Top 7 bibliotek Python NLP [i ich zastosowania w 2022]

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP), dziedzina sztucznej inteligencji, ma na celu zrozumienie semantyki i konotacji naturalnych języków człowieka. Koncentruje się na wydobywaniu znaczących informacji z tekstowych i trenowaniu modeli danych w oparciu o uzyskane spostrzeżenia. Podstawowe funkcje NLP obejmują eksplorację tekstu, klasyfikację tekstu, analizę tekstu, analizę sentymentu, sekwencjonowanie słów, rozpoznawanie i generowanie mowy, tłumaczenie maszynowe i systemy dialogowe, żeby wymienić tylko kilka.

Dzięki opracowaniu użytecznych bibliotek NLP, obecnie NLP znajduje zastosowanie w różnych paralelach krajobrazu przemysłowego. W rzeczywistości NLP stało się teraz integralną częścią rozwoju Deep Learning. Wydobywanie cennych informacji z dowolnego tekstu jest niezbędne do opracowywania chatbotów, badań i analiz patentowych, rozpoznawania głosu/mowy, przetwarzania danych pacjentów i zapytań o treści obrazów, a także innych przypadków użycia NLP.

Podstawowym celem bibliotek NLP jest uproszczenie wstępnego przetwarzania tekstu. Dobra biblioteka NLP powinna być w stanie poprawnie konwertować dowolne zdania tekstowe na ustrukturyzowane funkcje (na przykład koszt za godzinę), które można łatwo wprowadzić do potoków ML lub DL. Ponadto biblioteka NLP powinna mieć prosty do nauczenia interfejs API i musi być w stanie efektywnie implementować najnowsze i najlepsze algorytmy i modele.

Mam nadzieję, że wiele się nauczysz pracując nad tymi projektami w Pythonie. Jeśli interesuje Cię nauka nauki o danych, aby być na czele szybkiego postępu technologicznego, zapoznaj się z programem certyfikatów zawodowych upGrad i IIM-K w zakresie nauki o danych do podejmowania decyzji biznesowych i podnieś swoje umiejętności na przyszłość.

Chociaż istnieje wiele bibliotek NLP zaprojektowanych dla konkretnych aplikacji NLP, dzisiaj narysujemy porównanie funkcji najlepszych bibliotek NLP w Pythonie.

Przejdźmy teraz do dyskusji na temat najlepszych bibliotek NLP!

Najlepsze biblioteki NLP

1. Zestaw narzędzi języka naturalnego (NLTK)

NLTK to jedna z wiodących platform do tworzenia programów w języku Python, które mogą pracować z danymi języka ludzkiego. Przedstawia praktyczne wprowadzenie do programowania do przetwarzania języka. NLTK jest dostarczany z wieloma bibliotekami przetwarzania tekstu do wykrywania zdań, tokenizacji, lematyzacji, stemmingu, parsowania, chunkingu i tagowania POS.

NLTK zapewnia łatwe w użyciu interfejsy do ponad 50 korpusów i zasobów leksykalnych. Narzędzie posiada podstawowe funkcje wymagane do prawie wszystkich rodzajów zadań przetwarzania języka naturalnego w Pythonie.

2. Gensim

Gensim to biblioteka Pythona zaprojektowana specjalnie do „modelowania tematów, indeksowania dokumentów i wyszukiwania podobieństw z dużymi korpusami”. Wszystkie algorytmy w Gensim są niezależne od pamięci, wrt, wielkości korpusu, a zatem mogą przetwarzać dane wejściowe większe niż RAM. Dzięki intuicyjnym interfejsom Gensim umożliwia wydajne wielordzeniowe implementacje popularnych algorytmów, w tym utajoną analizę semantyczną online (LSA/LSI/SVD), utajoną alokację Dirichleta (LDA), losowe projekcje (RP), hierarchiczny proces Dirichleta (HDP) lub głębokie uczenie word2vec .

Gensim zawiera obszerną dokumentację i samouczki Jupyter Notebook. W dużej mierze zależy to od NumPy i SciPy do obliczeń naukowych. Dlatego musisz zainstalować te dwa pakiety Pythona przed instalacją Gensim.

3. CoreNLP

Stanford CoreNLP obejmuje zestaw narzędzi technologii ludzkiego języka. Ma na celu ułatwienie i usprawnienie stosowania narzędzi analizy lingwistycznej do fragmentu tekstu. Dzięki CoreNLP można wyodrębnić wszystkie rodzaje właściwości tekstu (takie jak rozpoznawanie nazwanych jednostek, znakowanie części mowy itp.) w zaledwie kilku wierszach kodu.

