7 Pustaka Python NLP Teratas [Dan Aplikasinya pada 2022]

Natural Language Processing (NLP), bidang AI, bertujuan untuk memahami semantik dan konotasi bahasa alami manusia. Ini berfokus pada penggalian informasi yang bermakna dari teks dan melatih model data berdasarkan wawasan yang diperoleh. Fungsi NLP utama meliputi penambangan teks, klasifikasi teks, analisis teks, analisis sentimen, pengurutan kata, pengenalan & pembuatan ucapan, terjemahan mesin, dan sistem dialog, untuk beberapa nama.

Berkat pengembangan perpustakaan NLP yang berguna, hari ini, NLP menemukan aplikasi di berbagai paralel lanskap industri. Bahkan, NLP kini telah menjadi bagian integral dari pengembangan Deep Learning. Mengekstrak informasi berharga dari teks bebas sangat penting untuk mengembangkan chatbot, penelitian & analisis paten, pengenalan suara/ucapan, pemrosesan data pasien, dan kueri konten gambar, di antara kasus penggunaan NLP lainnya.

Tujuan mendasar dari perpustakaan NLP adalah untuk menyederhanakan pra-pemrosesan teks. Pustaka NLP yang baik harus dapat dengan benar mengubah kalimat teks bebas menjadi fitur terstruktur (misalnya, biaya per jam) yang dapat dengan mudah dimasukkan ke saluran ML atau DL. Selain itu, pustaka NLP harus memiliki API yang mudah dipelajari, dan harus dapat mengimplementasikan algoritme dan model terbaru dan terhebat secara efisien.

Saya harap Anda akan belajar banyak saat mengerjakan proyek python ini. Jika Anda ingin tahu tentang mempelajari ilmu data untuk menjadi yang terdepan dalam kemajuan teknologi yang bergerak cepat, lihat Program Sertifikat Profesional upGrad & IIM-K dalam Ilmu Data untuk Pengambilan Keputusan Bisnis dan tingkatkan diri Anda untuk masa depan.

Meskipun ada banyak perpustakaan NLP yang dirancang untuk aplikasi NLP tertentu, hari ini, kita akan menggambar perbandingan fungsi perpustakaan NLP teratas dengan Python.

Sekarang, mari selami diskusi tentang perpustakaan NLP teratas!

Perpustakaan NLP Teratas

1. Perangkat Bahasa Alami (NLTK)

NLTK adalah salah satu platform terkemuka untuk membangun program Python yang dapat bekerja dengan data bahasa manusia. Ini menyajikan pengantar praktis untuk pemrograman untuk pemrosesan bahasa. NLTK hadir dengan sejumlah pustaka pemrosesan teks untuk deteksi kalimat, tokenization, lemmatization, stemming, parsing, chunking, dan POS tagging.

NLTK menyediakan antarmuka yang mudah digunakan ke lebih dari 50 sumber daya korpora dan leksikal. Alat ini memiliki fungsionalitas penting yang diperlukan untuk hampir semua jenis tugas pemrosesan bahasa alami dengan Python.

2. Gensim

Gensim adalah pustaka Python yang dirancang khusus untuk "pemodelan topik, pengindeksan dokumen, dan pengambilan kesamaan dengan korpora besar." Semua algoritma di Gensim tidak bergantung pada memori, wrt, ukuran korpus, dan karenanya, dapat memproses input yang lebih besar dari RAM. Dengan antarmuka intuitif, Gensim memungkinkan implementasi multicore yang efisien dari algoritme populer, termasuk Analisis Semantik Laten online (LSA/LSI/SVD), Alokasi Dirichlet Laten (LDA), Proyeksi Acak (RP), Proses Dirichlet Hierarkis (HDP) atau pembelajaran mendalam word2vec .

Gensim menampilkan dokumentasi ekstensif dan tutorial Notebook Jupyter. Ini sangat tergantung pada NumPy dan SciPy untuk komputasi ilmiah. Jadi, Anda harus menginstal kedua paket Python ini sebelum menginstal Gensim.

3. IntiNLP

Stanford CoreNLP terdiri dari bermacam-macam alat teknologi bahasa manusia. Hal ini bertujuan untuk membuat penerapan alat analisis linguistik pada sebuah teks menjadi mudah dan efisien. Dengan CoreNLP, Anda dapat mengekstrak semua jenis properti teks (seperti pengenalan entitas bernama, penandaan bagian ucapan, dll.) hanya dalam beberapa baris kode.

Karena CoreNLP ditulis dalam Java, itu menuntut Java diinstal pada perangkat Anda. Namun, ia menawarkan antarmuka pemrograman untuk banyak bahasa pemrograman populer, termasuk Python. Alat ini menggabungkan banyak alat NLP Stanford seperti parser, analisis sentimen, pembelajaran pola bootstrap, penanda bagian-of-speech (POS), pengenal entitas (NER), dan sistem resolusi koreferensi, untuk beberapa nama. Selain itu, CoreNLP mendukung empat bahasa selain bahasa Inggris – Arab, Cina, Jerman, Prancis, dan Spanyol.

