상위 7개 Python NLP 라이브러리 [및 2022년 응용 프로그램]

인공 지능의 한 분야인 자연어 처리(NLP)는 자연어의 의미와 함축을 이해하는 것을 목표로 합니다. 텍스트에서 의미 있는 정보를 추출하고 획득한 통찰력을 기반으로 데이터 모델을 훈련하는 데 중점을 둡니다. 주요 NLP 기능에는 텍스트 마이닝, 텍스트 분류, 텍스트 분석, 감정 분석, 단어 시퀀싱, 음성 인식 및 생성, 기계 번역, 대화 시스템 등이 있습니다.

유용한 NLP 라이브러리의 개발 덕분에 오늘날 NLP는 산업 환경의 다양한 병렬 영역에서 응용 프로그램을 찾고 있습니다. 사실, NLP는 이제 딥 러닝 개발의 필수적인 부분이 되었습니다. 자유 텍스트에서 귀중한 정보를 추출하는 것은 NLP의 다른 사용 사례 중에서 챗봇, 특허 연구 및 분석, 음성/음성 인식, 환자 데이터 처리, 이미지 콘텐츠 쿼리 개발에 필수적입니다.

NLP 라이브러리의 기본 목표는 텍스트 전처리를 단순화하는 것입니다. 좋은 NLP 라이브러리는 자유 텍스트 문장을 ML 또는 DL 파이프라인에 쉽게 제공할 수 있는 구조화된 기능(예: 시간당 비용)으로 올바르게 변환할 수 있어야 합니다. 또한 NLP 라이브러리에는 배우기 쉬운 API가 있어야 하며 최신의 뛰어난 알고리즘과 모델을 효율적으로 구현할 수 있어야 합니다.

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특정 NLP 응용 프로그램을 위해 설계된 NLP 라이브러리가 많이 있지만 오늘은 Python에서 상위 NLP 라이브러리의 기능을 비교할 것입니다.

이제 최고의 NLP 라이브러리에 대한 토론을 살펴보겠습니다!

최고의 NLP 라이브러리

1. 자연어 도구 키트(NLTK)

NLTK는 인간 언어 데이터로 작업할 수 있는 Python 프로그램을 구축하기 위한 선도적인 플랫폼 중 하나입니다. 언어 처리를 위한 프로그래밍에 대한 실용적인 소개를 제공합니다. NLTK는 문장 감지, 토큰화, 표제어 추출, 형태소 분석, 구문 분석, 청킹 및 POS 태깅을 위한 많은 텍스트 처리 라이브러리와 함께 제공됩니다.

NLTK는 50개 이상의 말뭉치 및 어휘 리소스에 대한 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공합니다. 이 도구에는 Python을 사용한 거의 모든 종류의 자연어 처리 작업에 필요한 필수 기능이 있습니다.

2. 겐심

Gensim은 "주제 모델링, 문서 인덱싱 및 대규모 말뭉치의 유사성 검색"을 위해 특별히 설계된 Python 라이브러리입니다. Gensim의 모든 알고리즘은 메모리에 독립적이며 wrt, 말뭉치 크기이므로 RAM보다 큰 입력을 처리할 수 있습니다. 직관적인 인터페이스를 통해 Gensim은 온라인 잠재 의미 분석(LSA/LSI/SVD), 잠재 디리클레 할당(LDA), 랜덤 프로젝션(RP), 계층적 디리클레 프로세스(HDP) 또는 word2vec 딥 러닝을 포함한 인기 있는 알고리즘의 효율적인 멀티코어 구현을 허용합니다. .

Gensim은 광범위한 문서와 Jupyter Notebook 자습서를 제공합니다. 과학 컴퓨팅을 위한 NumPy 및 SciPy에 크게 의존합니다. 따라서 Gensim을 설치하기 전에 이 두 Python 패키지를 설치해야 합니다.

3. CoreNLP

Stanford CoreNLP는 다양한 인간 언어 기술 도구로 구성됩니다. 언어 분석 도구를 텍스트에 쉽고 효율적으로 적용하는 것을 목표로 합니다. CoreNLP를 사용하면 몇 줄의 코드만으로 모든 종류의 텍스트 속성(예: 개체 이름 인식, 품사 태깅 등)을 추출할 수 있습니다.

CoreNLP는 Java로 작성되었으므로 장치에 Java가 설치되어 있어야 합니다. 그러나 Python을 포함하여 많은 인기 있는 프로그래밍 언어에 대한 프로그래밍 인터페이스를 제공합니다. 이 도구는 파서, 감정 분석, 부트스트랩 패턴 학습, 품사(POS) 태거, 명명된 엔티티 인식기(NER) 및 상호 참조 해결 시스템과 같은 수많은 Stanford의 NLP 도구를 통합합니다. 또한 CoreNLP는 영어 외에 아랍어, 중국어, 독일어, 프랑스어, 스페인어의 4개 언어를 지원합니다.

