10 Bibliotekat më të mira të Python për përpunimin e gjuhës natyrore

Python konsiderohet gjerësisht si gjuha më e mirë e programimit dhe është kritike për detyrat e inteligjencës artificiale (AI) dhe të mësimit të makinerive. Python është një gjuhë programimi jashtëzakonisht efikase në krahasim me gjuhët e tjera të zakonshme, dhe është një zgjedhje e shkëlqyer për fillestarët falë komandave dhe sintaksës së saj të ngjashme me anglishten. Një tjetër nga aspektet më të mira të gjuhës së programimit Python është se ajo përbëhet nga një sasi e madhe bibliotekash me burim të hapur, të cilat e bëjnë atë të dobishme për një gamë të gjerë detyrash. 

Python dhe NLP

Përpunimi i gjuhës natyrore, ose NLP, është një fushë e AI që synon të kuptojë semantikën dhe konotacionet e gjuhëve natyrore njerëzore. Fusha ndërdisiplinore kombinon teknika nga fushat e gjuhësisë dhe shkencës kompjuterike, e cila përdoret për të krijuar teknologji si chatbots dhe asistentë dixhitalë. 

Ka shumë aspekte që e bëjnë Python një gjuhë të shkëlqyer programimi për projektet NLP, duke përfshirë sintaksën e saj të thjeshtë dhe semantikën transparente. Zhvilluesit gjithashtu mund të kenë qasje në kanale të shkëlqyera mbështetëse për integrimin me gjuhë dhe mjete të tjera. 

Ndoshta aspekti më i mirë i Python për NLP është se ai u ofron zhvilluesve një gamë të gjerë mjetesh dhe bibliotekash NLP që i lejojnë ata të trajtojnë një sërë detyrash, të tilla si modelimi i temave, klasifikimi i dokumenteve, etiketimi i pjesës së të folurit (POS). vektorët e fjalëve, analiza e ndjenjave dhe më shumë. 

Le të hedhim një vështrim në 10 bibliotekat më të mira të Python për përpunimin e gjuhës natyrore: 

1. Paketa e mjeteve të gjuhës natyrore (NLTK) 

Në krye të listës sonë është Natural Language Toolkit (NLTK), e cila konsiderohet gjerësisht si biblioteka më e mirë Python për NLP. NLTK është një bibliotekë thelbësore që mbështet detyra si klasifikimi, etiketimi, rrjedhja, analizimi dhe arsyetimi semantik. Shpesh zgjidhet nga fillestarët që kërkojnë të përfshihen në fushat e NLP dhe mësimit të makinerive. 

NLTK është një bibliotekë shumë e gjithanshme dhe ju ndihmon të krijoni funksione komplekse NLP. Ai ju ofron një grup të madh algoritmesh për të zgjedhur për çdo problem të veçantë. NLTK mbështet gjuhë të ndryshme, si dhe entitete të emërtuara për shumë gjuhë. 

Për shkak se NLTK është një bibliotekë e përpunimit të vargjeve, ajo merr vargjet si hyrje dhe kthen vargjet ose listat e vargjeve si dalje. 

Të mirat dhe të këqijat e përdorimit të NLTK për NLP: 

• Pro:
  • Biblioteka më e njohur NLP
  • Shtesat e palëve të treta
• Cons: 
  • Lakorja e të nxënit
  • Ngadalë nganjëherë
  • Nuk ka modele të rrjeteve nervore
  • Ndan tekstin vetëm sipas fjalive

2. Hapësirë

SpaCy është një bibliotekë NLP me burim të hapur e krijuar në mënyrë eksplicite për përdorim prodhimi. SpaCy u mundëson zhvilluesve të krijojnë aplikacione që mund të përpunojnë dhe kuptojnë vëllime të mëdha teksti. Biblioteka e Python shpesh përdoret për të ndërtuar sisteme të të kuptuarit të gjuhës natyrore dhe sisteme të nxjerrjes së informacionit. 

Një nga përfitimet e tjera kryesore të spaCy është se ai mbështet tokenizimin për më shumë se 49 gjuhë falë ngarkimit të tij me modele statistikore të trajnuara paraprakisht dhe vektorë fjalësh. Disa nga rastet kryesore të përdorimit për spaCy përfshijnë plotësimin automatik të kërkimit, korrigjimin automatik, analizimin e rishikimeve në internet, nxjerrjen e temave kryesore dhe shumë më tepër.

