ไลบรารี Python NLP 7 อันดับแรก [และแอปพลิเคชันของพวกเขาในปี 2022]

Natural Language Processing (NLP) ซึ่งเป็นสาขาหนึ่งของ AI มีเป้าหมายเพื่อทำความเข้าใจความหมายและความหมายแฝงของภาษามนุษย์ตามธรรมชาติ โดยมุ่งเน้นที่การดึงข้อมูลที่มีความหมายจากข้อความและแบบจำลองข้อมูลการฝึกอบรมตามข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับ ฟังก์ชัน NLP หลัก ได้แก่ การขุดข้อความ การจัดประเภทข้อความ การวิเคราะห์ข้อความ การวิเคราะห์ความรู้สึก การจัดลำดับคำ การรู้จำคำพูดและการสร้าง การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ และระบบโต้ตอบ เป็นต้น

ต้องขอบคุณการพัฒนาไลบรารี NLP ที่มีประโยชน์ ทุกวันนี้ NLP กำลังค้นหาแอปพลิเคชันข้ามแนวแนวต่างๆ ของภูมิทัศน์อุตสาหกรรม อันที่จริงแล้ว NLP ได้กลายเป็นส่วนสำคัญของการพัฒนา Deep Learning แล้ว การดึงข้อมูลที่มีค่าจากข้อความอิสระเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการพัฒนาแชทบอท การวิจัยและวิเคราะห์สิทธิบัตร การรู้จำเสียง/คำพูด การประมวลผลข้อมูลผู้ป่วย และการสืบค้นเนื้อหารูปภาพ รวมถึงกรณีการใช้งานอื่นๆ ของ NLP

จุดมุ่งหมายพื้นฐานของไลบรารี NLP คือการลดความซับซ้อนของการประมวลผลข้อความล่วงหน้า ไลบรารี NLP ที่ดีควรสามารถแปลงประโยคข้อความอิสระเป็นคุณลักษณะที่มีโครงสร้างได้อย่างถูกต้อง (เช่น ราคาต่อชั่วโมง) ซึ่งสามารถป้อนลงในไปป์ไลน์ ML หรือ DL ได้อย่างง่ายดาย นอกจากนี้ ไลบรารี NLP ควรมี API ที่เรียนรู้ได้ง่าย และต้องสามารถใช้อัลกอริธึมและโมเดลล่าสุดและยิ่งใหญ่ที่สุดได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ฉันหวังว่าคุณจะได้เรียนรู้มากมายในขณะที่ทำงานในโครงการหลามเหล่านี้ หากคุณอยากรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อก้าวไปสู่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว ให้ลองดู โปรแกรมประกาศนียบัตรระดับมืออาชีพของ upGrad & IIM-K ในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจ และเพิ่มทักษะให้กับตัวเองเพื่ออนาคต

แม้ว่าจะมีไลบรารี NLP จำนวนมากที่ออกแบบมาสำหรับแอปพลิเคชัน NLP เฉพาะ แต่วันนี้ เราจะเปรียบเทียบฟังก์ชันของไลบรารี NLP ระดับบนใน Python

ตอนนี้ มาดำดิ่งในการอภิปรายเกี่ยวกับไลบรารี NLP ชั้นนำกัน!

ห้องสมุด NLP ยอดนิยม

1. ชุดเครื่องมือภาษาธรรมชาติ (NLTK)

NLTK เป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มชั้นนำสำหรับการสร้างโปรแกรม Python ที่สามารถทำงานกับข้อมูลภาษามนุษย์ได้ นำเสนอข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมสำหรับการประมวลผลภาษา NLTK มาพร้อมกับโฮสต์ของไลบรารีการประมวลผลข้อความสำหรับการตรวจจับประโยค การทำให้เป็นโทเค็น การจัดย่อ การแยกส่วน การแยกวิเคราะห์ การแบ่งกลุ่ม และการติดแท็ก POS

NLTK จัดเตรียมอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายให้กับทรัพยากรองค์กรและคำศัพท์มากกว่า 50 รายการ เครื่องมือนี้มีฟังก์ชันที่จำเป็นสำหรับงานประมวลผลภาษาธรรมชาติเกือบทุกประเภทด้วย Python

