En İyi 7 Python NLP Kütüphanesi [Ve 2022'deki Uygulamaları]

Yapay zekanın bir alanı olan Doğal Dil İşleme (NLP), doğal insan dillerinin anlam ve çağrışımlarını anlamayı amaçlar. Edinilen içgörülere dayalı olarak metinden anlamlı bilgiler çıkarmaya ve veri modellerini eğitmeye odaklanır. Birincil NLP işlevleri arasında metin madenciliği, metin sınıflandırma, metin analizi, duygu analizi, kelime sıralama, konuşma tanıma ve oluşturma, makine çevirisi ve diyalog sistemleri sayılabilir.

Kullanışlı NLP kitaplıklarının geliştirilmesi sayesinde, bugün NLP, endüstriyel ortamın çeşitli paralellerinde uygulamalar buluyor. Aslında, NLP artık Derin Öğrenme gelişiminin ayrılmaz bir parçası haline geldi. NLP'nin diğer kullanım durumlarının yanı sıra sohbet robotları, patent araştırması ve analizi, ses/konuşma tanıma, hasta verilerini işleme ve görüntü içeriğini sorgulama için ücretsiz metinden değerli bilgiler çıkarmak çok önemlidir.

NLP kitaplıklarının temel amacı, metin ön işlemeyi basitleştirmektir. İyi bir NLP kitaplığı, serbest metin cümlelerini, kolayca ML veya DL ardışık düzenlerine beslenebilecek yapılandırılmış özelliklere (örneğin, saat başına maliyet) doğru bir şekilde dönüştürebilmelidir. Ayrıca, bir NLP kitaplığı öğrenmesi kolay bir API'ye sahip olmalı ve en yeni ve en iyi algoritmaları ve modelleri verimli bir şekilde uygulayabilmelidir.

Bu piton projeleri üzerinde çalışırken çok şey öğreneceğinizi umuyorum. Hızlı teknolojik gelişmelerin önünde olmak için veri bilimi öğrenmeyi merak ediyorsanız, upGrad & IIM-K'nin İş Karar Verme için Veri Bilimi Profesyonel Sertifika Programına göz atın ve gelecek için kendinizi geliştirin.

Belirli NLP uygulamaları için tasarlanmış çok sayıda NLP kitaplığı olmasına rağmen, bugün Python'daki en iyi NLP kitaplıklarının işlevlerinin bir karşılaştırmasını yapacağız.

Şimdi, en iyi NLP kütüphaneleri hakkındaki tartışmaya geçelim!

En İyi NLP Kitaplıkları

1. Doğal Dil Araç Seti (NLTK)

NLTK, insan dili verileriyle çalışabilen Python programları oluşturmak için önde gelen platformlardan biridir. Dil işleme için programlamaya pratik bir giriş sunar. NLTK, cümle algılama, belirteçleştirme, lemmatizasyon, kök çıkarma, ayrıştırma, parçalama ve POS etiketleme için bir dizi metin işleme kitaplığıyla birlikte gelir.

NLTK, 50'den fazla şirket ve sözlük kaynağına kullanımı kolay arayüzler sağlar. Araç, Python ile neredeyse her türlü doğal dil işleme görevi için gereken temel işlevlere sahiptir.

2. Gensim

Gensim, özellikle "konu modelleme, belge indeksleme ve büyük korporalarla benzerlik alımı" için tasarlanmış bir Python kitaplığıdır. Gensim'deki tüm algoritmalar bellekten bağımsızdır, wrt, korpus boyutudur ve bu nedenle RAM'den daha büyük girişi işleyebilir. Sezgisel arayüzlerle Gensim, çevrimiçi Latent Semantic Analysis (LSA/LSI/SVD), Latent Dirichlet Allocation (LDA), Random Projections (RP), Hiyerarşik Dirichlet Process (HDP) veya word2vec derin öğrenme dahil olmak üzere popüler algoritmaların verimli çok çekirdekli uygulamalarına izin verir. .

Gensim, kapsamlı belgelere ve Jupyter Notebook eğitimlerine sahiptir. Bilimsel hesaplama için büyük ölçüde NumPy ve SciPy'ye bağlıdır. Bu nedenle, Gensim'i kurmadan önce bu iki Python paketini kurmalısınız.

3. Çekirdek NLP

Stanford CoreNLP, çeşitli insan dili teknolojisi araçlarından oluşur. Dilbilimsel analiz araçlarının bir metne uygulanmasını kolay ve verimli hale getirmeyi amaçlar. CoreNLP ile, her türlü metin özelliğini (adlandırılmış varlık tanıma, konuşma parçası etiketleme, vb.) yalnızca birkaç satırlık kodla ayıklayabilirsiniz.

