Python könyvtárak
10 legjobb Python-könyvtár természetes nyelvi feldolgozáshoz
Tartalomjegyzék
A Python széles körben a legjobb programozási nyelvnek számít, és kritikus a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulási feladatokhoz. A Python a többi mainstream nyelvhez képest rendkívül hatékony programozási nyelv, és angolszerű parancsainak és szintaxisának köszönhetően remek választás kezdőknek. A Python programozási nyelv másik egyik legjobb tulajdonsága, hogy hatalmas mennyiségű nyílt forráskódú könyvtárból áll, ami sokféle feladathoz hasznossá teszi.
Python és NLP
A természetes nyelvi feldolgozás vagy az NLP az AI olyan területe, amely a természetes emberi nyelvek szemantikáját és konnotációit kívánja megérteni. Az interdiszciplináris terület a nyelvészet és a számítástechnika technikáit ötvözi, amelyet olyan technológiák létrehozására használnak, mint a chatbotok és a digitális asszisztensek.
Számos szempont teszi a Pythont nagyszerű programozási nyelvvé NLP-projektekhez, beleértve az egyszerű szintaxist és az átlátható szemantikát. A fejlesztők kiváló támogatási csatornákhoz is hozzáférhetnek a más nyelvekkel és eszközökkel való integrációhoz.
A Python for NLP talán legjobb aspektusa az, hogy a fejlesztők számára az NLP-eszközök és -könyvtárak széles skáláját kínálja, amelyek lehetővé teszik számos feladat kezelését, például témamodellezést, dokumentumosztályozást, beszédrész-címkézést (POS), szóvektorok, hangulatelemzés és még sok más.
Vessünk egy pillantást a 10 legjobb Python-könyvtárra a természetes nyelvi feldolgozáshoz:
1. Natural Language Toolkit (NLTK)
A listánk élén a Natural Language Toolkit (NLTK) áll, amelyet széles körben a legjobb Python-könyvtárnak tartanak az NLP számára. Az NLTK egy alapvető könyvtár, amely támogatja az olyan feladatokat, mint az osztályozás, a címkézés, a törzsképzés, az elemzés és a szemantikai gondolkodás. Gyakran olyan kezdők választják, akik szeretnének részt venni az NLP és a gépi tanulás területén.
Az NLTK egy rendkívül sokoldalú könyvtár, amely segít összetett NLP-funkciók létrehozásában. Algoritmusok széles készletét kínálja, amelyek közül választhat bármely konkrét problémához. Az NLTK különböző nyelveket, valamint többnyelvű elnevezett entitásokat támogat.
Mivel az NLTK egy karakterlánc-feldolgozó könyvtár, karakterláncokat vesz bemenetként, és karakterláncokat vagy karakterlánc-listákat ad vissza kimenetként.
Az NLTK NLP-hez használatának előnyei és hátrányai:
- Előnyök:
- A legismertebb NLP könyvtár
- Harmadik féltől származó bővítmények
- Hátrányok:
- Tanulási görbe
- Időnként lassú
- Nincsenek neurális hálózati modellek
- Csak a szöveget mondatokra osztja
2. borsos
A SpaCy egy nyílt forráskódú NLP-könyvtár, amelyet kifejezetten éles használatra terveztek. A SpaCy lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy olyan alkalmazásokat hozzanak létre, amelyek hatalmas mennyiségű szöveget képesek feldolgozni és megérteni. A Python könyvtárat gyakran használják természetes nyelvi megértési rendszerek és információnyerő rendszerek felépítésére.
A spaCy egyik másik fő előnye, hogy több mint 49 nyelven támogatja a tokenizálást, köszönhetően annak, hogy előre betanított statisztikai modellekkel és szóvektorokkal van feltöltve. A spaCy legnépszerűbb felhasználási módjai közé tartozik a keresési automatikus kiegészítés, az automatikus javítás, az online vélemények elemzése, a kulcsfontosságú témák kinyerése és még sok más.
A spaCy NLP-hez használatának előnyei és hátrányai:
- Előnyök:
- Gyors
- Könnyen használható
- Kezdő fejlesztőknek kiváló
- Neurális hálózatokra támaszkodik a képzési modellekhez
- Hátrányok:
- Nem olyan rugalmas, mint más könyvtárak, például az NLTK
3. Gensim
Egy másik legnépszerűbb Python-könyvtár az NLP-hez a Gensim. A könyvtárat eredetileg témamodellezésre fejlesztették ki, de ma már számos NLP-feladathoz, például dokumentumindexeléshez használják. A Gensim algoritmusokra támaszkodik a RAM-nál nagyobb bemenetek feldolgozásához.
