Top 7 des bibliothèques Python NLP [et leurs applications en 2022]

Le traitement du langage naturel (NLP), un domaine de l'IA, vise à comprendre la sémantique et les connotations des langues humaines naturelles. Il se concentre sur l'extraction d'informations significatives à partir de textes et forme des modèles de données basés sur les informations acquises. Les principales fonctions de la PNL comprennent l'exploration de texte, la classification de texte, l'analyse de texte, l'analyse des sentiments, le séquençage de mots, la reconnaissance et la génération de la parole, la traduction automatique et les systèmes de dialogue, pour n'en nommer que quelques-unes.

Grâce au développement de bibliothèques PNL utiles, la PNL trouve aujourd'hui des applications à travers les différents parallèles du paysage industriel. En fait, la PNL est maintenant devenue une partie intégrante du développement du Deep Learning. L'extraction d'informations précieuses à partir de texte libre est essentielle pour le développement de chatbots, la recherche et l'analyse de brevets, la reconnaissance vocale/vocale, le traitement des données des patients et l'interrogation du contenu des images, entre autres cas d'utilisation du NLP.

L'objectif fondamental des bibliothèques NLP est de simplifier le prétraitement du texte. Une bonne bibliothèque NLP doit être capable de convertir correctement des phrases de texte libre en fonctionnalités structurées (par exemple, le coût par heure) qui peuvent facilement être introduites dans des pipelines ML ou DL. En outre, une bibliothèque NLP doit avoir une API simple à apprendre et doit être capable de mettre en œuvre efficacement les algorithmes et modèles les plus récents et les plus performants.

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Bien qu'il existe de nombreuses bibliothèques NLP conçues pour des applications NLP spécifiques, nous allons aujourd'hui comparer les fonctions des meilleures bibliothèques NLP en Python.

Maintenant, plongeons dans la discussion sur les meilleures bibliothèques NLP !

Meilleures bibliothèques PNL

1. Boîte à outils en langage naturel (NLTK)

NLTK est l'une des principales plateformes de création de programmes Python pouvant fonctionner avec des données de langage humain. Il présente une introduction pratique à la programmation pour le traitement du langage. NLTK est livré avec une multitude de bibliothèques de traitement de texte pour la détection de phrases, la tokenisation, la lemmatisation, la radicalisation, l'analyse, la segmentation et le balisage POS.

NLTK fournit des interfaces faciles à utiliser à plus de 50 corpus et ressources lexicales. L'outil possède les fonctionnalités essentielles requises pour presque tous les types de tâches de traitement du langage naturel avec Python.

2. Gensim

Gensim est une bibliothèque Python conçue spécifiquement pour "la modélisation de sujets, l'indexation de documents et la recherche de similarités avec de grands corpus". Tous les algorithmes de Gensim sont indépendants de la mémoire, par rapport à la taille du corpus, et par conséquent, il peut traiter une entrée plus grande que la RAM. Avec des interfaces intuitives, Gensim permet des implémentations multicœurs efficaces d'algorithmes populaires, y compris l'analyse sémantique latente en ligne (LSA/LSI/SVD), l'allocation latente de Dirichlet (LDA), les projections aléatoires (RP), le processus hiérarchique de Dirichlet (HDP) ou l'apprentissage en profondeur word2vec. .

Gensim propose une documentation complète et des didacticiels Jupyter Notebook. Il dépend largement de NumPy et SciPy pour le calcul scientifique. Ainsi, vous devez installer ces deux packages Python avant d'installer Gensim.

3. Noyau NLP

Stanford CoreNLP comprend un assortiment d'outils technologiques de langage humain. Il vise à rendre l'application d'outils d'analyse linguistique à un texte simple et efficace. Avec CoreNLP, vous pouvez extraire toutes sortes de propriétés de texte (comme la reconnaissance d'entité nommée, le balisage de partie de discours, etc.) en seulement quelques lignes de code.

