10 beste Python-bibliotheken voor natuurlijke taalverwerking

Python wordt algemeen beschouwd als de beste programmeertaal en is van cruciaal belang voor taken op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning. Python is een uiterst efficiënte programmeertaal in vergelijking met andere reguliere talen, en het is een uitstekende keuze voor beginners dankzij de Engelsachtige opdrachten en syntaxis. Nog een van de beste aspecten van de programmeertaal Python is dat deze uit een enorme hoeveelheid open-sourcebibliotheken bestaat, waardoor deze bruikbaar is voor een breed scala aan taken. 

Python en NLP

Natuurlijke taalverwerking, of NLP, is een gebied van AI dat tot doel heeft de semantiek en connotaties van natuurlijke menselijke talen te begrijpen. Het interdisciplinaire veld combineert technieken uit de taalkunde en de informatica, waarmee technologieën als chatbots en digitale assistenten ontstaan. 

Er zijn veel aspecten die Python tot een geweldige programmeertaal voor NLP-projecten maken, inclusief de eenvoudige syntaxis en transparante semantiek. Ontwikkelaars hebben ook toegang tot uitstekende ondersteuningskanalen voor integratie met andere talen en tools. 

Misschien wel het beste aspect van Python voor NLP is dat het ontwikkelaars een breed scala aan NLP-tools en -bibliotheken biedt waarmee ze een aantal taken kunnen uitvoeren, zoals onderwerpmodellering, documentclassificatie, part-of-speech (POS) tagging, woordvectoren, sentimentanalyse en meer. 

Laten we eens kijken naar de 10 beste Python-bibliotheken voor natuurlijke taalverwerking: 

1. Natuurlijke taal Toolkit (NLTK) 

Bovenaan onze lijst staat Natural Language Toolkit (NLTK), dat algemeen wordt beschouwd als de beste Python-bibliotheek voor NLP. NLTK is een essentiële bibliotheek die taken als classificatie, tagging, staming, parsing en semantisch redeneren ondersteunt. Het wordt vaak gekozen door beginners die betrokken willen raken bij NLP en machine learning. 

NLTK is een zeer veelzijdige bibliotheek en helpt u bij het maken van complexe NLP-functies. Het biedt u een groot aantal algoritmen om uit te kiezen voor een bepaald probleem. NLTK ondersteunt verschillende talen, evenals benoemde entiteiten voor meerdere talen. 

Omdat NLTK een tekenreeksverwerkingsbibliotheek is, neemt het tekenreeksen als invoer en retourneert tekenreeksen of lijsten met tekenreeksen als uitvoer. 

Voors en tegens van het gebruik van NLTK voor NLP: 

• Voors:
  • Meest bekende NLP-bibliotheek
  • Extensies van derden
• nadelen: 
  • Leercurve
  • Af en toe traag
  • Geen neurale netwerkmodellen
  • Splitst tekst alleen op zinnen

2. ruim

SpaCy is een open-source NLP-bibliotheek die expliciet is ontworpen voor productiegebruik. Met SpaCy kunnen ontwikkelaars applicaties maken die enorme hoeveelheden tekst kunnen verwerken en begrijpen. De Python-bibliotheek wordt vaak gebruikt om systemen voor het begrijpen van natuurlijke taal en systemen voor informatie-extractie te bouwen. 

Een van de andere grote voordelen van spaCy is dat het tokenisatie ondersteunt voor meer dan 49 talen dankzij het feit dat het geladen is met vooraf getrainde statistische modellen en woordvectoren. Enkele van de meest gebruikte toepassingen voor spaCy zijn onder meer automatisch aanvullen van zoekopdrachten, autocorrectie, het analyseren van online beoordelingen, het extraheren van belangrijke onderwerpen en nog veel meer.

