Le 7 migliori librerie Python NLP [e le loro applicazioni nel 2022]

Natural Language Processing (NLP), un campo dell'IA, mira a comprendere la semantica e le connotazioni dei linguaggi umani naturali. Si concentra sull'estrazione di informazioni significative da modelli di dati di testo e treno basati sulle intuizioni acquisite. Le funzioni principali della NLP includono l'estrazione di testo, la classificazione del testo, l'analisi del testo, l'analisi del sentiment, la sequenza di parole, il riconoscimento e la generazione del parlato, la traduzione automatica e i sistemi di dialogo, solo per citarne alcuni.

Grazie allo sviluppo di utili librerie NLP, oggi la NLP sta trovando applicazioni nei vari paralleli del panorama industriale. In effetti, la PNL è ora diventata parte integrante dello sviluppo del Deep Learning. L'estrazione di informazioni preziose dal testo libero è essenziale per lo sviluppo di chatbot, ricerca e analisi di brevetti, riconoscimento vocale/vocale, elaborazione dei dati dei pazienti e interrogazione del contenuto delle immagini, tra gli altri casi d'uso della PNL.

L'obiettivo fondamentale delle librerie NLP è semplificare la preelaborazione del testo. Una buona libreria NLP dovrebbe essere in grado di convertire correttamente frasi di testo libero in funzionalità strutturate (ad esempio, costo orario) che possono essere facilmente inserite in pipeline ML o DL. Inoltre, una libreria NLP dovrebbe avere un'API di facile apprendimento e deve essere in grado di implementare gli algoritmi e i modelli più recenti e migliori in modo efficiente.

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Sebbene ci siano numerose librerie NLP progettate per applicazioni NLP specifiche, oggi faremo un confronto tra le funzioni delle migliori librerie NLP in Python.

Ora, tuffiamoci nella discussione sulle migliori librerie NLP!

Le migliori biblioteche NLP

1. Kit di strumenti per il linguaggio naturale (NLTK)

NLTK è una delle piattaforme principali per la creazione di programmi Python in grado di funzionare con i dati del linguaggio umano. Presenta un'introduzione pratica alla programmazione per l'elaborazione del linguaggio. NLTK viene fornito con una serie di librerie di elaborazione del testo per il rilevamento delle frasi, la tokenizzazione, la lemmatizzazione, lo stemming, l'analisi, il chunking e il tagging POS.

NLTK fornisce interfacce di facile utilizzo per oltre 50 corpora e risorse lessicali. Lo strumento ha le funzionalità essenziali richieste per quasi tutti i tipi di attività di elaborazione del linguaggio naturale con Python.

2. Gensim

Gensim è una libreria Python progettata specificamente per "modellazione di argomenti, indicizzazione di documenti e recupero di somiglianze con corpora di grandi dimensioni". Tutti gli algoritmi in Gensim sono indipendenti dalla memoria, rispetto alla dimensione del corpus e, quindi, possono elaborare input più grandi della RAM. Con interfacce intuitive, Gensim consente implementazioni multicore efficienti di algoritmi popolari, tra cui l'analisi semantica latente online (LSA/LSI/SVD), l'allocazione di Dirichlet latente (LDA), le proiezioni casuali (RP), il processo di Dirichlet gerarchico (HDP) o il deep learning word2vec .

Gensim offre un'ampia documentazione e tutorial di Jupyter Notebook. Dipende in gran parte da NumPy e SciPy per il calcolo scientifico. Pertanto, è necessario installare questi due pacchetti Python prima di installare Gensim.

3. CorePNL

Stanford CoreNLP comprende un assortimento di strumenti tecnologici per il linguaggio umano. Ha lo scopo di rendere facile ed efficiente l'applicazione degli strumenti di analisi linguistica a un pezzo di testo. Con CoreNLP, puoi estrarre tutti i tipi di proprietà del testo (come riconoscimento di entità nominative, tagging di parti del discorso, ecc.) in poche righe di codice.

