10 parasta Python-kirjastoa luonnollisen kielen käsittelyyn

Pythonia pidetään laajalti parhaana ohjelmointikielenä, ja se on kriittinen tekoäly- ja koneoppimistehtävissä. Python on muihin valtakieliin verrattuna erittäin tehokas ohjelmointikieli, ja se on loistava valinta aloittelijoille englannin kielen komentojen ja syntaksin ansiosta. Toinen Python-ohjelmointikielen parhaista puolista on, että se koostuu valtavasta määrästä avoimen lähdekoodin kirjastoja, mikä tekee siitä hyödyllisen monenlaisiin tehtäviin. 

Python ja NLP

Luonnollisen kielen käsittely eli NLP on tekoälyn ala, joka pyrkii ymmärtämään luonnollisten ihmiskielten semantiikkaa ja konnotaatioita. Monitieteinen ala yhdistää kielitieteen ja tietojenkäsittelytieteen tekniikoita, joiden avulla luodaan teknologioita, kuten chatbotteja ja digitaalisia assistentteja. 

On monia näkökohtia, jotka tekevät Pythonista erinomaisen ohjelmointikielen NLP-projekteihin, mukaan lukien sen yksinkertainen syntaksi ja läpinäkyvä semantiikka. Kehittäjät voivat myös käyttää erinomaisia ​​tukikanavia integroidakseen muita kieliä ja työkaluja. 

Python for NLP:n ehkä paras puoli on, että se tarjoaa kehittäjille laajan valikoiman NLP-työkaluja ja -kirjastoja, joiden avulla he voivat käsitellä useita tehtäviä, kuten aiheen mallintamisen, dokumenttien luokittelun, puheosan (POS) taggauksen, sanavektorit, tunneanalyysi ja paljon muuta. 

Katsotaanpa 10 parasta Python-kirjastoa luonnollisen kielen käsittelyyn: 

1. Luonnollisen kielen työkalupakki (NLTK) 

Listamme kärjessä on Natural Language Toolkit (NLTK), jota pidetään yleisesti parhaana NLP:n Python-kirjastona. NLTK on olennainen kirjasto, joka tukee tehtäviä, kuten luokittelua, merkintöjä, johtelua, jäsentämistä ja semanttista päättelyä. Sen valitsevat usein aloittelijat, jotka haluavat päästä mukaan NLP:n ja koneoppimisen aloille. 

NLTK on erittäin monipuolinen kirjasto, jonka avulla voit luoda monimutkaisia ​​NLP-toimintoja. Se tarjoaa sinulle laajan valikoiman algoritmeja, joista voit valita mihin tahansa tiettyyn ongelmaan. NLTK tukee useita kieliä sekä nimettyjä kokonaisuuksia useille kielille. 

Koska NLTK on merkkijonojen käsittelykirjasto, se ottaa merkkijonoja syötteenä ja palauttaa merkkijonoja tai merkkijonoluetteloita tulosteena. 

NLTK:n käytön plussat ja miinukset NLP:lle: 

• Plussat:
  • Tunnetuin NLP-kirjasto
  • Kolmannen osapuolen laajennukset
• Miinukset: 
  • Oppimiskäyrä
  • Välillä hidasta
  • Ei hermoverkkomalleja
  • Jakaa tekstin vain lauseiksi

2. spacy

SpaCy on avoimen lähdekoodin NLP-kirjasto, joka on erityisesti suunniteltu tuotantokäyttöön. SpaCyn avulla kehittäjät voivat luoda sovelluksia, jotka pystyvät käsittelemään ja ymmärtämään suuria määriä tekstiä. Python-kirjastoa käytetään usein luonnollisen kielen ymmärtämisjärjestelmien ja tiedonpoimintajärjestelmien rakentamiseen. 

Yksi muista spaCyn suurimmista eduista on, että se tukee tokenointia yli 49 kielelle, koska siihen on ladattu valmiita tilastollisia malleja ja sanavektoreita. Eräitä spaCyn suosituimpia käyttötapauksia ovat haun automaattinen täydennys, automaattinen korjaus, online-arvostelujen analysointi, avainaiheiden purkaminen ja paljon muuta.

Edut ja haitat spaCyn käyttämisestä NLP:ssä: 

• Plussat:
  • Nopea
  • Helppo käyttää
  • Erinomainen aloitteleville kehittäjille
  • Luottaa neuroverkkoihin koulutusmalleissa
• Miinukset: 
  • Ei niin joustava kuin muut kirjastot, kuten NLTK

3. Gensim

Toinen NLP:n suosituin Python-kirjasto on Gensim. Alun perin aihemallinnukseen kehitettyä kirjastoa käytetään nykyään erilaisiin NLP-tehtäviin, kuten asiakirjojen indeksointiin. Gensim luottaa algoritmeihin, jotka käsittelevät RAM-muistia suurempia syötteitä. 

