As 7 principais bibliotecas de PNL Python [e seus aplicativos em 2022]

O Processamento de Linguagem Natural (PLN), um campo da IA, visa entender a semântica e as conotações das linguagens humanas naturais. Ele se concentra em extrair informações significativas do texto e treinar modelos de dados com base nos insights adquiridos. As principais funções da PNL incluem mineração de texto, classificação de texto, análise de texto, análise de sentimento, sequenciamento de palavras, reconhecimento e geração de fala, tradução automática e sistemas de diálogo, para citar alguns.

Graças ao desenvolvimento de bibliotecas úteis de PNL, hoje, a PNL está encontrando aplicações em vários paralelos do cenário industrial. Na verdade, a PNL agora se tornou parte integrante do desenvolvimento do Deep Learning. Extrair informações valiosas de texto livre é essencial para o desenvolvimento de chatbots, pesquisa e análise de patentes, reconhecimento de voz/fala, processamento de dados de pacientes e consulta de conteúdo de imagens, entre outros casos de uso da PNL.

O objetivo fundamental das bibliotecas NLP é simplificar o pré-processamento de texto. Uma boa biblioteca de NLP deve ser capaz de converter corretamente frases de texto livre em recursos estruturados (por exemplo, custo por hora) que podem ser facilmente alimentados em pipelines de ML ou DL. Além disso, uma biblioteca de PNL deve ter uma API simples de aprender e deve ser capaz de implementar os melhores e mais recentes algoritmos e modelos de forma eficiente.

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Embora existam inúmeras bibliotecas NLP projetadas para aplicações NLP específicas, hoje vamos fazer uma comparação das funções das principais bibliotecas NLP em Python.

Agora, vamos mergulhar na discussão sobre as principais bibliotecas de PNL!

Principais bibliotecas de PNL

1. Kit de ferramentas de linguagem natural (NLTK)

O NLTK é uma das principais plataformas para a construção de programas Python que podem trabalhar com dados de linguagem humana. Apresenta uma introdução prática à programação para processamento de linguagem. O NLTK vem com uma série de bibliotecas de processamento de texto para detecção de sentenças, tokenização, lematização, lematização, análise, fragmentação e marcação POS.

O NLTK fornece interfaces fáceis de usar para mais de 50 corpora e recursos léxicos. A ferramenta possui as funcionalidades essenciais necessárias para quase todos os tipos de tarefas de processamento de linguagem natural com Python.

2. Gensim

Gensim é uma biblioteca Python projetada especificamente para “modelagem de tópicos, indexação de documentos e recuperação de similaridade com grandes corpora”. Todos os algoritmos no Gensim são independentes da memória, wrt, do tamanho do corpus e, portanto, podem processar entradas maiores que a RAM. Com interfaces intuitivas, o Gensim permite implementações multicore eficientes de algoritmos populares, incluindo análise semântica latente online (LSA/LSI/SVD), alocação de Dirichlet latente (LDA), projeções aleatórias (RP), processo de Dirichlet hierárquico (HDP) ou aprendizado profundo word2vec .

Gensim apresenta extensa documentação e tutoriais Jupyter Notebook. Depende em grande parte do NumPy e do SciPy para computação científica. Assim, você deve instalar esses dois pacotes Python antes de instalar o Gensim.

3. NúcleoNLP

O Stanford CoreNLP é composto por uma variedade de ferramentas de tecnologia de linguagem humana. Tem como objetivo tornar a aplicação de ferramentas de análise linguística a um texto fácil e eficiente. Com o CoreNLP, você pode extrair todos os tipos de propriedades de texto (como reconhecimento de entidade nomeada, marcação de parte da fala etc.) em apenas algumas linhas de código.