2. เกนซิม

Gensim เป็นไลบรารี Python ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับ "การสร้างแบบจำลองหัวข้อ การจัดทำดัชนีเอกสาร และการดึงข้อมูลที่มีความคล้ายคลึงกันด้วยเนื้อหาขนาดใหญ่" อัลกอริธึมทั้งหมดใน Gensim ไม่ขึ้นกับหน่วยความจำ, wrt, ขนาดคอร์ปัส และด้วยเหตุนี้ จึงสามารถประมวลผลอินพุตที่ใหญ่กว่า RAM ได้ ด้วยอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย Gensim อนุญาตให้ใช้อัลกอริธึมแบบมัลติคอร์อย่างมีประสิทธิภาพ รวมถึงการวิเคราะห์ความหมายแฝงออนไลน์ (LSA/LSI/SVD), การจัดสรร Dirichlet แฝง (LDA), การฉายภาพแบบสุ่ม (RP), กระบวนการ Dirichlet แบบลำดับชั้น (HDP) หรือการเรียนรู้เชิงลึกของ word2vec .

Gensim มีเอกสารประกอบมากมายและแบบฝึกหัด Jupyter Notebook ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับ NumPy และ SciPy สำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ ดังนั้น คุณต้องติดตั้งแพ็คเกจ Python สองแพ็คเกจนี้ก่อนที่จะติดตั้ง Gensim

3. CoreNLP

Stanford CoreNLP ประกอบด้วยเครื่องมือเทคโนโลยีภาษามนุษย์หลากหลายประเภท มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้การประยุกต์ใช้เครื่องมือวิเคราะห์ทางภาษากับข้อความเป็นเรื่องง่ายและมีประสิทธิภาพ ด้วย CoreNLP คุณสามารถแยกคุณสมบัติข้อความทุกประเภท (เช่น การรู้จำชื่อเอนทิตี การแท็กบางส่วนของคำพูด ฯลฯ) ด้วยโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด

เนื่องจาก CoreNLP เขียนด้วย Java จึงต้องติดตั้ง Java บนอุปกรณ์ของคุณ อย่างไรก็ตาม มันมีอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมสำหรับภาษาการเขียนโปรแกรมยอดนิยมมากมาย รวมถึง Python เครื่องมือนี้รวมเครื่องมือ NLP ของ Stanford ไว้มากมาย เช่น parser, การวิเคราะห์ความรู้สึก, การเรียนรู้รูปแบบการบูต, การแท็ก part-of-speech (POS), ตัวจำแนกชื่อเอนทิตี (NER) และระบบการแก้ปัญหาแกนกลาง เป็นต้น นอกจากนี้ CoreNLP ยังรองรับสี่ภาษา นอกเหนือจากภาษาอังกฤษ – อาหรับ จีน เยอรมัน ฝรั่งเศส และสเปน

4. spaCy

spaCy เป็นไลบรารี NLP โอเพ่นซอร์สใน Python ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการใช้งานจริง - ช่วยให้คุณพัฒนาแอปพลิเคชันที่ประมวลผลและเข้าใจข้อความจำนวนมาก

spaCy สามารถประมวลผลข้อความล่วงหน้าสำหรับ Deep Learning สามารถใช้สร้างระบบทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติหรือระบบดึงข้อมูล spaCy มาพร้อมกับแบบจำลองทางสถิติที่ผ่านการฝึกอบรมและเวกเตอร์คำ สามารถรองรับ tokenization ได้มากกว่า 49 ภาษา spaCy ภูมิใจนำเสนอความเร็วที่ล้ำสมัย การแยกวิเคราะห์ การรู้จำชื่อเอนทิตี โมเดลโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการแท็ก และการรวมการเรียนรู้เชิงลึก

5. TextBlob

TextBlob เป็นไลบรารี Python (2 & 3) ที่ออกแบบมาสำหรับการประมวลผลข้อมูลที่เป็นข้อความ โดยเน้นที่การให้การเข้าถึงการดำเนินการประมวลผลข้อความทั่วไปผ่านอินเทอร์เฟซที่คุ้นเคย วัตถุ TextBlob สามารถถือเป็นสตริง Python ที่ได้รับการฝึกอบรมในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

TextBlob นำเสนอ API ที่เรียบร้อยสำหรับการทำงาน NLP ทั่วไป เช่น การติดแท็กบางส่วนของคำพูด การดึงคำนาม การวิเคราะห์ความรู้สึก การจัดหมวดหมู่ การแปลภาษา การผันคำ การแยกวิเคราะห์ n-grams และการรวม WordNet

