10 ספריות פייתון הטובות ביותר לעיבוד שפה טבעית

פייתון נחשבת באופן נרחב לשפת התכנות הטובה ביותר, והיא קריטית עבור משימות בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה. Python היא שפת תכנות יעילה במיוחד בהשוואה לשפות מיינסטרים אחרות, והיא בחירה מצוינת למתחילים הודות לפקודות והתחביר שלה דמויי אנגלית. עוד אחד מההיבטים הטובים ביותר של שפת התכנות Python הוא שהיא מורכבת מכמות עצומה של ספריות קוד פתוח, שהופכות אותה לשימושית עבור מגוון רחב של משימות. 

פייתון ו-NLP

עיבוד שפה טבעית, או NLP, הוא תחום של AI שמטרתו להבין את הסמנטיקה והקונוטציות של שפות אנושיות טבעיות. התחום הבינתחומי משלב טכניקות מתחומי הבלשנות ומדעי המחשב, המשמשות ליצירת טכנולוגיות כמו צ'טבוטים ועוזרים דיגיטליים. 

ישנם היבטים רבים שהופכים את Python לשפת תכנות מצוינת עבור פרויקטי NLP, כולל התחביר הפשוט והסמנטיקה השקופה שלה. מפתחים יכולים גם לגשת לערוצי תמיכה מצוינים לשילוב עם שפות וכלים אחרים. 

אולי ההיבט הטוב ביותר של Python for NLP הוא שהיא מספקת למפתחים מגוון רחב של כלים וספריות NLP המאפשרות להם להתמודד עם מספר משימות, כגון דוגמנות נושאים, סיווג מסמכים, תיוג חלקי דיבור (POS), וקטורי מילים, ניתוח סנטימנטים ועוד. 

בואו נסתכל על 10 ספריות Python הטובות ביותר לעיבוד שפה טבעית: 

1. ערכת כלים לשפה טבעית (NLTK) 

בראש הרשימה שלנו נמצאת ערכת הכלים לשפה טבעית (NLTK), שנחשבת באופן נרחב לספריית Python הטובה ביותר עבור NLP. NLTK היא ספרייה חיונית התומכת במשימות כמו סיווג, תיוג, ניסוח, ניתוח והיגיון סמנטי. לעתים קרובות זה נבחר על ידי מתחילים המחפשים להיות מעורבים בתחומי ה-NLP ולמידת מכונה. 

NLTK היא ספרייה רב-תכליתית, והיא עוזרת לך ליצור פונקציות NLP מורכבות. הוא מספק לך קבוצה גדולה של אלגוריתמים לבחירה עבור כל בעיה מסוימת. NLTK תומך בשפות שונות, כמו גם ישויות בשם עבור ריבוי שפות. 

מכיוון ש-NLTK היא ספריית עיבוד מחרוזות, היא לוקחת מחרוזות כקלט ומחזירה מחרוזות או רשימות של מחרוזות כפלט. 

יתרונות וחסרונות של שימוש ב-NLTK עבור NLP: 

• יתרונות:
  • ספריית ה-NLP הידועה ביותר
  • הרחבות של צד שלישי
• חסרונות: 
  • עקומת למידה
  • איטי לפעמים
  • אין מודלים של רשתות עצביות
  • מפצל רק טקסט לפי משפטים

2. ספא

SpaCy היא ספריית NLP בקוד פתוח המיועדת במפורש לשימוש בייצור. SpaCy מאפשרת למפתחים ליצור יישומים שיכולים לעבד ולהבין כמויות עצומות של טקסט. ספריית Python משמשת לעתים קרובות לבניית מערכות להבנת שפה טבעית ומערכות מיצוי מידע. 

אחד היתרונות העיקריים האחרים של spaCy הוא שהוא תומך בטוקניזציה עבור יותר מ-49 שפות הודות לכך שהוא עמוס במודלים סטטיסטיים מאומנים מראש ובווקטורי מילים. חלק ממקרי השימוש המובילים עבור spaCy כוללים השלמה אוטומטית של חיפוש, תיקון אוטומטי, ניתוח ביקורות מקוונות, חילוץ נושאי מפתח ועוד הרבה יותר.