Como o CoreNLP é escrito em Java, ele exige que o Java seja instalado em seu dispositivo. No entanto, oferece interfaces de programação para muitas linguagens de programação populares, incluindo Python. A ferramenta incorpora várias ferramentas de PNL de Stanford, como o analisador, análise de sentimento, aprendizado de padrões bootstrap, tagger de parte da fala (POS), reconhecedor de entidade nomeada (NER) e sistema de resolução de correferência, para citar alguns. Além disso, o CoreNLP suporta quatro idiomas além do inglês – árabe, chinês, alemão, francês e espanhol.

4. espaço

spaCy é uma biblioteca de PNL de código aberto em Python. Ele foi projetado explicitamente para uso em produção – permite desenvolver aplicativos que processam e entendem grandes volumes de texto.

spaCy pode pré-processar texto para Deep Learning. Ele pode ser usado para construir sistemas de compreensão de linguagem natural ou sistemas de extração de informações. spaCy é equipado com modelos estatísticos pré-treinados e vetores de palavras. Ele pode suportar tokenização para mais de 49 idiomas. O spaCy se orgulha de velocidade de última geração, análise, reconhecimento de entidade nomeada, modelos de rede neural convolucional para marcação e integração de aprendizado profundo.

5. TextoBlob

TextBlob é uma biblioteca Python (2 e 3) projetada para processar dados textuais. Ele se concentra em fornecer acesso a operações comuns de processamento de texto por meio de interfaces familiares. Objetos TextBlob podem ser tratados como strings Python que são treinadas no Natural Language Processing.

O TextBlob oferece uma API elegante para executar tarefas comuns de NLP, como marcação de parte da fala, extração de frases nominais, análise de sentimentos, classificação, tradução de idiomas, flexão de palavras, análise, n-grams e integração com WordNet.

6. Padrão

Pattern é uma ferramenta de processamento de texto, mineração na web, processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina e análise de rede para Python. Ele vem com uma série de ferramentas para mineração de dados (Google, Twitter, API da Wikipedia, um rastreador da Web e um analisador HTML DOM), NLP (marcadores de parte de fala, pesquisa de n-gram, análise de sentimentos, WordNet), ML (modelo de espaço vetorial, clustering, SVM) e análise de rede por centralidade e visualização de grafos.

O padrão pode ser uma ferramenta poderosa tanto para um público científico quanto para um público não científico. Possui uma sintaxe simples e direta – os nomes e parâmetros das funções são escolhidos de forma que os comandos sejam autoexplicativos. Embora o Pattern seja um ambiente de aprendizado altamente valioso para os alunos, ele serve como uma estrutura de desenvolvimento rápido para desenvolvedores da Web.

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7. PyNLPI

Pronunciado como 'pineapple', o PyNLPl é uma biblioteca Python para processamento de linguagem natural. Ele contém uma coleção de módulos Python personalizados para tarefas de processamento de linguagem natural. Uma das características mais notáveis ​​do PyNLPl é que ele possui uma extensa biblioteca para trabalhar com FoLiA XML (Format for Linguistic Annotation).

O PyNLPl é segregado em diferentes módulos e pacotes, cada um útil para tarefas de NLP padrão e avançadas. Embora você possa usar o PyNLPl para tarefas básicas de PNL, como extração de n-gramas e listas de frequência, e para criar um modelo de linguagem simples, ele também possui tipos de dados e algoritmos mais complexos para tarefas avançadas de PNL.

Conclusão

Depois de obter uma descrição detalhada das funcionalidades das diferentes bibliotecas de PNL, podemos ver que, embora a maioria delas possa executar tarefas semelhantes de PNL, cada uma possui recursos/abordagens exclusivas para aplicativos de PNL específicos. Principalmente, o uso dessas bibliotecas de PNL em Python depende do problema de PNL em questão.

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Python tem uma comunidade ativa em que a maioria dos desenvolvedores cria bibliotecas para seus próprios propósitos e depois as libera ao público para seu benefício. Aqui estão algumas das bibliotecas comuns de aprendizado de máquina usadas pelos desenvolvedores Python. Se você deseja atualizar suas habilidades em ciência de dados, confira o programa Executive PG Program in Data Science do IIIT-B.