7 лучших библиотек Python NLP [и их приложения в 2022 году]

Обработка естественного языка (NLP), область искусственного интеллекта, направлена ​​на понимание семантики и коннотаций естественных человеческих языков. Основное внимание уделяется извлечению значимой информации из текста и обучению моделей данных на основе полученных сведений. Основные функции НЛП включают анализ текста, классификацию текста, анализ текста, анализ настроений, определение последовательности слов, распознавание и генерацию речи, машинный перевод и диалоговые системы, и это лишь некоторые из них.

Благодаря разработке полезных библиотек НЛП сегодня НЛП находит применение в различных параллелях промышленного ландшафта. Фактически НЛП теперь стало неотъемлемой частью разработки глубокого обучения. Извлечение ценной информации из свободного текста имеет важное значение для разработки чат-ботов, патентных исследований и анализа, распознавания голоса и речи, обработки данных пациентов и запроса изображений, а также для других случаев использования НЛП.

Основная цель библиотек НЛП — упростить предварительную обработку текста. Хорошая библиотека НЛП должна уметь правильно преобразовывать предложения свободного текста в структурированные функции (например, стоимость часа), которые можно легко передать в конвейеры машинного или глубокого обучения. Кроме того, библиотека НЛП должна иметь простой в освоении API и должна быть способна эффективно реализовывать новейшие и лучшие алгоритмы и модели.

Надеюсь, вы многому научитесь, работая над этими проектами на Python. Если вам интересно изучать науку о данных, чтобы быть в авангарде быстро развивающихся технологий, ознакомьтесь с программой профессиональных сертификатов upGrad и IIM-K по науке о данных для принятия бизнес-решений и повышайте свою квалификацию для будущего.

Хотя существует множество библиотек НЛП, разработанных для конкретных приложений НЛП, сегодня мы собираемся провести сравнение функций лучших библиотек НЛП в Python.

Теперь давайте углубимся в обсуждение лучших библиотек НЛП!

Лучшие библиотеки НЛП

1. Инструментарий естественного языка (NLTK)

NLTK — одна из ведущих платформ для создания программ Python, которые могут работать с данными человеческого языка. Он представляет собой практическое введение в программирование для обработки языка. NLTK поставляется с множеством библиотек обработки текста для обнаружения предложений, токенизации, лемматизации, поиска корней, синтаксического анализа, фрагментации и POS-тегов.

NLTK предоставляет простые в использовании интерфейсы для более чем 50 корпусов и лексических ресурсов. Инструмент обладает основными функциями, необходимыми практически для всех видов задач обработки естественного языка с помощью Python.

2. Генсим

Gensim — это библиотека Python, разработанная специально для «тематического моделирования, индексации документов и поиска сходства с большими корпусами». Все алгоритмы в Gensim не зависят от памяти, в зависимости от размера корпуса, и, следовательно, он может обрабатывать ввод больше, чем ОЗУ. Благодаря интуитивно понятному интерфейсу Gensim обеспечивает эффективную многоядерную реализацию популярных алгоритмов, включая онлайн-скрытый семантический анализ (LSA/LSI/SVD), скрытое распределение Дирихле (LDA), случайные проекции (RP), иерархический процесс Дирихле (HDP) или глубокое обучение word2vec. .

Gensim содержит обширную документацию и учебные пособия по Jupyter Notebook. Это во многом зависит от NumPy и SciPy для научных вычислений. Таким образом, вы должны установить эти два пакета Python перед установкой Gensim.

3. Ядро НЛП

Stanford CoreNLP включает в себя набор инструментов технологии человеческого языка. Он направлен на то, чтобы сделать применение инструментов лингвистического анализа к фрагменту текста простым и эффективным. С CoreNLP вы можете извлекать все виды текстовых свойств (например, распознавание именованных объектов, теги частей речи и т. д.) всего в нескольких строках кода.