יתרונות וחסרונות של שימוש ב- spaCy עבור NLP: 

• יתרונות:
  • מהר
  • קל לשימוש
  • נהדר עבור מפתחים מתחילים
  • מסתמך על רשתות עצביות לאימון מודלים
• חסרונות: 
  • לא גמיש כמו ספריות אחרות כמו NLTK

3. גנסים

ספריית Python מובילה נוספת עבור NLP היא Gensim. הספרייה פותחה במקור עבור דוגמנות נושאים, והיא משמשת כעת למגוון משימות NLP, כגון אינדקס מסמכים. Gensim מסתמך על אלגוריתמים לעיבוד קלט גדול יותר מ-RAM. 

עם הממשקים האינטואיטיביים שלה, Gensim משיגה מימושים מרובים ליבות יעילים של אלגוריתמים כמו ניתוח סמנטי סמוי (LSA) והקצאת Dirichlet סמויה (LDA). חלק ממקרי השימוש המובילים האחרים של הספרייה כוללים מציאת דמיון טקסט והמרת מילים ומסמכים לוקטורים. 

יתרונות וחסרונות של שימוש ב- Gensim עבור NLP: 

• יתרונות:
  • ממשק אינטואיטיבי
  • להרחבה
  • יישום יעיל של אלגוריתמים פופולריים כמו LSA ו-LDA
• חסרונות: 
  • עוצב עבור דוגמנות טקסט ללא פיקוח
  • לעתים קרובות צריך להשתמש עם ספריות אחרות כמו NLTK

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP היא ספרייה המורכבת ממגוון של כלים טכנולוגיים לשפה אנושית המסייעים ביישום כלי ניתוח לשוניים על פיסת טקסט. CoreNLP מאפשר לך לחלץ מגוון רחב של מאפייני טקסט, כגון זיהוי ישויות בשם, תיוג חלקי דיבור ועוד באמצעות מספר שורות קוד בלבד. 

אחד ההיבטים הייחודיים של CoreNLP הוא שהיא משלבת כלים של Stanford NLP כמו מנתח, ניתוח סנטימנטים, תג חלקי דיבור (POS) ומזהה ישויות בשם (NER). הוא תומך בחמש שפות בסך הכל: אנגלית, ערבית, סינית, גרמנית, צרפתית וספרדית. 

יתרונות וחסרונות של שימוש ב-CoreNLP עבור NLP: 

• יתרונות:
  • קל לשימוש
  • משלב גישות שונות 
  • רישיון קוד פתוח
• חסרונות: 
  • ממשק מיושן
  • לא חזק כמו ספריות אחרות כמו spaCy

5. תבנית

Pattern הוא אופציה נהדרת לכל מי שמחפש ספריית Python הכל-באחד עבור NLP. זוהי ספרייה רב תכליתית שיכולה להתמודד עם NLP, כריית נתונים, ניתוח רשת, למידת מכונה והדמיה. הוא כולל מודולים לכריית נתונים ממהנדסי חיפוש, ויקיפדיה ורשתות חברתיות. 

Pattern נחשבת לאחת הספריות השימושיות ביותר למשימות NLP, ומספקת תכונות כמו מציאת סופרלטיבים והשוואות, כמו גם זיהוי עובדות ודעות. תכונות אלה עוזרות לו להתבלט בין ספריות מובילות אחרות. 

יתרונות וחסרונות של שימוש בדפוס עבור NLP: 

• יתרונות:
  • שירותי כריית נתונים באינטרנט
  • ניתוח והדמיה של רשת
• חסרונות: 
  • חסר אופטימיזציה עבור כמה משימות NLP

6. TextBlob

אפשרות מצוינת למפתחים המעוניינים להתחיל עם NLP ב-Python, TextBlob מספק הכנה טובה ל-NLTK. יש לו ממשק קל לשימוש המאפשר למתחילים ללמוד במהירות יישומי NLP בסיסיים כמו ניתוח סנטימנטים וחילוץ ביטויי עצם. 

אפליקציה מובילה נוספת עבור TextBlob היא תרגומים, וזה מרשים בהתחשב באופי המורכב שלו. עם זאת, TextBlob יורש ביצועים נמוכים טופס NLTK, ואין להשתמש בו לייצור בקנה מידה גדול. 

יתרונות וחסרונות של שימוש ב-TextBlob עבור NLP: 

• יתרונות:
  • נהדר למתחילים
  • מספק בסיס ל-NLTK
  • ממשק קל לשימוש
• חסרונות: 
  • ביצועים נמוכים בירושה מ-NLTK
  • לא טוב לשימוש בייצור בקנה מידה גדול

7. PyNLPI 

PyNLPI, אשר מבוטא כ'אננס', היא עוד ספריית Python עבור NLP. הוא מכיל מודולי Python שונים בהתאמה אישית עבור משימות NLP, ואחת התכונות המובילות שלו היא ספרייה נרחבת לעבודה עם FoLiA XML (פורמט להערה לשונית). 

