前 7 個 Python NLP 庫 [及其在 2022 年的應用]

自然語言處理（NLP）是人工智能的一個領域，旨在理解人類自然語言的語義和內涵。 它專注於從文本中提取有意義的信息，並根據獲得的見解訓練數據模型。 主要的 NLP 功能包括文本挖掘、文本分類、文本分析、情感分析、單詞排序、語音識別和生成、機器翻譯和對話系統等等。

由於有用的 NLP 庫的開發，今天，NLP 正在尋找跨越工業領域的各種平行的應用程序。 事實上，NLP 現在已經成為深度學習發展不可或缺的一部分。 從自由文本中提取有價值的信息對於開發聊天機器人、專利研究和分析、語音/語音識別、患者數據處理和查詢圖像內容以及 NLP 的其他用例至關重要。

NLP 庫的基本目標是簡化文本預處理。 一個好的 NLP 庫應該能夠正確地將自由文本句子轉換為可以輕鬆輸入 ML 或 DL 管道的結構化特徵（例如，每小時成本）。 此外，NLP 庫應該具有易於學習的 API，並且必須能夠有效地實現最新最好的算法和模型。

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儘管有許多 NLP 庫是為特定的 NLP 應用程序設計的，但今天，我們將比較 Python 中頂級 NLP 庫的功能。

現在，讓我們深入討論頂級 NLP 庫！

頂級 NLP 庫

1. 自然語言工具包（NLTK）

NLTK 是用於構建可處理人類語言數據的 Python 程序的領先平台之一。 它介紹了語言處理編程的實用介紹。 NLTK 帶有大量用於句子檢測、標記化、詞形還原、詞幹提取、解析、分塊和 POS 標記的文本處理庫。

NLTK 為 50 多個語料庫和詞彙資源提供了易於使用的接口。 該工具具有幾乎所有類型的 Python 自然語言處理任務所需的基本功能。

2. 根西姆

Gensim 是一個專門為“主題建模、文檔索引和大型語料庫的相似性檢索”而設計的 Python 庫。 Gensim 中的所有算法都與內存無關，即語料庫大小，因此它可以處理比 RAM 更大的輸入。 憑藉直觀的界面，Gensim 允許對流行算法進行高效的多核實現，包括在線潛在語義分析 (LSA/LSI/SVD)、潛在狄利克雷分配 (LDA)、隨機投影 (RP)、分層狄利克雷過程 (HDP) 或 word2vec 深度學習.

Gensim 具有廣泛的文檔和 Jupyter Notebook 教程。 它在很大程度上依賴於 NumPy 和 SciPy 進行科學計算。 因此，您必須在安裝 Gensim 之前安裝這兩個 Python 包。

3.核心NLP

斯坦福 CoreNLP 包括各種人類語言技術工具。 它旨在使語言分析工具對一段文本的應用變得簡單有效。 使用 CoreNLP，您只需幾行代碼即可提取各種文本屬性（如命名實體識別、詞性標記等）。

由於 CoreNLP 是用 Java 編寫的，因此需要在您的設備上安裝 Java。 但是，它確實為許多流行的編程語言（包括 Python）提供了編程接口。 該工具結合了斯坦福大學的眾多 NLP 工具，例如解析器、情感分析、引導模式學習、詞性 (POS) 標記器、命名實體識別器 (NER) 和共指解析系統等。 此外，CoreNLP 支持除英語之外的四種語言——阿拉伯語、漢語、德語、法語和西班牙語。

4.斯帕西

spaCy 是 Python 中的開源 NLP 庫。 它專為生產使用而設計——它允許您開發處理和理解大量文本的應用程序。

spaCy 可以為深度學習預處理文本。 它可用於構建自然語言理解系統或信息提取系統。 spaCy 配備了預訓練的統計模型和詞向量。 它可以支持超過 49 種語言的標記化。 spaCy 擁有最先進的速度、解析、命名實體識別、用於標記的捲積神經網絡模型和深度學習集成。

5.文本塊

TextBlob 是一個 Python (2 & 3) 庫，專為處理文本數據而設計。 它側重於通過熟悉的界面提供對常見文本處理操作的訪問。 TextBlob 對象可以被視為在自然語言處理中訓練的 Python 字符串。

TextBlob 提供了一個簡潔的 API，用於執行常見的 NLP 任務，如詞性標記、名詞短語提取、情感分析、分類、語言翻譯、單詞變形、解析、n-gram 和 WordNet 集成。

6.圖案

Pattern 是 Python 的文本處理、Web 挖掘、自然語言處理、機器學習和網絡分析工具。 它帶有大量用於數據挖掘的工具（Google、Twitter、Wikipedia API、網絡爬蟲和 HTML DOM 解析器）、NLP（詞性標註器、n-gram 搜索、情感分析、WordNet）、ML （向量空間模型、聚類、SVM），以及圖中心性和可視化的網絡分析。

模式對於科學和非科學觀眾來說都是一個強大的工具。 它具有簡單明了的語法——函數名稱和參數的選擇方式使命令不言自明。 雖然 Pattern 對學生來說是一個非常有價值的學習環境，但它可以作為 Web 開發人員的快速開發框架。

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7. PyNLPl

PyNLPl 發音為“菠蘿”，是用於自然語言處理的 Python 庫。 它包含一組用於自然語言處理任務的定制 Python 模塊。 PyNLPl 最顯著的特性之一是它具有一個廣泛的庫，用於處理 FoLiA XML（語言註釋格式）。

PyNLPl 被分成不同的模塊和包，每個模塊和包都對標準和高級 NLP 任務有用。 雖然您可以將 PyNLPl 用於基本的 NLP 任務，例如提取 n-gram 和頻率列表，並構建簡單的語言模型，但它還具有用於高級 NLP 任務的更複雜的數據類型和算法。

結論

在詳細了解了不同 NLP 庫的功能後，我們可以看到，儘管它們中的大多數都可以執行類似的 NLP 任務，但對於特定的 NLP 應用程序，每個庫都有獨特的功能/方法。 主要是，這些 NLP 庫在 Python 中的使用取決於手頭的 NLP 問題。

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Python 有一個活躍的社區，大多數開發人員為自己的目的創建庫，然後為了他們的利益將其發布給公眾。 以下是 Python 開發人員使用的一些常用機器學習庫。 如果您想更新您的數據科學技能，請查看 IIIT-B 的數據科學執行 PG 計劃。