10 migliori librerie Python per l'elaborazione del linguaggio naturale

Python è ampiamente considerato il miglior linguaggio di programmazione ed è fondamentale per le attività di intelligenza artificiale (AI) e apprendimento automatico. Python è un linguaggio di programmazione estremamente efficiente rispetto ad altri linguaggi tradizionali ed è un'ottima scelta per i principianti grazie ai suoi comandi e alla sintassi simili all'inglese. Un altro degli aspetti migliori del linguaggio di programmazione Python è che consiste in un'enorme quantità di librerie open source, che lo rendono utile per un'ampia gamma di attività. 

Python e PNL

L'elaborazione del linguaggio naturale, o PNL, è un campo dell'intelligenza artificiale che mira a comprendere la semantica e le connotazioni dei linguaggi umani naturali. Il campo interdisciplinare combina tecniche provenienti dai campi della linguistica e dell’informatica, che vengono utilizzate per creare tecnologie come chatbot e assistenti digitali. 

Ci sono molti aspetti che rendono Python un ottimo linguaggio di programmazione per i progetti NLP, inclusa la sua sintassi semplice e la semantica trasparente. Gli sviluppatori possono anche accedere a eccellenti canali di supporto per l'integrazione con altri linguaggi e strumenti. 

Forse l'aspetto migliore di Python per la PNL è che fornisce agli sviluppatori un'ampia gamma di strumenti e librerie di PNL che consentono loro di gestire una serie di attività, come la modellazione degli argomenti, la classificazione dei documenti, l'etichettatura delle parti del discorso (POS), vettori di parole, analisi del sentimento e altro ancora. 

Diamo un'occhiata alle 10 migliori librerie Python per l'elaborazione del linguaggio naturale: 

1. Toolkit del linguaggio naturale (NLTK) 

In cima alla nostra lista c'è Natural Language Toolkit (NLTK), che è ampiamente considerata la migliore libreria Python per la PNL. NLTK è una libreria essenziale che supporta attività come classificazione, tagging, stemming, parsing e ragionamento semantico. Viene spesso scelto dai principianti che desiderano essere coinvolti nei campi della PNL e dell'apprendimento automatico. 

NLTK è una libreria altamente versatile e ti aiuta a creare complesse funzioni NLP. Ti fornisce un ampio set di algoritmi tra cui scegliere per qualsiasi problema particolare. NLTK supporta varie lingue, nonché entità denominate per multilingua. 

Poiché NLTK è una libreria di elaborazione delle stringhe, accetta le stringhe come input e restituisce stringhe o elenchi di stringhe come output. 

Pro e contro dell'utilizzo di NLTK per la PNL: 

• PRO:
  • Libreria PNL più conosciuta
  • Estensioni di terze parti
• Contro: 
  • Curva di apprendimento
  • Lento a volte
  • Nessun modello di rete neurale
  • Divide solo il testo per frasi

2. spacy

SpaCy è una libreria NLP open source progettata esplicitamente per l'utilizzo in produzione. SpaCy consente agli sviluppatori di creare applicazioni in grado di elaborare e comprendere enormi volumi di testo. La libreria Python viene spesso utilizzata per costruire sistemi di comprensione del linguaggio naturale e sistemi di estrazione delle informazioni. 

Uno degli altri principali vantaggi di spaCy è che supporta la tokenizzazione per più di 49 lingue grazie al caricamento di modelli statistici pre-addestrati e vettori di parole. Alcuni dei principali casi d'uso di spaCy includono il completamento automatico della ricerca, la correzione automatica, l'analisi delle recensioni online, l'estrazione di argomenti chiave e molto altro.

Pro e contro dell'utilizzo di spaCy per la PNL: 

• PRO:
  • Connessione
  • Facile da usare
  • Ottimo per gli sviluppatori principianti
  • Si basa sulle reti neurali per i modelli di addestramento
• Contro: 
  • Non così flessibile come altre librerie come NLTK

3. Gensim

Un'altra delle migliori librerie Python per la PNL è Gensim. Originariamente sviluppata per la modellazione degli argomenti, la libreria è ora utilizzata per una varietà di attività di PNL, come l'indicizzazione dei documenti. Gensim si basa su algoritmi per elaborare input più grandi della RAM. 

Con le sue interfacce intuitive, Gensim ottiene efficienti implementazioni multicore di algoritmi come Latent Semantic Analysis (LSA) e Latent Dirichlet Allocation (LDA). Alcuni degli altri casi d'uso principali della biblioteca includono la ricerca di somiglianze di testo e la conversione di parole e documenti in vettori. 

Pro e contro dell'utilizzo di Gensim per la PNL: 

• PRO:
  • Interfaccia intuitiva
  • Scalabile
  • Implementazione efficiente di algoritmi popolari come LSA e LDA
• Contro: 
  • Progettato per la modellazione di testo senza supervisione
  • Spesso deve essere utilizzato con altre librerie come NLTK

5. CorePNL 

Stanford CoreNLP è una libreria composta da una varietà di strumenti di tecnologia del linguaggio umano che aiutano con l'applicazione di strumenti di analisi linguistica a una parte di testo. CoreNLP ti consente di estrarre un'ampia gamma di proprietà del testo, come il riconoscimento di entità denominate, il tagging di parti del discorso e altro ancora con poche righe di codice. 

Uno degli aspetti unici di CoreNLP è che incorpora strumenti di Stanford NLP come il parser, l'analisi del sentiment, il tagger di parte del discorso (POS) e il riconoscimento di entità nominate (NER). Supporta cinque lingue in totale: inglese, arabo, cinese, tedesco, francese e spagnolo. 