Voor- en nadelen van het gebruik van spaCy voor NLP: 

• Voors:
  • Fast
  • Makkelijk te gebruiken
  • Geweldig voor beginnende ontwikkelaars
  • Vertrouwt op neurale netwerken voor trainingsmodellen
• nadelen: 
  • Niet zo flexibel als andere bibliotheken zoals NLTK

3. gensim

Een andere top Python-bibliotheek voor NLP is Gensim. Oorspronkelijk ontwikkeld voor onderwerpmodellering, wordt de bibliotheek nu gebruikt voor een verscheidenheid aan NLP-taken, zoals het indexeren van documenten. Gensim vertrouwt op algoritmen om invoer groter dan RAM te verwerken. 

Met zijn intuïtieve interfaces bereikt Gensim efficiënte multicore-implementaties van algoritmen zoals Latent Semantic Analysis (LSA) en Latent Dirichlet Allocation (LDA). Enkele van de andere belangrijkste use-cases van de bibliotheek zijn het vinden van tekstovereenkomst en het converteren van woorden en documenten naar vectoren. 

Voors en tegens van het gebruik van Gensim voor NLP: 

• Voors:
  • Intuïtieve interface
  • schaalbare
  • Efficiënte implementatie van populaire algoritmen zoals LSA en LDA
• nadelen: 
  • Ontworpen voor tekstmodellering zonder toezicht
  • Moet vaak worden gebruikt met andere bibliotheken zoals NLTK

5. KernNLP 

Stanford CoreNLP is een bibliotheek die bestaat uit een verscheidenheid aan menselijke taaltechnologietools die helpen bij het toepassen van taalkundige analysetools op een stuk tekst. Met CoreNLP kunt u een breed scala aan teksteigenschappen extraheren, zoals herkenning van benoemde entiteiten, part-of-speech tagging en meer met slechts een paar regels code. 

Een van de unieke aspecten van CoreNLP is dat het Stanford NLP-tools bevat, zoals de parser, sentimentanalyse, part-of-speech (POS) tagger en named entity recognition (NER). Het ondersteunt in totaal vijf talen: Engels, Arabisch, Chinees, Duits, Frans en Spaans. 

Voors en tegens van het gebruik van CoreNLP voor NLP: 

• Voors:
  • Makkelijk te gebruiken
  • Combineert verschillende benaderingen 
  • Open source licentie
• nadelen: 
  • Verouderde interface
  • Niet zo krachtig als andere bibliotheken zoals spaCy

5. Patronen

Pattern is een geweldige optie voor iedereen die op zoek is naar een alles-in-één Python-bibliotheek voor NLP. Het is een multifunctionele bibliotheek die overweg kan met NLP, datamining, netwerkanalyse, machine learning en visualisatie. Het bevat modules voor datamining van zoekmachines, Wikipedia en sociale netwerken. 

Pattern wordt beschouwd als een van de handigste bibliotheken voor NLP-taken en biedt functies zoals het vinden van superlatieven en vergelijkende cijfers, evenals het opsporen van feiten en meningen. Deze functies helpen het op te vallen tussen andere topbibliotheken. 

Voor- en nadelen van het gebruik van Pattern voor NLP: 

• Voors:
  • Webservices voor datamining
  • Netwerkanalyse en visualisatie
• nadelen: 
  • Ontbreekt aan optimalisatie voor sommige NLP-taken

6. TekstBlob

Een geweldige optie voor ontwikkelaars die aan de slag willen met NLP in Python, TextBlob biedt een goede voorbereiding op NLTK. Het heeft een gebruiksvriendelijke interface waarmee beginners snel elementaire NLP-toepassingen kunnen leren, zoals sentimentanalyse en extractie van zelfstandige naamwoorden. 

Een andere toptoepassing voor TextBlob zijn vertalingen, wat indrukwekkend is gezien de complexe aard ervan. Dat gezegd hebbende, TextBlob erft lage prestaties van NLTK en mag niet worden gebruikt voor grootschalige productie. 

Voors en tegens van het gebruik van TextBlob voor NLP: 

• Voors:
  • Geweldig voor beginners
  • Biedt grondwerk voor NLTK
  • Eenvoudig te gebruiken interface
• nadelen: 
  • Lage prestaties geërfd van NLTK
  • Niet geschikt voor grootschalige productie

7. PyNLPI 

PyNLPI, dat wordt uitgesproken als 'pineapple', is nog een Python-bibliotheek voor NLP. Het bevat verschillende op maat gemaakte Python-modules voor NLP-taken, en een van de belangrijkste kenmerken is een uitgebreide bibliotheek voor het werken met FoLiA XML (Format for Linguistic Annotation). 