Intuitív interfészeivel a Gensim olyan algoritmusok hatékony többmagos implementációit valósítja meg, mint a Latent Semantic Analysis (LSA) és a Latent Dirichlet Allocation (LDA). A könyvtár egyéb legnépszerűbb felhasználási esetei közé tartozik a szöveg hasonlóságának megtalálása, valamint a szavak és dokumentumok vektorokká alakítása.
A Gensim NLP használatának előnyei és hátrányai:
- Előnyök:
- Intuitív kezelőfelület
- Skálázható
- Népszerű algoritmusok, például LSA és LDA hatékony megvalósítása
- Hátrányok:
- Felügyelet nélküli szövegmodellezéshez tervezték
- Gyakran más könyvtárakkal, például az NLTK-val kell használni
5. CoreNLP
A Stanford CoreNLP egy olyan könyvtár, amely számos emberi nyelvtechnológiai eszközt tartalmaz, amelyek segítenek a nyelvi elemző eszközök szövegrészen történő alkalmazásában. A CoreNLP lehetővé teszi a szövegtulajdonságok széles skálájának kinyerését, például az elnevezett entitás-felismerést, a beszédrész-címkézést és még sok mást, mindössze néhány sornyi kóddal.
A CoreNLP egyik egyedi jellemzője, hogy olyan Stanford NLP-eszközöket tartalmaz, mint az elemző, a hangulatelemzés, a beszédrész-címkéző (POS) és az elnevezett entitásfelismerő (NER). Összesen öt nyelvet támogat: angol, arab, kínai, német, francia és spanyol.
A CoreNLP NLP-hez használatának előnyei és hátrányai:
- Előnyök:
- Könnyen használható
- Különféle megközelítéseket kombinál
- Nyílt forráskódú licenc
- Hátrányok:
- Elavult felület
- Nem olyan erős, mint más könyvtárak, például a spaCy
5. Mintás
A Pattern nagyszerű lehetőség mindazok számára, akik minden egyben Python-könyvtárat keresnek az NLP-hez. Ez egy többcélú könyvtár, amely képes kezelni az NLP-t, az adatbányászatot, a hálózati elemzést, a gépi tanulást és a vizualizációt. Tartalmaz adatbányászati modulokat a keresőmérnököktől, a Wikipédiától és a közösségi hálózatoktól.
A Pattern az egyik leghasznosabb könyvtár az NLP-feladatokhoz, és olyan funkciókat kínál, mint a szuperlatívuszok és összehasonlítások keresése, valamint tény- és véleményfelismerés. Ezek a funkciók segítenek kiemelkedni a legjobb könyvtárak közül.
A Pattern for NLP használatának előnyei és hátrányai:
- Előnyök:
- Adatbányászati webszolgáltatások
- Hálózatelemzés és vizualizáció
- Hátrányok:
- Egyes NLP-feladatokhoz hiányzik az optimalizálás
6. TextBlob
A TextBlob nagyszerű lehetőség azoknak a fejlesztőknek, akik szeretnének elkezdeni az NLP-t a Pythonban. Könnyen használható felülettel rendelkezik, amely lehetővé teszi a kezdők számára, hogy gyorsan megtanulják az alapvető NLP-alkalmazásokat, például a hangulatelemzést és a főnévi kifejezések kinyerését.
A TextBlob másik legnépszerűbb alkalmazása a fordítások, amelyek összetett jellege miatt lenyűgözőek. Ezzel együtt a TextBlob az alacsony teljesítményt örökli az NLTK-ból, és nem szabad nagyszabású gyártáshoz használni.
A TextBlob NLP-hez használatának előnyei és hátrányai:
- Előnyök:
- Nagyszerű a kezdőknek
- Alapokat ad az NLTK számára
- Könnyen kezelhető felület
- Hátrányok:
- Az NLTK-tól örökölt alacsony teljesítmény
- Nem alkalmas nagyüzemi termelési felhasználásra
7. PyNLPI
A PyNLPI, amelyet „ananásznak” ejtenek, egy újabb Python-könyvtár az NLP számára. Különféle egyedi Python-modulokat tartalmaz az NLP-feladatokhoz, és egyik legfontosabb funkciója egy kiterjedt könyvtár a FoLiA XML-lel (Format for Linguistic Annotation) való munkához.
