Top 7 biblioteci Python NLP [și aplicațiile lor în 2022]

Procesarea limbajului natural (NLP), un domeniu al AI, își propune să înțeleagă semantica și conotațiile limbajelor naturale umane. Se concentrează pe extragerea de informații semnificative din text și modele de date de tren pe baza informațiilor obținute. Funcțiile primare NLP includ extragerea textului, clasificarea textului, analiza textului, analiza sentimentelor, secvențierea cuvintelor, recunoașterea și generarea vorbirii, traducerea automată și sistemele de dialog, pentru a numi câteva.

Datorită dezvoltării bibliotecilor utile NLP, astăzi, NLP găsește aplicații în diferite paralele ale peisajului industrial. De fapt, NLP a devenit acum o parte integrantă a dezvoltării Deep Learning. Extragerea informațiilor valoroase din textul liber este esențială pentru dezvoltarea chatbot-urilor, cercetarea și analiza brevetelor, recunoașterea vocii/vorbirii, procesarea datelor pacienților și interogarea conținutului imaginilor, printre alte cazuri de utilizare a NLP.

Scopul fundamental al bibliotecilor NLP este de a simplifica preprocesarea textului. O bibliotecă NLP bună ar trebui să fie capabilă să convertească corect propozițiile cu text liber în caracteristici structurate (de exemplu, costul pe oră) care pot fi introduse cu ușurință în conductele ML sau DL. De asemenea, o bibliotecă NLP ar trebui să aibă un API simplu de învățat și trebuie să poată implementa cei mai noi și mai buni algoritmi și modele în mod eficient.

Sper că veți învăța multe în timp ce lucrați la aceste proiecte Python. Dacă sunteți curios să învățați știința datelor pentru a fi în fața progreselor tehnologice rapide, consultați programul de certificare profesională upGrad și IIM-K în știința datelor pentru luarea deciziilor în afaceri și perfecționați-vă pentru viitor.

Deși există numeroase biblioteci NLP concepute pentru aplicații NLP specifice, astăzi vom face o comparație a funcțiilor principalelor biblioteci NLP din Python.

Acum, să ne aruncăm în discuția despre cele mai importante biblioteci NLP!

Top biblioteci NLP

1. Setul de instrumente pentru limbajul natural (NLTK)

NLTK este una dintre platformele de top pentru construirea de programe Python care pot lucra cu date din limbajul uman. Prezintă o introducere practică în programarea pentru procesarea limbajului. NLTK vine cu o serie de biblioteci de procesare a textului pentru detectarea propozițiilor, tokenizarea, lematizarea, stemming, parsing, chunking și etichetarea POS.

NLTK oferă interfețe ușor de utilizat pentru peste 50 de corpuri și resurse lexicale. Instrumentul are funcționalitățile esențiale necesare pentru aproape toate tipurile de sarcini de procesare a limbajului natural cu Python.

2. Gensim

Gensim este o bibliotecă Python concepută special pentru „modelarea subiectelor, indexarea documentelor și regăsirea similarităților cu corpuri mari”. Toți algoritmii din Gensim sunt independenți de memorie, wrt, dimensiunea corpusului și, prin urmare, poate procesa intrări mai mari decât RAM. Cu interfețe intuitive, Gensim permite implementări eficiente multicore ale algoritmilor populari, inclusiv analiză semantică latentă online (LSA/LSI/SVD), alocare dirichlet latent (LDA), proiecții aleatorii (RP), proces ierarhic Dirichlet (HDP) sau deep learning word2vec .

Gensim oferă documentație extinsă și tutoriale Jupyter Notebook. Depinde în mare măsură de NumPy și SciPy pentru calculul științific. Astfel, trebuie să instalați aceste două pachete Python înainte de a instala Gensim.

3. CoreNLP

Stanford CoreNLP cuprinde un sortiment de instrumente tehnologice pentru limbajul uman. Acesta își propune să facă aplicarea instrumentelor de analiză lingvistică la o bucată de text ușoară și eficientă. Cu CoreNLP, puteți extrage tot felul de proprietăți ale textului (cum ar fi recunoașterea entității cu nume, etichetarea unei părți din vorbire etc.) în doar câteva linii de cod.