4. 공간

spaCy는 Python의 오픈 소스 NLP 라이브러리입니다. 프로덕션 사용을 위해 명시적으로 설계되었습니다. 이를 통해 엄청난 양의 텍스트를 처리하고 이해하는 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

spaCy는 딥 러닝을 위해 텍스트를 사전 처리할 수 있습니다. 자연어 이해 시스템 또는 정보 추출 시스템을 구축하는 데 사용할 수 있습니다. spaCy는 사전 훈련된 통계 모델과 단어 벡터를 갖추고 있습니다. 49개 이상의 언어에 대한 토큰화를 지원할 수 있습니다. spaCy는 최첨단 속도, 구문 분석, 명명된 엔터티 인식, 태깅을 위한 합성곱 신경망 모델 및 딥 러닝 통합을 자랑합니다.

5. 텍스트블롭

TextBlob은 텍스트 데이터 처리를 위해 설계된 Python(2 & 3) 라이브러리입니다. 친숙한 인터페이스를 통해 일반적인 텍스트 처리 작업에 대한 액세스를 제공하는 데 중점을 둡니다. TextBlob 객체는 자연어 처리에서 훈련된 Python 문자열로 처리될 수 있습니다.

TextBlob은 품사 태깅, 명사구 추출, 감정 분석, 분류, 언어 번역, 단어 굴절, 구문 분석, n-그램 및 WordNet 통합과 같은 일반적인 NLP 작업을 수행하기 위한 깔끔한 API를 제공합니다.

6. 패턴

Pattern은 Python용 텍스트 처리, 웹 마이닝, 자연어 처리, 기계 학습 및 네트워크 분석 도구입니다. 데이터 마이닝을 위한 다양한 도구(Google, Twitter, Wikipedia API, 웹 크롤러 및 HTML DOM 파서), NLP( 품사 태거, n-gram 검색, 감정 분석, WordNet), ML (벡터 공간 모델, 클러스터링, SVM) 및 그래프 중심성 및 시각화에 의한 네트워크 분석.

패턴은 과학적 청중과 비과학적 청중 모두에게 강력한 도구가 될 수 있습니다. 간단하고 간단한 구문이 있습니다. 함수 이름과 매개변수는 명령이 자명하도록 선택됩니다. Pattern은 학생들에게 매우 가치 있는 학습 환경이지만 웹 개발자에게는 빠른 개발 프레임워크 역할을 합니다.

세계 최고의 대학에서 온라인으로 기계 학습 인증 을 받으십시오 . 석사, 이그 제 큐 티브 PGP 또는 고급 인증 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.

7. PyNPl

'파인애플'로 발음되는 PyNLPl은 자연어 처리를 위한 Python 라이브러리입니다. 여기에는 자연어 처리 작업을 위한 맞춤형 Python 모듈 모음이 포함되어 있습니다. PyNLPl의 가장 주목할만한 기능 중 하나는 FoLiA XML(Format for Linguistic Annotation) 작업을 위한 광범위한 라이브러리가 있다는 것입니다.

PyNLPl은 표준 및 고급 NLP 작업 모두에 유용한 서로 다른 모듈 및 패키지로 분리됩니다. n-그램 및 빈도 목록 추출과 같은 기본 NLP 작업에 PyNLPl을 사용하고 간단한 언어 모델을 구축할 수 있지만 고급 NLP 작업을 위한 더 복잡한 데이터 유형과 알고리즘도 있습니다.

결론

다른 NLP 라이브러리의 기능에 대한 자세한 설명을 얻은 후에는 대부분이 유사한 NLP 작업을 수행할 수 있지만 각각은 특정 NLP 응용 프로그램에 대한 고유한 기능/접근 방식을 가지고 있음을 알 수 있습니다. 주로 Python에서 이러한 NLP 라이브러리를 사용하는 것은 당면한 NLP 문제에 따라 다릅니다.

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Python에는 대부분의 개발자가 자신의 목적을 위해 라이브러리를 만들고 나중에 자신의 이익을 위해 대중에게 공개하는 활발한 커뮤니티가 있습니다. 다음은 Python 개발자가 사용하는 몇 가지 일반적인 기계 학습 라이브러리입니다. 데이터 과학 기술을 업데이트하려면 데이터 과학 프로그램에서 IIIT-B의 Executive PG 프로그램을 확인하십시오.