Poiché CoreNLP è scritto in Java, richiede che Java sia installato sul tuo dispositivo. Tuttavia, offre interfacce di programmazione per molti linguaggi di programmazione popolari, incluso Python. Lo strumento incorpora numerosi strumenti NLP di Stanford come il parser, l'analisi del sentiment, l'apprendimento di modelli bootstrap, il tagger di parte del discorso (POS), il riconoscimento di entità nominate (NER) e il sistema di risoluzione della coreferenza, solo per citarne alcuni. Inoltre, CoreNLP supporta quattro lingue oltre all'inglese: arabo, cinese, tedesco, francese e spagnolo.

4. SPAZIO

spaCy è una libreria NLP open source in Python. È progettato esplicitamente per l'uso in produzione: consente di sviluppare applicazioni che elaborano e comprendono enormi volumi di testo.

spaCy può preelaborare il testo per il Deep Learning. Può essere utilizzato per costruire sistemi di comprensione del linguaggio naturale o sistemi di estrazione di informazioni. spaCy è dotato di modelli statistici pre-addestrati e vettori di parole. Può supportare la tokenizzazione per oltre 49 lingue. spaCy vanta velocità all'avanguardia, analisi, riconoscimento di entità denominate, modelli di rete neurale convoluzionale per la codifica e integrazione del deep learning.

5. Blob di testo

TextBlob è una libreria Python (2 e 3) progettata per l'elaborazione di dati testuali. Si concentra sulla fornitura dell'accesso alle comuni operazioni di elaborazione del testo attraverso interfacce familiari. Gli oggetti TextBlob possono essere trattati come stringhe Python addestrate nell'elaborazione del linguaggio naturale.

TextBlob offre un'API ordinata per eseguire attività NLP comuni come la codifica di parti del discorso, l'estrazione di frasi nominali, l'analisi dei sentimenti, la classificazione, la traduzione linguistica, l'inflessione delle parole, l'analisi, n-grammi e l'integrazione di WordNet.

6. Modello

Pattern è uno strumento di elaborazione del testo, web mining, elaborazione del linguaggio naturale, apprendimento automatico e analisi di rete per Python. Viene fornito con una serie di strumenti per il data mining (Google, Twitter, Wikipedia API, un web crawler e un parser HTML DOM), NLP (tagger di parti del discorso, ricerca n-gram, analisi del sentimento, WordNet), ML (modello spaziale vettoriale, clustering, SVM) e analisi di rete per centralità e visualizzazione del grafico.

Pattern può essere un potente strumento sia per un pubblico scientifico che non scientifico. Ha una sintassi semplice e diretta: i nomi delle funzioni e i parametri sono scelti in modo tale che i comandi siano autoesplicativi. Sebbene Pattern sia un ambiente di apprendimento di grande valore per gli studenti, funge da framework di sviluppo rapido per gli sviluppatori web.

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7. PyNLpl

Pronunciato come "ananas", PyNLPL è una libreria Python per l'elaborazione del linguaggio naturale. Contiene una raccolta di moduli Python personalizzati per le attività di elaborazione del linguaggio naturale. Una delle caratteristiche più importanti di PyNLPl è che presenta un'ampia libreria per lavorare con FoLiA XML (Format for Linguistic Annotation).

PyNLPl è suddiviso in diversi moduli e pacchetti, ciascuno utile per attività NLP standard e avanzate. Sebbene sia possibile utilizzare PyNLPl per attività NLP di base come l'estrazione di n-grammi e elenchi di frequenze e per creare un modello linguistico semplice, dispone anche di tipi di dati e algoritmi più complessi per attività NLP avanzate.

Conclusione

Dopo aver ottenuto un resoconto dettagliato delle funzionalità delle diverse librerie NLP, possiamo vedere che sebbene la maggior parte di esse possa eseguire attività NLP simili, ognuna ha caratteristiche/approcci unici per applicazioni NLP specifiche. Principalmente, l'utilizzo di queste librerie NLP in Python dipende dal problema NLP a portata di mano.

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Python ha una comunità attiva in cui la maggior parte degli sviluppatori crea librerie per i propri scopi e successivamente le rilascia al pubblico a proprio vantaggio. Ecco alcune delle librerie di machine learning comuni utilizzate dagli sviluppatori Python. Se vuoi aggiornare le tue abilità di scienza dei dati, dai un'occhiata al programma Executive PG di IIIT-B nel programma Data Science .