Pro e contro dell'utilizzo di CoreNLP per la PNL: 

• PRO:
  • Facile da usare
  • Combina vari approcci 
  • Licenza open source
• Contro: 
  • Interfaccia obsoleta
  • Non potente come altre librerie come spaCy

5. Cartamodello

Pattern è un'ottima opzione per chiunque cerchi una libreria Python all-in-one per la PNL. È una libreria multiuso in grado di gestire NLP, data mining, analisi di rete, apprendimento automatico e visualizzazione. Include moduli per il data mining da ingegneri di ricerca, Wikipedia e social network. 

Pattern è considerata una delle librerie più utili per le attività di PNL, fornendo funzionalità come la ricerca di superlativi e comparativi, nonché il rilevamento di fatti e opinioni. Queste caratteristiche lo aiutano a distinguersi tra le altre migliori librerie. 

Pro e contro dell'utilizzo di Pattern per la PNL: 

• PRO:
  • Servizi web di data mining
  • Analisi e visualizzazione della rete
• Contro: 
  • Manca l'ottimizzazione per alcune attività di PNL

6. TestoBlob

Un'ottima opzione per gli sviluppatori che desiderano iniziare con la PNL in Python, TextBlob fornisce una buona preparazione per NLTK. Ha un'interfaccia facile da usare che consente ai principianti di apprendere rapidamente le applicazioni di PNL di base come l'analisi del sentimento e l'estrazione di frasi nominali. 

Un'altra delle migliori applicazioni per TextBlob sono le traduzioni, il che è impressionante data la sua natura complessa. Detto questo, TextBlob eredita da NLTK a basse prestazioni e non dovrebbe essere utilizzato per la produzione su larga scala. 

Pro e contro dell'utilizzo di TextBlob per la PNL: 

• PRO:
  • Grande per i principianti
  • Fornisce le basi per NLTK
  • Facile da usare l'interfaccia
• Contro: 
  • Basse prestazioni ereditate da NLTK
  • Non va bene per la produzione su larga scala

7. PyNLPI 

PyNLPI, che si pronuncia come "ananas", è un'altra libreria Python per la PNL. Contiene vari moduli Python personalizzati per attività NLP e una delle sue caratteristiche principali è una vasta libreria per lavorare con FoLiA XML (Format for Linguistic Annotation). 

Ciascuno dei moduli e dei pacchetti separati è utile per attività di PNL standard e avanzate. Alcune di queste attività includono l'estrazione di n-grammi, liste di frequenza e la creazione di un modello di linguaggio semplice o complesso.

Pro e contro dell'utilizzo di PyNLPI per la PNL: 

• PRO:
  • Estrazione di n-grammi e altri compiti di base
  • Struttura modulare
• Contro: 
  • Documentazione limitata 

8. scikit-impara

Originariamente un'estensione di terze parti della libreria SciPy, scikit-learn è ora una libreria Python autonoma su Github. È utilizzato da grandi aziende come Spotify e ci sono molti vantaggi nell'usarlo. Per prima cosa, è molto utile per i classici algoritmi di apprendimento automatico, come quelli per il rilevamento dello spam, il riconoscimento delle immagini, la creazione di previsioni e la segmentazione dei clienti. 

Detto questo, scikit-learn può essere utilizzato anche per attività di PNL come la classificazione del testo, che è una delle attività più importanti nell'apprendimento automatico supervisionato. Un altro caso d'uso importante è l'analisi del sentimento, che scikit-learn può aiutare a svolgere per analizzare opinioni o sentimenti attraverso i dati.

Pro e contro dell'utilizzo di PyNLPI per la PNL: 

• PRO:
  • Versatile con gamma di modelli e algoritmi
  • Costruito su SciPy e NumPy
  • Record comprovato di applicazioni nella vita reale
• Contro: 
  • Supporto limitato per il deep learning

9. Poliglotta

Verso la fine della nostra lista c'è Polyglot, che è una libreria python open source utilizzata per eseguire diverse operazioni NLP. Basato su Numpy, è una libreria incredibilmente veloce che offre una grande varietà di comandi dedicati. 

Uno dei motivi per cui Polyglot è così utile per la PNL è che supporta ampie applicazioni multilingue. La sua documentazione mostra che supporta la tokenizzazione per 165 lingue, il rilevamento della lingua per 196 lingue e il tagging di parte del discorso per 16 lingue. 

Pro e contro dell'utilizzo di Polyglot per la PNL: 

• PRO:
  • Multilingue con quasi 200 lingue umane in alcuni compiti
  • Costruito su NumPy
• Contro: 
  • Comunità più piccola rispetto ad altre librerie come NLTK e spaCy

10 PyTorch

A chiudere la nostra lista delle 10 migliori librerie Python per la PNL è PyTorch, una libreria open source creata dal team di ricerca AI di Facebook nel 2016. Il nome della libreria deriva da Torch, che è un framework di deep learning scritto nel linguaggio di programmazione Lua . 

PyTorch ti consente di svolgere molte attività ed è particolarmente utile per applicazioni di deep learning come la PNL e la visione artificiale. 

Alcuni degli aspetti migliori di PyTorch includono la sua elevata velocità di esecuzione, che può raggiungere anche quando si gestiscono grafici pesanti. È anche una libreria flessibile, in grado di operare su processori semplificati o CPU e GPU. PyTorch ha potenti API che ti consentono di espandere la libreria, oltre a un toolkit in linguaggio naturale. 

Pro e contro dell'utilizzo di Pytorch per la PNL: 

• PRO:
  • Struttura robusta
  • Piattaforma cloud ed ecosistema
• Contro: 
  • Toolkit generale di apprendimento automatico
  • Richiede una conoscenza approfondita degli algoritmi fondamentali della PNL