CoreNLP Java ile yazıldığından, cihazınıza Java'nın yüklenmesini gerektirir. Ancak, Python dahil olmak üzere birçok popüler programlama dili için programlama arabirimleri sunar. Araç, ayrıştırıcı, duygu analizi, ön yüklemeli model öğrenme, konuşma parçası (POS) etiketleyici, varlık tanıyıcı (NER) ve çekirdek referans çözümleme sistemi gibi çok sayıda Stanford NLP aracını içerir. Ayrıca CoreNLP, İngilizce dışında dört dili destekler – Arapça, Çince, Almanca, Fransızca ve İspanyolca.

4. spaCy

spaCy, Python'da açık kaynaklı bir NLP kütüphanesidir. Açıkça üretim kullanımı için tasarlanmıştır – büyük hacimli metinleri işleyen ve anlayan uygulamalar geliştirmenize olanak tanır.

spaCy, Derin Öğrenme için metni önceden işleyebilir. Doğal dil anlama sistemleri veya bilgi çıkarma sistemleri oluşturmak için kullanılabilir. spaCy önceden eğitilmiş istatistiksel modeller ve kelime vektörleri ile donatılmıştır. 49'dan fazla dil için simgeleştirmeyi destekleyebilir. spaCy, son teknoloji hız, ayrıştırma, adlandırılmış varlık tanıma, etiketleme için evrişimli sinir ağı modelleri ve derin öğrenme entegrasyonuna sahiptir.

5. MetinBloğu

TextBlob, metin verilerini işlemek için tasarlanmış bir Python (2 & 3) kitaplığıdır. Bilinen arabirimler aracılığıyla ortak metin işleme işlemlerine erişim sağlamaya odaklanır. TextBlob nesneleri, Doğal Dil İşleme konusunda eğitilmiş Python dizeleri olarak ele alınabilir.

TextBlob, konuşma bölümü etiketleme, isim öbeği çıkarma, duygu analizi, sınıflandırma, dil çevirisi, kelime çevirme, ayrıştırma, n-gramlar ve WordNet entegrasyonu gibi yaygın NLP görevlerini gerçekleştirmek için düzgün bir API sunar.

6. Desen

Desen, Python için bir metin işleme, web madenciliği, doğal dil işleme, makine öğrenimi ve ağ analizi aracıdır. Veri madenciliği (Google, Twitter, Wikipedia API, bir web tarayıcısı ve bir HTML DOM ayrıştırıcı), NLP (konuşma parçası etiketleyiciler, n-gram arama, duygu analizi, WordNet), ML için bir dizi araçla birlikte gelir. (vektör uzay modeli, kümeleme, SVM) ve grafik merkeziliği ve görselleştirme ile ağ analizi.

Kalıp, hem bilimsel hem de bilimsel olmayan bir izleyici kitlesi için güçlü bir araç olabilir. Basit ve anlaşılır bir sözdizimine sahiptir – fonksiyon adları ve parametreler, komutların açıklayıcı olması için seçilmiştir. Pattern, öğrenciler için oldukça değerli bir öğrenme ortamı olsa da, web geliştiricileri için hızlı bir geliştirme çerçevesi görevi görür.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden çevrimiçi Makine Öğrenimi Sertifikası alın . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

7. PyNLPI

'Ananas' olarak telaffuz edilen PyNLPl, Doğal Dil İşleme için bir Python kitaplığıdır. Doğal Dil İşleme görevleri için özel yapım Python modülleri koleksiyonu içerir. PyNLPl'nin en dikkate değer özelliklerinden biri, FoLiA XML (Linguistic Annotation için Format) ile çalışmak için kapsamlı bir kütüphaneye sahip olmasıdır.

PyNLPl, her biri hem standart hem de gelişmiş NLP görevleri için faydalı olan farklı modüllere ve paketlere ayrılmıştır. PyNLPl'yi n-gram ve frekans listelerinin çıkarılması gibi temel NLP görevleri ve basit bir dil modeli oluşturmak için kullanabilseniz de, gelişmiş NLP görevleri için daha karmaşık veri türleri ve algoritmaları da vardır.

Çözüm

Farklı NLP kitaplıklarının işlevlerinin ayrıntılı bir hesabını aldıktan sonra, çoğu benzer NLP görevlerini yerine getirebilse de, her birinin belirli NLP uygulamaları için benzersiz özelliklere/yaklaşımlara sahip olduğunu görebiliriz. Temel olarak, bu NLP kitaplıklarının Python'da kullanımı, eldeki NLP sorununa bağlıdır.

Doğal dil işleme hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller ve 450 saatten fazla zorlu eğitim için tasarlanmış Makine Öğrenimi ve AI programında PG Diplomamıza göz atın.

Python, çoğu geliştiricinin kendi amaçları için kitaplıklar oluşturduğu ve daha sonra bunları kendi yararları için halka yayınladığı aktif bir topluluğa sahiptir. Python geliştiricileri tarafından kullanılan yaygın makine öğrenimi kitaplıklarından bazıları şunlardır. Veri bilimi becerilerinizi güncellemek istiyorsanız, IIIT-B'nin Veri Biliminde Yönetici PG Programına göz atın.