Të mirat dhe të këqijat e përdorimit të spaCy për NLP: 

• Pro:
  • Shpejt
  • Lehtë për t'u përdorur
  • E shkëlqyeshme për zhvilluesit fillestarë
  • Mbështetet në rrjetet nervore për modelet e trajnimit
• Cons: 
  • Jo aq fleksibël sa bibliotekat e tjera si NLTK

3. Gensim

Një tjetër bibliotekë kryesore Python për NLP është Gensim. E zhvilluar fillimisht për modelimin e temave, biblioteka tani përdoret për një sërë detyrash NLP, të tilla si indeksimi i dokumenteve. Gensim mbështetet në algoritme për të përpunuar hyrje më të mëdha se RAM. 

Me ndërfaqet e tij intuitive, Gensim arrin implementime efikase me shumë bërthama të algoritmeve si Analiza Semantike Latent (LSA) dhe Alokimi Latent Dirichlet (LDA). Disa nga rastet e tjera të përdorimit kryesor të bibliotekës përfshijnë gjetjen e ngjashmërisë së tekstit dhe konvertimin e fjalëve dhe dokumenteve në vektorë. 

Të mirat dhe të këqijat e përdorimit të Gensim për NLP: 

• Pro:
  • Intuitive interface
  • Shkallëzuar
  • Zbatimi efikas i algoritmeve të njohura si LSA dhe LDA
• Cons: 
  • Projektuar për modelim teksti të pambikëqyrur
  • Shpesh duhet të përdoret me biblioteka të tjera si NLTK

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP është një bibliotekë e përbërë nga një shumëllojshmëri mjetesh të teknologjisë së gjuhës njerëzore që ndihmojnë me aplikimin e mjeteve të analizës gjuhësore në një pjesë të tekstit. CoreNLP ju mundëson të nxirrni një gamë të gjerë të veçorive të tekstit, të tilla si njohja e entitetit me emër, etiketimi i pjesës së të folurit dhe më shumë me vetëm disa rreshta kodi. 

Një nga aspektet unike të CoreNLP është se ai përfshin mjete Stanford NLP si analizuesin, analizën e ndjenjave, etiketuesin e pjesës së të folurit (POS) dhe njohësin e entitetit të emërtuar (NER). Ai mbështet pesë gjuhë në total: anglisht, arabisht, kinezisht, gjermanisht, frëngjisht dhe spanjisht. 

Të mirat dhe të këqijat e përdorimit të CoreNLP për NLP: 

• Pro:
  • Lehtë për t'u përdorur
  • Kombinon qasje të ndryshme 
  • Licenca me burim të hapur
• Cons: 
  • Ndërfaqja e vjetëruar
  • Jo aq i fuqishëm sa bibliotekat e tjera si spaCy

5. Model

Modeli është një opsion i shkëlqyeshëm për këdo që kërkon një bibliotekë Python gjithçka-në-një për NLP. Është një bibliotekë me shumë qëllime që mund të trajtojë NLP-në, nxjerrjen e të dhënave, analizën e rrjetit, mësimin e makinerive dhe vizualizimin. Ai përfshin module për nxjerrjen e të dhënave nga inxhinierët e kërkimit, Wikipedia dhe rrjetet sociale. 

Modeli konsiderohet si një nga bibliotekat më të dobishme për detyrat NLP, duke ofruar veçori si gjetja e superlativave dhe krahasimeve, si dhe zbulimi i fakteve dhe opinioneve. Këto veçori e ndihmojnë atë të dallohet mes bibliotekave të tjera kryesore. 

Të mirat dhe të këqijat e përdorimit të modelit për NLP: 

• Pro:
  • Shërbimet e internetit të minierave të të dhënave
  • Analiza dhe vizualizimi i rrjetit
• Cons: 
  • I mungon optimizimi për disa detyra NLP

6. TextBlob

Një opsion i shkëlqyeshëm për zhvilluesit që kërkojnë të fillojnë me NLP në Python, TextBlob ofron një përgatitje të mirë për NLTK. Ka një ndërfaqe të lehtë për t'u përdorur që u mundëson fillestarëve të mësojnë shpejt aplikacionet bazë NLP si analiza e ndjenjave dhe nxjerrja e frazave emërore. 

Një tjetër aplikim kryesor për TextBlob janë përkthimet, gjë që është mbresëlënëse duke pasur parasysh natyrën komplekse të tij. Me këtë tha, TextBlob trashëgon performancë të ulët nga NLTK dhe nuk duhet të përdoret për prodhim në shkallë të gjerë. 

Të mirat dhe të këqijat e përdorimit të TextBlob për NLP: 

• Pro:
  • E shkëlqyeshme për fillestarët
  • Ofron bazën për NLTK
  • Ndërfaqe e lehtë për t'u përdorur
• Cons: 
  • Performanca e ulët e trashëguar nga NLTK
  • Jo i mirë për përdorim prodhimi në shkallë të gjerë

7. PyNLPI 

PyNLPI, i cili shqiptohet si 'pineapple', është një bibliotekë tjetër Python për NLP. Ai përmban module të ndryshme Python të bëra me porosi për detyrat NLP, dhe një nga veçoritë kryesore të tij është një bibliotekë e gjerë për të punuar me FoLiA XML (Format për Annotimin Gjuhësor). 

