前 7 个 Python NLP 库 [及其在 2022 年的应用]

自然语言处理（NLP）是人工智能的一个领域，旨在理解人类自然语言的语义和内涵。 它专注于从文本中提取有意义的信息，并根据获得的见解训练数据模型。 主要的 NLP 功能包括文本挖掘、文本分类、文本分析、情感分析、单词排序、语音识别和生成、机器翻译和对话系统等等。

由于有用的 NLP 库的开发，今天，NLP 正在寻找跨越工业领域的各种平行的应用程序。 事实上，NLP 现在已经成为深度学习发展不可或缺的一部分。 从自由文本中提取有价值的信息对于开发聊天机器人、专利研究和分析、语音/语音识别、患者数据处理和查询图像内容以及 NLP 的其他用例至关重要。

NLP 库的基本目标是简化文本预处理。 一个好的 NLP 库应该能够正确地将自由文本句子转换为可以轻松输入 ML 或 DL 管道的结构化特征（例如，每小时成本）。 此外，NLP 库应该具有易于学习的 API，并且必须能够有效地实现最新最好的算法和模型。

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尽管有许多 NLP 库是为特定的 NLP 应用程序设计的，但今天，我们将比较 Python 中顶级 NLP 库的功能。

现在，让我们深入讨论顶级 NLP 库！

顶级 NLP 库

1. 自然语言工具包（NLTK）

NLTK 是用于构建可处理人类语言数据的 Python 程序的领先平台之一。 它介绍了语言处理编程的实用介绍。 NLTK 带有大量用于句子检测、标记化、词形还原、词干提取、解析、分块和 POS 标记的文本处理库。

NLTK 为 50 多个语料库和词汇资源提供了易于使用的接口。 该工具具有几乎所有类型的 Python 自然语言处理任务所需的基本功能。

2. 根西姆

Gensim 是一个专门为“主题建模、文档索引和大型语料库的相似性检索”而设计的 Python 库。 Gensim 中的所有算法都与内存无关，即语料库大小，因此它可以处理比 RAM 更大的输入。 凭借直观的界面，Gensim 允许对流行算法进行高效的多核实现，包括在线潜在语义分析 (LSA/LSI/SVD)、潜在狄利克雷分配 (LDA)、随机投影 (RP)、分层狄利克雷过程 (HDP) 或 word2vec 深度学习.

Gensim 具有广泛的文档和 Jupyter Notebook 教程。 它在很大程度上依赖于 NumPy 和 SciPy 进行科学计算。 因此，您必须在安装 Gensim 之前安装这两个 Python 包。

3.核心NLP

斯坦福 CoreNLP 包括各种人类语言技术工具。 它旨在使语言分析工具对一段文本的应用变得简单有效。 使用 CoreNLP，您只需几行代码即可提取各种文本属性（如命名实体识别、词性标记等）。

由于 CoreNLP 是用 Java 编写的，因此需要在您的设备上安装 Java。 但是，它确实为许多流行的编程语言（包括 Python）提供了编程接口。 该工具结合了斯坦福大学的众多 NLP 工具，例如解析器、情感分析、引导模式学习、词性 (POS) 标记器、命名实体识别器 (NER) 和共指解析系统等。 此外，CoreNLP 支持除英语之外的四种语言——阿拉伯语、汉语、德语、法语和西班牙语。

4.斯帕西

spaCy 是 Python 中的开源 NLP 库。 它专为生产使用而设计——它允许您开发处理和理解大量文本的应用程序。

spaCy 可以为深度学习预处理文本。 它可用于构建自然语言理解系统或信息提取系统。 spaCy 配备了预训练的统计模型和词向量。 它可以支持超过 49 种语言的标记化。 spaCy 拥有最先进的速度、解析、命名实体识别、用于标记的卷积神经网络模型和深度学习集成。

5.文本块

TextBlob 是一个 Python (2 & 3) 库，专为处理文本数据而设计。 它侧重于通过熟悉的界面提供对常见文本处理操作的访问。 TextBlob 对象可以被视为在自然语言处理中训练的 Python 字符串。

TextBlob 提供了一个简洁的 API，用于执行常见的 NLP 任务，如词性标记、名词短语提取、情感分析、分类、语言翻译、单词变形、解析、n-gram 和 WordNet 集成。

6.图案

Pattern 是 Python 的文本处理、Web 挖掘、自然语言处理、机器学习和网络分析工具。 它带有大量用于数据挖掘的工具（Google、Twitter、Wikipedia API、网络爬虫和 HTML DOM 解析器）、NLP（词性标注器、n-gram 搜索、情感分析、WordNet）、ML （向量空间模型、聚类、SVM），以及图中心性和可视化的网络分析。

模式对于科学和非科学观众来说都是一个强大的工具。 它具有简单明了的语法——函数名称和参数的选择方式使命令不言自明。 虽然 Pattern 对学生来说是一个非常有价值的学习环境，但它可以作为 Web 开发人员的快速开发框架。

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7. PyNLPl

PyNLPl 发音为“菠萝”，是用于自然语言处理的 Python 库。 它包含一组用于自然语言处理任务的定制 Python 模块。 PyNLPl 最显着的特性之一是它具有一个广泛的库，用于处理 FoLiA XML（语言注释格式）。

PyNLPl 被分成不同的模块和包，每个模块和包都对标准和高级 NLP 任务有用。 虽然您可以将 PyNLPl 用于基本的 NLP 任务，例如提取 n-gram 和频率列表，并构建简单的语言模型，但它还具有用于高级 NLP 任务的更复杂的数据类型和算法。

结论

在详细了解了不同 NLP 库的功能后，我们可以看到，尽管它们中的大多数都可以执行类似的 NLP 任务，但对于特定的 NLP 应用程序，每个库都有独特的功能/方法。 主要是，这些 NLP 库在 Python 中的使用取决于手头的 NLP 问题。

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Python 有一个活跃的社区，大多数开发人员为自己的目的创建库，然后为了他们的利益将其发布给公众。 以下是 Python 开发人员使用的一些常用机器学习库。 如果您想更新您的数据科学技能，请查看 IIIT-B 的数据科学执行 PG 计划。