Intuitiivisten käyttöliittymiensä ansiosta Gensim toteuttaa tehokkaita moniytimiä algoritmeja, kuten Latent Semantic Analysis (LSA) ja Latent Dirichlet Allocation (LDA). Joitakin kirjaston muita suosituimpia käyttötapauksia ovat tekstin samankaltaisuuden löytäminen ja sanojen ja asiakirjojen muuntaminen vektoreiksi. 

Hyvät ja huonot puolet Gensimin käytöstä NLP:ssä: 

• Plussat:
  • Intuitiivinen käyttöliittymä
  • Skaalautuva
  • Suosittujen algoritmien, kuten LSA ja LDA, tehokas toteutus
• Miinukset: 
  • Suunniteltu valvomattomaan tekstin mallintamiseen
  • Sitä on usein käytettävä muiden kirjastojen, kuten NLTK:n, kanssa

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP on kirjasto, joka koostuu erilaisista ihmiskieliteknologian työkaluista, jotka auttavat soveltamaan kielellisen analyysin työkaluja tekstiin. CoreNLP:n avulla voit poimia useita tekstiominaisuuksia, kuten nimettyjen entiteettien tunnistuksen, puheosan merkinnät ja paljon muuta vain muutamalla koodirivillä. 

Yksi CoreNLP:n ainutlaatuisista ominaisuuksista on, että se sisältää Stanfordin NLP-työkalut, kuten jäsentimen, tunneanalyysin, osa-of-speech (POS) -tunnistimen ja nimetyn entiteettitunnistimen (NER). Se tukee yhteensä viittä kieltä: englantia, arabiaa, kiinaa, saksaa, ranskaa ja espanjaa. 

CoreNLP:n NLP:lle käytön edut ja haitat: 

• Plussat:
  • Helppo käyttää
  • Yhdistää erilaisia ​​lähestymistapoja 
  • Avoimen lähdekoodin lisenssi
• Miinukset: 
  • Vanhentunut käyttöliittymä
  • Ei niin tehokas kuin muut kirjastot, kuten spaCy

5. Kuvio

Pattern on loistava vaihtoehto kaikille, jotka etsivät all-in-one Python-kirjastoa NLP:tä varten. Se on monikäyttöinen kirjasto, joka pystyy käsittelemään NLP:tä, tiedon louhintaa, verkkoanalyysiä, koneoppimista ja visualisointia. Se sisältää moduulit tiedon louhintaan hakusuunnittelijoilta, Wikipediasta ja sosiaalisista verkostoista. 

Patternia pidetään yhtenä hyödyllisimmistä NLP-tehtävien kirjastoista, ja se tarjoaa ominaisuuksia, kuten superlatiivien ja vertailujen löytämisen sekä faktojen ja mielipiteiden havaitsemisen. Nämä ominaisuudet auttavat sitä erottumaan muista huippukirjastoista. 

Patternin NLP:n käytön edut ja haitat: 

• Plussat:
  • Datan louhintaverkkopalvelut
  • Verkkoanalyysi ja visualisointi
• Miinukset: 
  • Joidenkin NLP-tehtävien optimointi puuttuu

6. Tekstilohko

Upea vaihtoehto kehittäjille, jotka haluavat aloittaa NLP:n Pythonissa, TextBlob tarjoaa hyvän valmistelun NLTK:lle. Siinä on helppokäyttöinen käyttöliittymä, jonka avulla aloittelijat voivat nopeasti oppia NLP:n perussovelluksia, kuten tunneanalyysin ja substantiivilauseiden poimimisen. 

Toinen TextBlobin suosituin sovellus on käännökset, mikä on vaikuttavaa sen monimutkaisuuden vuoksi. Näin ollen TextBlob perii heikon suorituskyvyn NLTK:sta, eikä sitä tule käyttää suuren mittakaavan tuotantoon. 