Étant donné que CoreNLP est écrit en Java, il exige que Java soit installé sur votre appareil. Cependant, il offre des interfaces de programmation pour de nombreux langages de programmation populaires, y compris Python. L'outil intègre de nombreux outils NLP de Stanford tels que l'analyseur syntaxique, l'analyse des sentiments, l'apprentissage de modèles par amorçage, le marqueur de partie du discours (POS), le système de reconnaissance d'entité nommée (NER) et le système de résolution de coréférence, pour n'en nommer que quelques-uns. De plus, CoreNLP prend en charge quatre langues en plus de l'anglais - arabe, chinois, allemand, français et espagnol.

4. SpaCy

spaCy est une bibliothèque NLP open-source en Python. Il est conçu explicitement pour une utilisation en production - il vous permet de développer des applications qui traitent et comprennent d'énormes volumes de texte.

spaCy peut prétraiter le texte pour le Deep Learning. Il peut être utilisé pour construire des systèmes de compréhension du langage naturel ou des systèmes d'extraction d'informations. spaCy est équipé de modèles statistiques et de vecteurs de mots pré-entraînés. Il peut prendre en charge la tokenisation pour plus de 49 langues. spaCy se vante d'une vitesse, d'une analyse, d'une reconnaissance d'entités nommées, de modèles de réseaux neuronaux convolutifs pour le marquage et d'une intégration d'apprentissage en profondeur à la pointe de la technologie.

5. TextBlob

TextBlob est une bibliothèque Python (2 & 3) conçue pour le traitement de données textuelles. Il se concentre sur l'accès aux opérations courantes de traitement de texte via des interfaces familières. Les objets TextBlob peuvent être traités comme des chaînes Python formées dans le traitement du langage naturel.

TextBlob offre une API soignée pour effectuer des tâches PNL courantes telles que le balisage de la partie du discours, l'extraction de phrases nominales, l'analyse des sentiments, la classification, la traduction de la langue, l'inflexion des mots, l'analyse, les n-grammes et l'intégration WordNet.

6. Motif

Pattern est un outil de traitement de texte, d'exploration Web, de traitement du langage naturel, d'apprentissage automatique et d'analyse de réseau pour Python. Il est livré avec une multitude d'outils pour l'exploration de données (Google, Twitter, l'API Wikipedia, un robot d'exploration Web et un analyseur HTML DOM), NLP (tageurs de partie de discours, recherche n-gram, analyse des sentiments, WordNet), ML (modèle spatial vectoriel, clustering, SVM), et analyse de réseau par centralité et visualisation de graphes.

Pattern peut être un outil puissant à la fois pour un public scientifique et non scientifique. Il a une syntaxe simple et directe - les noms de fonction et les paramètres sont choisis de manière à ce que les commandes soient explicites. Bien que Pattern soit un environnement d'apprentissage très précieux pour les étudiants, il sert de cadre de développement rapide pour les développeurs Web.

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7. PyNLPl

Prononcé comme "ananas", PyNLPl est une bibliothèque Python pour le traitement du langage naturel. Il contient une collection de modules Python personnalisés pour les tâches de traitement du langage naturel. L'une des caractéristiques les plus remarquables de PyNLPl est qu'il dispose d'une bibliothèque complète pour travailler avec FoLiA XML (Format for Linguistic Annotation).

PyNLPl est séparé en différents modules et packages, chacun utile pour les tâches NLP standard et avancées. Bien que vous puissiez utiliser PyNLPl pour des tâches NLP de base telles que l'extraction de n-grammes et de listes de fréquences, et pour créer un modèle de langage simple, il dispose également de types de données et d'algorithmes plus complexes pour les tâches NLP avancées.

Conclusion

Après avoir obtenu un compte rendu détaillé des fonctionnalités des différentes bibliothèques NLP, nous pouvons voir que bien que la plupart d'entre elles puissent effectuer des tâches NLP similaires, chacune a des caractéristiques/approches uniques pour des applications NLP spécifiques. Principalement, l'utilisation de ces bibliothèques NLP en Python dépend du problème NLP à résoudre.

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Python a une communauté active dans laquelle la plupart des développeurs créent des bibliothèques à leurs propres fins et les publient ensuite au public à leur avantage. Voici quelques-unes des bibliothèques d'apprentissage automatique courantes utilisées par les développeurs Python. Si vous souhaitez mettre à jour vos compétences en science des données, consultez le programme Executive PG Program in Data Science de l' IIIT-B.