Elk van de afzonderlijke modules en pakketten is nuttig voor standaard- en geavanceerde NLP-taken. Sommige van deze taken omvatten het extraheren van n-grammen, frequentielijsten en het bouwen van een eenvoudig of complex taalmodel.

Voors en tegens van het gebruik van PyNLPI voor NLP: 

• Voors:
  • Extractie van n-grammen en andere basistaken
  • Modulaire opbouw
• nadelen: 
  • Beperkte documentatie 

8. scikit-leren

Scikit-learn was oorspronkelijk een externe uitbreiding van de SciPy-bibliotheek en is nu een zelfstandige Python-bibliotheek op Github. Het wordt gebruikt door grote bedrijven zoals Spotify en er zijn veel voordelen aan het gebruik ervan. Ten eerste is het zeer nuttig voor klassieke machine learning-algoritmen, zoals die voor spamdetectie, beeldherkenning, het maken van voorspellingen en klantsegmentatie. 

Dat gezegd hebbende, kan scikit-learn ook worden gebruikt voor NLP-taken zoals tekstclassificatie, wat een van de belangrijkste taken is bij gesuperviseerd machinaal leren. Een andere populaire use-case is sentimentanalyse, die scikit-learn kan helpen bij het analyseren van meningen of gevoelens door middel van data.

Voors en tegens van het gebruik van PyNLPI voor NLP: 

• Voors:
  • Veelzijdig met een scala aan modellen en algoritmen
  • Gebouwd op SciPy en NumPy
  • Bewezen staat van dienst in de praktijk
• nadelen: 
  • Beperkte ondersteuning voor diep leren

9. Polyglot

Bijna aan het einde van onze lijst staat Polyglot, een open-source python-bibliotheek die wordt gebruikt om verschillende NLP-bewerkingen uit te voeren. Gebaseerd op Numpy, is het een ongelooflijk snelle bibliotheek die een grote verscheidenheid aan speciale opdrachten biedt. 

Een van de redenen waarom Polyglot zo nuttig is voor NLP, is dat het uitgebreide meertalige toepassingen ondersteunt. Uit de documentatie blijkt dat het tokenisatie ondersteunt voor 165 talen, taaldetectie voor 196 talen en part-of-speech tagging voor 16 talen. 

Voors en tegens van het gebruik van Polyglot voor NLP: 

• Voors:
  • Meertalig met bijna 200 menselijke talen in sommige taken
  • Gebouwd bovenop NumPy
• nadelen: 
  • Kleinere gemeenschap in vergelijking met andere bibliotheken zoals NLTK en spaCy

10. PyTorch

Onze lijst met 10 beste Python-bibliotheken voor NLP wordt afgesloten met PyTorch, een open-sourcebibliotheek gemaakt door het AI-onderzoeksteam van Facebook in 2016. De naam van de bibliotheek is afgeleid van Torch, een deep learning-framework geschreven in de Lua-programmeertaal . 

Met PyTorch kunt u veel taken uitvoeren, en het is vooral handig voor deep learning-toepassingen zoals NLP en computervisie. 

Enkele van de beste aspecten van PyTorch zijn de hoge uitvoeringssnelheid, die het zelfs kan bereiken bij het verwerken van zware grafieken. Het is ook een flexibele bibliotheek die kan werken op vereenvoudigde processors of CPU's en GPU's. PyTorch heeft krachtige API's waarmee u de bibliotheek kunt uitbreiden, evenals een toolkit voor natuurlijke taal. 

Voors en tegens van het gebruik van Pytorch voor NLP: 

• Voors:
  • Robuust kader
  • Cloudplatform en ecosysteem
• nadelen: 
  • Algemene machine learning-toolkit
  • Vereist diepgaande kennis van kern-NLP-algoritmen