Deoarece CoreNLP este scris în Java, necesită ca Java să fie instalat pe dispozitivul dvs. Cu toate acestea, oferă interfețe de programare pentru multe limbaje de programare populare, inclusiv Python. Instrumentul încorporează numeroase instrumente NLP de la Stanford, cum ar fi analizatorul, analiza sentimentelor, învățarea modelelor bootstrap, etichetatorul POS (parte-of-speech), recunoașterea entității numite (NER) și sistemul de rezoluție coreferență, pentru a numi câteva. În plus, CoreNLP acceptă patru limbi în afară de engleză – arabă, chineză, germană, franceză și spaniolă.

4. spaCy

spaCy este o bibliotecă NLP open-source în Python. Este conceput în mod explicit pentru utilizare în producție – vă permite să dezvoltați aplicații care procesează și înțeleg volume uriașe de text.

spaCy poate preprocesa text pentru Deep Learning. Poate fi folosit pentru a construi sisteme de înțelegere a limbajului natural sau sisteme de extracție a informațiilor. spaCy este echipat cu modele statistice pre-antrenate și vectori de cuvinte. Poate suporta tokenizarea pentru peste 49 de limbi. spaCy se mândrește cu viteză de ultimă generație, analiză, recunoaștere a entităților numite, modele de rețele neuronale convoluționale pentru etichetare și integrare deep learning.

5. TextBlob

TextBlob este o bibliotecă Python (2 și 3) concepută pentru procesarea datelor textuale. Se concentrează pe furnizarea de acces la operațiuni comune de procesare a textului prin interfețe familiare. Obiectele TextBlob pot fi tratate ca șiruri Python care sunt antrenate în procesarea limbajului natural.

TextBlob oferă un API ordonat pentru îndeplinirea sarcinilor comune NLP, cum ar fi etichetarea unei părți din vorbire, extragerea frazelor substantivale, analiza sentimentelor, clasificarea, traducerea limbii, flexiunea cuvintelor, analizarea, n-gramele și integrarea WordNet.

6. Model

Pattern este un instrument de procesare a textului, web mining, procesare a limbajului natural, învățare automată și analiză a rețelei pentru Python. Vine cu o serie de instrumente pentru extragerea datelor (Google, Twitter, Wikipedia API, un crawler web și un parser HTML DOM), NLP (etichetare parte din vorbire, căutare n-grame, analiză de sentiment, WordNet), ML (model de spațiu vectorial, clustering, SVM) și analiza rețelei prin centralitatea și vizualizarea graficului.

Modelul poate fi un instrument puternic atât pentru un public științific, cât și pentru un public non-științific. Are o sintaxă simplă și directă – numele și parametrii funcției sunt alese astfel încât comenzile să se explice de la sine. În timp ce Pattern este un mediu de învățare extrem de valoros pentru studenți, servește ca un cadru de dezvoltare rapidă pentru dezvoltatorii web.

Obțineți certificarea de învățare automată online de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

7. PyNLPl

Pronunțat ca „ananas”, PyNLPl este o bibliotecă Python pentru procesarea limbajului natural. Conține o colecție de module Python personalizate pentru sarcinile de procesare a limbajului natural. Una dintre cele mai notabile caracteristici ale PyNLPl este că are o bibliotecă extinsă pentru lucrul cu FoLiA XML (Format for Linguistic Annotation).

PyNLPl este separat în diferite module și pachete, fiecare util atât pentru sarcini NLP standard, cât și avansate. Deși puteți utiliza PyNLPl pentru sarcini de bază NLP, cum ar fi extragerea de n-grame și liste de frecvențe, și pentru a construi un model de limbaj simplu, are, de asemenea, tipuri de date și algoritmi mai complexi pentru sarcini avansate NLP.

Concluzie

După ce obținem o descriere detaliată a funcționalităților diferitelor biblioteci NLP, putem vedea că, deși majoritatea dintre ele pot îndeplini sarcini NLP similare, fiecare are caracteristici/abordări unice pentru aplicații NLP specifice. În principal, utilizarea acestor biblioteci NLP în Python depinde de problema NLP la îndemână.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre procesarea limbajului natural, consultați programul nostru PG Diploma în Machine Learning și AI, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și peste 450 de ore de pregătire riguroasă.

Python are o comunitate activă în care majoritatea dezvoltatorilor creează biblioteci pentru propriile lor scopuri și o lansează ulterior publicului în beneficiul lor. Iată câteva dintre bibliotecile comune de învățare automată utilizate de dezvoltatorii Python. Dacă doriți să vă actualizați abilitățile de știință a datelor, consultați programul Executive PG în știința datelor al IIIT-B.