Ponieważ CoreNLP jest napisany w Javie, wymaga zainstalowania Javy na twoim urządzeniu. Oferuje jednak interfejsy programistyczne dla wielu popularnych języków programowania, w tym Pythona. Narzędzie zawiera wiele narzędzi NLP Stanforda, takich jak parser, analiza sentymentu, uczenie się wzorców z ładowaniem początkowym, tagger części mowy (POS), rozpoznawanie jednostek nazwanych (NER) i system rozpoznawania rdzeni, aby wymienić tylko kilka. Ponadto CoreNLP obsługuje cztery języki oprócz angielskiego – arabski, chiński, niemiecki, francuski i hiszpański.

4. spaCy

spaCy to otwarta biblioteka NLP w Pythonie. Został zaprojektowany specjalnie do użytku produkcyjnego — pozwala tworzyć aplikacje, które przetwarzają i rozumieją ogromne ilości tekstu.

spaCy może wstępnie przetworzyć tekst na potrzeby uczenia głębokiego. Może być używany do budowania systemów rozumienia języka naturalnego lub systemów ekstrakcji informacji. spaCy jest wyposażony we wstępnie wytrenowane modele statystyczne i wektory słów. Może obsługiwać tokenizację dla ponad 49 języków. spaCy szczyci się najnowocześniejszą szybkością, analizowaniem, rozpoznawaniem nazwanych jednostek, splotowymi modelami sieci neuronowych do znakowania i integracją uczenia głębokiego.

5. TekstBlob

TextBlob to biblioteka Pythona (2 i 3) przeznaczona do przetwarzania danych tekstowych. Koncentruje się na zapewnieniu dostępu do typowych operacji przetwarzania tekstu za pośrednictwem znanych interfejsów. Obiekty TextBlob mogą być traktowane jako ciągi w języku Python, które są uczone w przetwarzaniu języka naturalnego.

TextBlob oferuje zgrabny interfejs API do wykonywania typowych zadań NLP, takich jak tagowanie części mowy, wyodrębnianie fraz rzeczownikowych, analiza sentymentu, klasyfikacja, tłumaczenie języka, odmiana wyrazów, parsowanie, n-gramy i integracja z WordNet.

6. Wzór

Pattern to narzędzie do przetwarzania tekstu, eksploracji stron internetowych, przetwarzania języka naturalnego, uczenia maszynowego i analizy sieci dla Pythona. Zawiera szereg narzędzi do eksploracji danych (Google, Twitter, Wikipedia API, przeszukiwacz sieci i parser HTML DOM), NLP (znaczniki części mowy, wyszukiwanie n-gramów, analiza sentymentu, WordNet), ML (model przestrzeni wektorowej, klastrowanie, SVM) oraz analiza sieci przez centralność grafów i wizualizację.

Pattern może być potężnym narzędziem zarówno dla odbiorców naukowych, jak i nienaukowych. Ma prostą i nieskomplikowaną składnię – nazwy funkcji i parametry dobierane są w taki sposób, aby polecenia były zrozumiałe. Chociaż Pattern jest bardzo cennym środowiskiem edukacyjnym dla studentów, służy jako platforma szybkiego rozwoju dla twórców stron internetowych.

Uzyskaj certyfikat uczenia maszynowego online od najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

7. PyNLPl

Wymawiane jako „ananas”, PyNLPl to biblioteka Pythona do przetwarzania języka naturalnego. Zawiera kolekcję niestandardowych modułów Pythona do zadań przetwarzania języka naturalnego. Jedną z najbardziej godnych uwagi cech PyNLPl jest to, że zawiera obszerną bibliotekę do pracy z FoLiA XML (Format for Linguistic Annotation).

PyNLPl jest podzielony na różne moduły i pakiety, z których każdy jest przydatny zarówno do standardowych, jak i zaawansowanych zadań NLP. Chociaż PyNLPl można używać do podstawowych zadań NLP, takich jak ekstrakcja n-gramów i list częstotliwości, oraz do budowania prostego modelu języka, ma również bardziej złożone typy danych i algorytmy do zaawansowanych zadań NLP.

Wniosek

Po uzyskaniu szczegółowego opisu funkcjonalności różnych bibliotek NLP, widzimy, że chociaż większość z nich może wykonywać podobne zadania NLP, każda z nich ma unikalne cechy/podejścia dla określonych aplikacji NLP. Głównie użycie tych bibliotek NLP w Pythonie zależy od problemu NLP.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o przetwarzaniu języka naturalnego, sprawdź nasz program PG Diploma in Machine Learning and AI, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia.

Python ma aktywną społeczność, w której większość programistów tworzy biblioteki do własnych celów, a następnie udostępnia je publicznie na swoją korzyść. Oto niektóre z typowych bibliotek uczenia maszynowego używanych przez programistów Pythona. Jeśli chcesz zaktualizować swoje umiejętności w zakresie analizy danych, zapoznaj się z programem Executive PG programu IIIT-B w programie Data Science .