Secili prej moduleve dhe paketave të ndara është i dobishëm për detyra standarde dhe të avancuara NLP. Disa nga këto detyra përfshijnë nxjerrjen e n-gramëve, listat e frekuencave dhe ndërtimin e një modeli të thjeshtë ose kompleks gjuhësor.

Të mirat dhe të këqijat e përdorimit të PyNLPI për NLP: 

• Pro:
  • Nxjerrja e n-gramëve dhe detyra të tjera bazë
  • Struktura modulare
• Cons: 
  • Dokumentacion i kufizuar 

8. scikit-mësuar

Fillimisht një shtesë e palës së tretë në bibliotekën SciPy, scikit-learn tani është një bibliotekë e pavarur Python në Github. Përdoret nga kompani të mëdha si Spotify, dhe ka shumë përfitime nga përdorimi i tij. Për një, është shumë i dobishëm për algoritmet klasike të mësimit të makinerive, të tilla si ato për zbulimin e spamit, njohjen e imazhit, parashikimin dhe segmentimin e klientëve. 

Me këtë tha, scikit-learn mund të përdoret gjithashtu për detyra NLP si klasifikimi i tekstit, i cili është një nga detyrat më të rëndësishme në mësimin e mbikëqyrur të makinerisë. Një tjetër rast i përdorimit kryesor është analiza e ndjenjave, e cila scikit-learn mund të ndihmojë në kryerjen për të analizuar opinionet ose ndjenjat përmes të dhënave.

Të mirat dhe të këqijat e përdorimit të PyNLPI për NLP: 

• Pro:
  • I gjithanshëm me një sërë modelesh dhe algoritmesh
  • Ndërtuar në SciPy dhe NumPy
  • Regjistrim i provuar i aplikacioneve në jetën reale
• Cons: 
  • Mbështetje e kufizuar për të mësuarit e thellë

9. Poliglot

Afër fundit të listës sonë është Polyglot, e cila është një bibliotekë python me burim të hapur që përdoret për të kryer operacione të ndryshme NLP. Bazuar në Numpy, është një bibliotekë tepër e shpejtë që ofron një larmi të madhe komandash të dedikuara. 

Një nga arsyet pse Polyglot është kaq i dobishëm për NLP është se ai mbështet aplikacione të gjera shumëgjuhëshe. Dokumentacioni i tij tregon se ai mbështet tokenizimin për 165 gjuhë, zbulimin e gjuhës për 196 gjuhë dhe etiketimin e pjesës së të folurit për 16 gjuhë. 

Të mirat dhe të këqijat e përdorimit të Polyglot për NLP: 

• Pro:
  • Shumëgjuhëshe me afro 200 gjuhë njerëzore në disa detyra
  • Ndërtuar në krye të NumPy
• Cons: 
  • Komunitet më i vogël kur krahasohet me bibliotekat e tjera si NLTK dhe spaCy

10. PyTorch

Mbyllja e listës sonë të 10 bibliotekave më të mira Python për NLP është PyTorch, një bibliotekë me burim të hapur e krijuar nga ekipi kërkimor i AI i Facebook në vitin 2016. Emri i bibliotekës rrjedh nga Torch, i cili është një kornizë e të mësuarit të thellë e shkruar në gjuhën e programimit Lua . 

PyTorch ju mundëson të kryeni shumë detyra dhe është veçanërisht i dobishëm për aplikacionet e të mësuarit të thellë si NLP dhe vizionin kompjuterik. 

Disa nga aspektet më të mira të PyTorch përfshijnë shpejtësinë e tij të lartë të ekzekutimit, të cilën mund ta arrijë edhe kur trajton grafikë të rëndë. Është gjithashtu një bibliotekë fleksibël, e aftë për të funksionuar në procesorë të thjeshtuar ose CPU dhe GPU. PyTorch ka API të fuqishme që ju mundësojnë zgjerimin e bibliotekës, si dhe një paketë veglash të gjuhës natyrore. 

Të mirat dhe të këqijat e përdorimit të Pytorch për NLP: 

• Pro:
  • Kornizë e fortë
  • Platforma cloud dhe ekosistemi
• Cons: 
  • Paketa e përgjithshme e mjeteve të mësimit të makinerive
  • Kërkon njohuri të thelluara të algoritmeve kryesore NLP