כל אחד מהמודולים והחבילות המופרדות שימושי למשימות NLP סטנדרטיות ומתקדמות. חלק מהמשימות הללו כוללות חילוץ של n-גרם, רשימות תדרים ובניית מודל שפה פשוט או מורכב.

יתרונות וחסרונות של שימוש ב- PyNLPI עבור NLP: 

• יתרונות:
  • מיצוי של n-גרם ומשימות בסיסיות אחרות
  • מבנה מודולרי
• חסרונות: 
  • תיעוד מוגבל 

8. סקיקיט-לימוד

במקור הרחבה של צד שלישי לספריית SciPy, scikit-learn היא כעת ספריית Python עצמאית ב-Github. זה מנוצל על ידי חברות גדולות כמו Spotify, ויש הרבה יתרונות לשימוש בו. ראשית, הוא שימושי מאוד עבור אלגוריתמים קלאסיים של למידת מכונה, כגון אלו לזיהוי דואר זבל, זיהוי תמונות, יצירת חיזוי ופילוח לקוחות. 

עם זאת, ניתן להשתמש ב-skit-learn גם עבור משימות NLP כמו סיווג טקסט, שהיא אחת המשימות החשובות ביותר בלמידת מכונה מפוקחת. מקרה שימוש מוביל נוסף הוא ניתוח סנטימנטים, ש-skit-learn יכול לעזור לבצע כדי לנתח דעות או רגשות באמצעות נתונים.

יתרונות וחסרונות של שימוש ב- PyNLPI עבור NLP: 

• יתרונות:
  • רב תכליתי עם מגוון דגמים ואלגוריתמים
  • בנוי על SciPy ו-NumPy
  • רקורד מוכח של יישומים מהחיים האמיתיים
• חסרונות: 
  • תמיכה מוגבלת בלמידה עמוקה

9. מצולע

לקראת סוף הרשימה שלנו נמצאת Polyglot, שהיא ספריית פיתון בקוד פתוח המשמשת לביצוע פעולות NLP שונות. בהתבסס על Numpy, זוהי ספרייה מהירה להפליא המציעה מגוון גדול של פקודות ייעודיות. 

אחת הסיבות שבגללן Polyglot כל כך שימושי עבור NLP היא שהוא תומך ביישומים רב לשוניים נרחבים. התיעוד שלה מראה שהוא תומך בטוקניזציה עבור 165 שפות, זיהוי שפות עבור 196 שפות, ותיוג חלקי דיבור עבור 16 שפות. 

יתרונות וחסרונות של שימוש ב- Polyglot עבור NLP: 

• יתרונות:
  • רב לשוני עם קרוב ל-200 שפות אנושיות בחלק מהמשימות
  • נבנה על גבי NumPy
• חסרונות: 
  • קהילה קטנה יותר בהשוואה לספריות אחרות כמו NLTK ו- spaCy

10. PyTorch

סוגרת את רשימת 10 ספריות Python הטובות ביותר עבור NLP היא PyTorch, ספריית קוד פתוח שנוצרה על ידי צוות מחקר AI של פייסבוק בשנת 2016. שמה של הספרייה נגזר מ-Torch, שהיא מסגרת למידה עמוקה שנכתבה בשפת התכנות Lua . 

PyTorch מאפשר לך לבצע משימות רבות, והוא שימושי במיוחד עבור יישומי למידה עמוקה כמו NLP וראייה ממוחשבת. 

כמה מההיבטים הטובים ביותר של PyTorch כוללים את מהירות הביצוע הגבוהה שלו, שהיא יכולה להשיג גם בעת טיפול בגרפים כבדים. זוהי גם ספרייה גמישה, המסוגלת לפעול על מעבדים פשוטים או CPUs ו-GPUs. ל- PyTorch יש ממשקי API רבי עוצמה המאפשרים לך להרחיב את הספרייה, כמו גם ערכת כלים לשפה טבעית. 

יתרונות וחסרונות של שימוש ב-Pytorch עבור NLP: 

• יתרונות:
  • מסגרת חזקה
  • פלטפורמת ענן ומערכת אקולוגית
• חסרונות: 
  • ערכת כלים כללית ללימוד מכונה
  • דורש ידע מעמיק באלגוריתמי ליבה של NLP