Поскольку CoreNLP написан на Java, он требует, чтобы Java была установлена ​​на вашем устройстве. Однако он предлагает программные интерфейсы для многих популярных языков программирования, включая Python. Инструмент включает в себя многочисленные инструменты НЛП Стэнфорда, такие как синтаксический анализатор, анализ настроений, начальное изучение шаблонов, тегирование части речи (POS), распознаватель именованных объектов (NER) и система разрешения кореференций, и это лишь некоторые из них. Кроме того, CoreNLP поддерживает четыре языка помимо английского — арабский, китайский, немецкий, французский и испанский.

4. ПРОСТОРНЫЙ

spaCy — это библиотека NLP с открытым исходным кодом на Python. Он разработан специально для производственного использования — он позволяет разрабатывать приложения, которые обрабатывают и понимают огромные объемы текста.

spaCy может предварительно обрабатывать текст для глубокого обучения. Его можно использовать для создания систем понимания естественного языка или систем извлечения информации. spaCy оснащен предварительно обученными статистическими моделями и векторами слов. Он может поддерживать токенизацию для более чем 49 языков. spaCy может похвастаться современной скоростью, синтаксическим анализом, распознаванием именованных объектов, моделями сверточной нейронной сети для тегов и интеграцией глубокого обучения.

5. Текстовый блоб

TextBlob — это библиотека Python (2 и 3), предназначенная для обработки текстовых данных. Основное внимание уделяется обеспечению доступа к общим операциям обработки текста через знакомые интерфейсы. Объекты TextBlob можно рассматривать как строки Python, обученные обработке естественного языка.

TextBlob предлагает удобный API для выполнения общих задач NLP, таких как тегирование частей речи, извлечение именной фразы, анализ настроений, классификация, языковой перевод, изменение слов, синтаксический анализ, n-граммы и интеграция WordNet.

6. Узор

Pattern — это инструмент для обработки текста, веб-интеллектуального анализа, обработки естественного языка, машинного обучения и сетевого анализа для Python. Он поставляется с множеством инструментов для интеллектуального анализа данных (Google, Twitter, API Википедии, поисковый робот и анализатор HTML DOM), NLP (метки частей речи, поиск n-грамм, анализ настроений, WordNet), ML (модель векторного пространства, кластеризация, SVM) и сетевой анализ по централизации графа и визуализации.

Паттерн может быть мощным инструментом как для научной, так и для ненаучной аудитории. У него простой и понятный синтаксис — имена функций и параметры выбраны таким образом, что команды не требуют пояснений. Хотя Pattern является очень ценной учебной средой для студентов, он служит средой быстрой разработки для веб-разработчиков.

Получите онлайн- сертификат по машинному обучению в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

7. ПинЛПл

Произносится как «ананас», PyNLPl — это библиотека Python для обработки естественного языка. Он содержит набор специально созданных модулей Python для задач обработки естественного языка. Одной из наиболее примечательных особенностей PyNLPl является наличие обширной библиотеки для работы с FoLiA XML (формат для лингвистической аннотации).

PyNLPl разделен на разные модули и пакеты, каждый из которых полезен как для стандартных, так и для продвинутых задач НЛП. Хотя вы можете использовать PyNLPl для основных задач НЛП, таких как извлечение n-грамм и списков частот, а также для построения простой языковой модели, он также имеет более сложные типы данных и алгоритмы для сложных задач НЛП.

Заключение

Получив подробный отчет о функциях различных библиотек НЛП, мы видим, что, хотя большинство из них могут выполнять аналогичные задачи НЛП, каждая из них имеет уникальные функции/подходы для конкретных приложений НЛП. В основном использование этих библиотек НЛП в Python зависит от решаемой проблемы НЛП.

Если вам интересно узнать больше об обработке естественного языка, ознакомьтесь с нашей программой диплома PG по машинному обучению и искусственному интеллекту, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 450 часов тщательного обучения.

Python имеет активное сообщество, в котором большинство разработчиков создают библиотеки для своих целей, а затем выпускают их для общего доступа в своих интересах. Вот некоторые из распространенных библиотек машинного обучения, используемых разработчиками Python. Если вы хотите обновить свои навыки работы с данными, ознакомьтесь с программой Executive PG IIIT-B в программе Data Science .