6. รูปแบบ

รูปแบบคือการประมวลผลข้อความ การขุดเว็บ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การเรียนรู้ของเครื่อง และเครื่องมือวิเคราะห์เครือข่ายสำหรับ Python มันมาพร้อมกับเครื่องมือมากมายสำหรับการขุดข้อมูล (Google, Twitter, Wikipedia API, โปรแกรมรวบรวมข้อมูลเว็บ และตัวแยกวิเคราะห์ HTML DOM), NLP (ตัวแท็กบางส่วนของคำพูด, การค้นหา n-gram, การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น, WordNet), ML (แบบจำลองพื้นที่เวกเตอร์, การจัดกลุ่ม, SVM) และการวิเคราะห์เครือข่ายโดยศูนย์กลางของกราฟและการแสดงภาพ

รูปแบบสามารถเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพทั้งสำหรับผู้ชมที่เป็นวิทยาศาสตร์และไม่ใช่ตามหลักวิทยาศาสตร์ มีไวยากรณ์ที่เรียบง่ายและตรงไปตรงมา – ชื่อฟังก์ชันและพารามิเตอร์จะถูกเลือกในลักษณะที่คำสั่งสามารถอธิบายได้ด้วยตนเอง แม้ว่ารูปแบบจะเป็นสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ที่มีคุณค่าอย่างสูงสำหรับนักเรียน แต่ก็ทำหน้าที่เป็นกรอบการพัฒนาที่รวดเร็วสำหรับนักพัฒนาเว็บ

รับ ใบรับรองการเรียนรู้ของเครื่อง ทางออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

7. PyNLPl

PyNLPl ออกเสียงว่า 'สับปะรด' เป็นไลบรารี Python สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ประกอบด้วยชุดของโมดูล Python แบบกำหนดเองสำหรับงานการประมวลผลภาษาธรรมชาติ หนึ่งในคุณสมบัติที่โดดเด่นที่สุดของ PyNLPl คือมีไลบรารีที่กว้างขวางสำหรับการทำงานกับ FoLiA XML (รูปแบบสำหรับคำอธิบายประกอบทางภาษาศาสตร์)

PyNLPl ถูกแยกออกเป็นโมดูลและแพ็คเกจต่าง ๆ ซึ่งมีประโยชน์สำหรับทั้งงาน NLP มาตรฐานและขั้นสูง แม้ว่าคุณสามารถใช้ PyNLPl สำหรับงาน NLP พื้นฐาน เช่น การดึงข้อมูล n-gram และรายการความถี่ และเพื่อสร้างแบบจำลองภาษาอย่างง่าย แต่ก็มีประเภทข้อมูลและอัลกอริทึมที่ซับซ้อนมากขึ้นสำหรับงาน NLP ขั้นสูง

บทสรุป

หลังจากได้รับบัญชีโดยละเอียดเกี่ยวกับฟังก์ชันต่างๆ ของไลบรารี NLP ต่างๆ แล้ว เราจะเห็นได้ว่าแม้ว่าส่วนใหญ่จะสามารถทำงาน NLP ที่คล้ายคลึงกันได้ แต่แต่ละรายการก็มีคุณลักษณะ/แนวทางเฉพาะสำหรับแอปพลิเคชัน NLP เฉพาะ โดยหลักแล้ว การใช้ไลบรารี NLP เหล่านี้ใน Python ขึ้นอยู่กับปัญหา NLP ที่อยู่ในมือ

หากคุณสนใจที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ โปรดดูโปรแกรม PG Diploma in Machine Learning และ AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับผู้ทำงานมืออาชีพและการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง

Python มีชุมชนที่แอ็คทีฟซึ่งนักพัฒนาส่วนใหญ่สร้างไลบรารี่เพื่อจุดประสงค์ของตนเองและเผยแพร่ต่อสาธารณะเพื่อประโยชน์ของตนในภายหลัง ต่อไปนี้คือไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องทั่วไปบางส่วนที่นักพัฒนา Python ใช้ หากคุณต้องการอัปเดตทักษะด้านวิทยาการข้อมูล ให้ตรวจสอบ โปรแกรม Executive PG ของ IIIT-B ในโปรแกรม Data Science