Plussat ja miinukset TextBlobin käytöstä NLP:lle: 

• Plussat:
  • Suuri aloittelijoille
  • Tarjoaa pohjatyön NLTK:lle
  • Helppokäyttöinen käyttöliittymä
• Miinukset: 
  • NLTK:lta peritty heikko suorituskyky
  • Ei sovellu suuren mittakaavan tuotantokäyttöön

7. PyNLPI 

PyNLPI, joka lausutaan nimellä "ananas", on toinen Python-kirjasto NLP:lle. Se sisältää erilaisia ​​räätälöityjä Python-moduuleja NLP-tehtäviin, ja yksi sen tärkeimmistä ominaisuuksista on laaja kirjasto FoLiA XML:n (Format for Linguistic Annotation) kanssa työskentelemiseen. 

Jokainen erillisistä moduuleista ja paketeista on hyödyllinen tavallisiin ja edistyneisiin NLP-tehtäviin. Jotkut näistä tehtävistä sisältävät n-grammien poiminta, taajuusluetteloita ja yksinkertaisen tai monimutkaisen kielimallin luomisen.

PyNLPI:n käytön plussat ja miinukset NLP:lle: 

• Plussat:
  • N-grammien purkaminen ja muut perustehtävät
  • Modulaarinen rakenne
• Miinukset: 
  • Rajoitettu dokumentaatio 

8. scikit opittava

Alun perin kolmannen osapuolen SciPy-kirjaston laajennus, scikit-learn on nyt erillinen Python-kirjasto Githubissa. Sitä käyttävät suuret yritykset, kuten Spotify, ja sen käytöllä on monia etuja. Ensinnäkin se on erittäin hyödyllinen klassisissa koneoppimisalgoritmeissa, kuten roskapostin havaitsemisessa, kuvantunnistuksessa, ennustamisessa ja asiakkaiden segmentoinnissa. 

Scikit-learnia voidaan kuitenkin käyttää myös NLP-tehtäviin, kuten tekstin luokitteluun, joka on yksi ohjatun koneoppimisen tärkeimmistä tehtävistä. Toinen suosituin käyttötapaus on tunneanalyysi, jonka scikit-learn voi auttaa analysoimaan mielipiteitä tai tunteita datan avulla.

PyNLPI:n käytön plussat ja miinukset NLP:lle: 

• Plussat:
  • Monipuolinen mallien ja algoritmien kanssa
  • Rakennettu SciPylle ja NumPylle
  • Todistettu ennätys tosielämän sovelluksista
• Miinukset: 
  • Rajallinen tuki syvälle oppimiselle

9. monikielinen

Listamme loppua lähestyy Polyglot, joka on avoimen lähdekoodin python-kirjasto, jota käytetään suorittamaan erilaisia ​​NLP-toimintoja. Numpyyn perustuva uskomattoman nopea kirjasto, joka tarjoaa laajan valikoiman omistettuja komentoja. 

Yksi syistä, miksi Polyglot on niin hyödyllinen NLP:lle, on se, että se tukee laajoja monikielisiä sovelluksia. Sen dokumentaatiosta käy ilmi, että se tukee tokenointia 165 kielellä, kielentunnistusta 196 kielellä ja puheosan merkintää 16 kielellä. 

Plussat ja miinukset Polyglotin käytöstä NLP:lle: 

• Plussat:
  • Monikielinen lähes 200 ihmiskielellä joissakin tehtävissä
  • Rakennettu NumPyn päälle
• Miinukset: 
  • Pienempi yhteisö verrattuna muihin kirjastoihin, kuten NLTK ja spaCy

10. PyTorch

Kymmenen parhaan NLP:n Python-kirjastomme luettelon päättää PyTorch, avoimen lähdekoodin kirjasto, jonka Facebookin tekoälytutkimusryhmä loi vuonna 10. Kirjaston nimi on johdettu Torchista, joka on Lua-ohjelmointikielellä kirjoitettu syväoppimiskehys. . 

PyTorchin avulla voit suorittaa monia tehtäviä, ja se on erityisen hyödyllinen syväoppimissovelluksissa, kuten NLP ja tietokonenäkö. 

PyTorchin parhaita puolia ovat sen suuri suoritusnopeus, jonka se voi saavuttaa jopa raskaita kaavioita käsiteltäessä. Se on myös joustava kirjasto, joka pystyy toimimaan yksinkertaistetuilla prosessoreilla tai suorittimilla ja GPU:illa. PyTorchissa on tehokkaat sovellusliittymät, joiden avulla voit laajentaa kirjastoa, sekä luonnollisen kielen työkalupakki. 

Pytorchin käytön plussat ja miinukset NLP:lle: 

• Plussat:
  • Tukeva runko
  • Pilvialusta ja ekosysteemi
• Miinukset: 
  • Yleinen koneoppimisen työkalupakki
  • Edellyttää perusteellista tietoa NLP-algoritmeista