Az elkülönített modulok és csomagok mindegyike hasznos a szabványos és haladó NLP-feladatokhoz. Néhány ilyen feladat magában foglalja az n-gramok kinyerését, gyakorisági listákat, valamint egy egyszerű vagy összetett nyelvi modell felépítését.
A PyNLPI NLP-hez használatának előnyei és hátrányai:
- Előnyök:
- N-gramok kinyerése és egyéb alapfeladatok
- Moduláris felépítés
- Hátrányok:
- Korlátozott dokumentáció
A scikit-learn eredetileg a SciPy-könyvtár harmadik féltől származó bővítményeként ma már önálló Python-könyvtár a Githubon. Olyan nagy cégek használják, mint a Spotify, és számos előnnyel jár. Egyrészt nagyon hasznos a klasszikus gépi tanulási algoritmusokhoz, például a spamészleléshez, a képfelismeréshez, az előrejelzésekhez és az ügyfelek szegmentálásához.
Ezzel együtt a scikit-learn olyan NLP-feladatokhoz is használható, mint a szövegosztályozás, amely a felügyelt gépi tanulás egyik legfontosabb feladata. Egy másik legnépszerűbb felhasználási eset a hangulatelemzés, amelyet a scikit-learn segíthet a vélemények vagy érzések adatokon keresztül történő elemzésében.
A PyNLPI NLP-hez használatának előnyei és hátrányai:
- Előnyök:
- Sokoldalúan használható számos modellel és algoritmussal
- SciPy-ra és NumPy-ra épül
- A valós alkalmazások bizonyított rekordja
- Hátrányok:
- A mély tanulás korlátozott támogatása
9. Poliglott
A listánk végéhez közeledik a Polyglot, amely egy nyílt forráskódú python könyvtár, amelyet különféle NLP-műveletek végrehajtására használnak. A Numpy alapján ez egy hihetetlenül gyors könyvtár, amely a dedikált parancsok széles választékát kínálja.
Az egyik oka annak, hogy a Polyglot annyira hasznos az NLP számára, hogy támogatja a kiterjedt többnyelvű alkalmazásokat. A dokumentációja azt mutatja, hogy támogatja a tokenizálást 165 nyelven, a nyelvészlelést 196 nyelven, és a beszédrész-címkézést 16 nyelven.
A Polyglot NLP-hez használatának előnyei és hátrányai:
- Előnyök:
- Többnyelvű, közel 200 emberi nyelvvel bizonyos feladatokban
- A NumPy tetejére épült
- Hátrányok:
- Kisebb közösség más könyvtárakhoz, például az NLTK-hoz és a spaCy-hoz képest
10. PyTorch
A 10 legjobb NLP-hez használható Python-könyvtárat tartalmazó listánk zárásaként a PyTorch, egy nyílt forráskódú könyvtár, amelyet a Facebook AI-kutatócsoportja hozott létre 2016-ban. A könyvtár neve a Torch-ból származik, amely egy Lua programozási nyelven írt mély tanulási keretrendszer. .
A PyTorch számos feladat elvégzését teszi lehetővé, és különösen hasznos az olyan mélytanulási alkalmazásoknál, mint az NLP és a számítógépes látás.
A PyTorch néhány legjobb tulajdonsága a nagy végrehajtási sebesség, amelyet még nehéz grafikonok kezelésekor is elérhet. Ez egy rugalmas könyvtár is, amely képes egyszerűsített processzorokon vagy CPU-kon és GPU-kon működni. A PyTorch hatékony API-kkal rendelkezik, amelyek lehetővé teszik a könyvtár bővítését, valamint egy természetes nyelvi eszközkészletet.
A Pytorch NLP-hez használatának előnyei és hátrányai:
- Előnyök:
- Robusztus keret
- Felhőplatform és ökoszisztéma
- Hátrányok:
- Általános gépi tanulási eszköztár
- Az alapvető NLP-algoritmusok alapos ismerete szükséges
Alex McFarland mesterséges intelligencia újságíró és író, aki a mesterséges intelligencia legújabb fejleményeit vizsgálja. Számos AI startup vállalkozással és publikációval működött együtt világszerte.
Talán tetszene
A 10 legjobb képfeldolgozó könyvtár a Pythonban
10 legjobb Python-könyvtár a mély tanuláshoz
A 10 legjobb Python-könyvtár gépi tanuláshoz és mesterséges intelligenciához
10 legjobb Python-könyvtár természetes nyelvi feldolgozáshoz
7 legjobb Python-tanfolyam és -tanúsítvány (2024. június)
A 10 legjobb adattisztító eszköz (2024. június)