques únicos para aplicaciones de NLP específicas. Principalmente, el uso de estas bibliotecas de NLP en Python depende del problema de NLP en cuestión.

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Python tiene una comunidad activa en la que la mayoría de los desarrolladores crean bibliotecas para sus propios fines y luego las lanzan al público para su beneficio. Estas son algunas de las bibliotecas comunes de aprendizaje automático utilizadas por los desarrolladores de Python. Si desea actualizar sus habilidades en ciencia de datos, consulte el programa Executive PG Program in Data Science de IIIT-B.