4. spaCy

spaCy adalah pustaka NLP sumber terbuka dengan Python. Ini dirancang secara eksplisit untuk penggunaan produksi – memungkinkan Anda mengembangkan aplikasi yang memproses dan memahami teks dalam jumlah besar.

spaCy dapat memproses teks sebelumnya untuk Deep Learning. Ini dapat digunakan untuk membangun sistem pemahaman bahasa alami atau sistem ekstraksi informasi. spaCy dilengkapi dengan model statistik terlatih dan vektor kata. Ini dapat mendukung tokenisasi untuk lebih dari 49 bahasa. spaCy membanggakan kecepatan canggih, penguraian, pengenalan entitas bernama, model jaringan saraf convolutional untuk penandaan, dan integrasi pembelajaran mendalam.

5. TextBlob

TextBlob adalah pustaka Python (2 & 3) yang dirancang untuk memproses data tekstual. Ini berfokus pada penyediaan akses ke operasi pemrosesan teks umum melalui antarmuka yang sudah dikenal. Objek TextBlob dapat diperlakukan sebagai string Python yang dilatih dalam Pemrosesan Bahasa Alami.

TextBlob menawarkan API yang rapi untuk melakukan tugas NLP umum seperti penandaan bagian-of-speech, ekstraksi frase kata benda, analisis sentimen, klasifikasi, terjemahan bahasa, infleksi kata, parsing, n-gram, dan integrasi WordNet.

6. Pola

Pola adalah pemrosesan teks, penambangan web, pemrosesan bahasa alami, pembelajaran mesin, dan alat analisis jaringan untuk Python. Muncul dengan sejumlah alat untuk penambangan data (Google, Twitter, Wikipedia API, web crawler, dan parser HTML DOM), NLP (part-of-speech tagger, pencarian n-gram, analisis sentimen, WordNet), ML (model ruang vektor, pengelompokan, SVM), dan analisis jaringan dengan sentralitas grafik dan visualisasi.

Pola dapat menjadi alat yang ampuh baik untuk audiens ilmiah maupun non-ilmiah. Ini memiliki sintaks yang sederhana dan mudah – nama fungsi dan parameter dipilih sedemikian rupa sehingga perintahnya cukup jelas. Sementara Pattern adalah lingkungan belajar yang sangat berharga bagi siswa, ini berfungsi sebagai kerangka kerja pengembangan yang cepat untuk pengembang web.

Dapatkan Sertifikasi Pembelajaran Mesin secara online dari Universitas top dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

7. PyNLPl

Diucapkan sebagai 'nanas,' PyNLPl adalah pustaka Python untuk Pemrosesan Bahasa Alami. Ini berisi kumpulan modul Python yang dibuat khusus untuk tugas Pemrosesan Bahasa Alami. Salah satu fitur yang paling menonjol dari PyNLPl adalah fitur perpustakaan yang luas untuk bekerja dengan FoLiA XML (Format untuk Anotasi Linguistik).

PyNLPl dipisahkan ke dalam modul dan paket yang berbeda, masing-masing berguna untuk tugas NLP standar dan lanjutan. Meskipun Anda dapat menggunakan PyNLPl untuk tugas NLP dasar seperti ekstraksi n-gram dan daftar frekuensi, dan untuk membangun model bahasa sederhana, PyNLPl juga memiliki tipe data dan algoritme yang lebih kompleks untuk tugas NLP tingkat lanjut.

Kesimpulan

Setelah mendapatkan penjelasan rinci tentang fungsionalitas perpustakaan NLP yang berbeda, kita dapat melihat bahwa meskipun sebagian besar dari mereka dapat melakukan tugas NLP yang serupa, masing-masing memiliki fitur/pendekatan unik untuk aplikasi NLP tertentu. Terutama, penggunaan pustaka NLP ini dengan Python tergantung pada masalah NLP yang dihadapi.

Jika Anda tertarik untuk mengetahui lebih banyak tentang pemrosesan bahasa alami, lihat program Diploma PG dalam Pembelajaran Mesin dan AI kami yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan lebih dari 450 jam pelatihan yang ketat.

Python memiliki komunitas aktif yang sebagian besar pengembang membuat perpustakaan untuk tujuan mereka sendiri dan kemudian merilisnya ke publik untuk keuntungan mereka. Berikut adalah beberapa perpustakaan pembelajaran mesin yang umum digunakan oleh pengembang Python. Jika Anda ingin memperbarui keterampilan ilmu data Anda, lihat Program PG Eksekutif IIIT-B dalam program Ilmu Data .