自然言語処理に最適な Python ライブラリ 10 選

Python は最良のプログラミング言語として広く考えられており、人工知能 (AI) や機械学習のタスクには不可欠です。 Python は他の主流の言語と比較すると非常に効率的なプログラミング言語であり、英語に似たコマンドと構文のおかげで初心者に最適です。 Python プログラミング言語のもう 1 つの優れた点は、Python が膨大な量のオープンソース ライブラリで構成されており、幅広いタスクに役立つことです。 

Python と NLP

自然言語処理 (NLP) は、人間の自然言語の意味論と含意を理解することを目的とした AI の分野です。この学際的な分野では、言語学とコンピューター サイエンスの分野の技術が組み合わされており、チャットボットやデジタル アシスタントなどのテクノロジーの作成に使用されます。 

シンプルな構文や透過的なセマンティクスなど、Python が NLP プロジェクトにとって優れたプログラミング言語である理由は数多くあります。 開発者は、他の言語やツールと統合するための優れたサポート チャネルにアクセスすることもできます。 

おそらく NLP 用 Python の最も優れた点は、トピック モデリング、文書分類、品詞 (POS) タグ付け、単語ベクトル、感情分析など。 

自然言語処理に最適な Python ライブラリ 10 個を見てみましょう。 

1. 自然言語ツールキット（NLTK） 

私たちのリストのトップは、NLP に最適な Python ライブラリであると広く考えられている Natural Language Toolkit (NLTK) です。 NLTK は、分類、タグ付け、ステミング、解析、意味論的推論などのタスクをサポートする重要なライブラリです。 NLP や機械学習の分野に参加したいと考えている初心者によってよく選ばれます。 

NLTK は非常に汎用性の高いライブラリであり、複雑な NLP 関数の作成に役立ちます。 特定の問題に対して選択できる多数のアルゴリズムが提供されます。 NLTK は、さまざまな言語だけでなく、複数言語の名前付きエンティティもサポートしています。 

NLTK は文字列処理ライブラリであるため、文字列を入力として受け取り、文字列または文字列のリストを出力として返します。 

NLP に NLTK を使用することの長所と短所: 

• 長所：
  • 最も有名な NLP ライブラリ
  • サードパーティの拡張機能
• 短所： 
  • 学習曲線
  • 時々遅い
  • ニューラル ネットワーク モデルはありません
  • テキストを文ごとにのみ分割します

2. スパシー

SpaCy は、運用環境での使用を目的として明示的に設計されたオープンソースの NLP ライブラリです。 SpaCy を使用すると、開発者は大量のテキストを処理して理解できるアプリケーションを作成できます。 Python ライブラリは、自然言語理解システムや情報抽出システムの構築によく使用されます。 

spaCy の他の大きな利点の 49 つは、事前トレーニングされた統計モデルとワード ベクトルがロードされているため、XNUMX を超える言語のトークン化をサポートしていることです。 spaCy の主な使用例には、検索のオートコンプリート、オートコレクト、オンライン レビューの分析、重要なトピックの抽出などが含まれます。

NLP に spaCy を使用することの長所と短所: 

• 長所：
  • 尊大
  • 簡単に使える
  • 初心者開発者に最適
  • モデルのトレーニングにはニューラル ネットワークを利用します
• 短所： 
  • NLTK などの他のライブラリほど柔軟性がありません

3. ゲンシム

NLP 用のもう XNUMX つのトップ Python ライブラリは Gensim です。 このライブラリは元々トピック モデリング用に開発されましたが、現在はドキュメントのインデックス作成などのさまざまな NLP タスクに使用されています。 Gensim は、RAM を超える入力を処理するアルゴリズムに依存しています。 

Gensim は、直感的なインターフェイスにより、潜在意味分析 (LSA) や潜在ディリクレ割り当て (LDA) などのアルゴリズムの効率的なマルチコア実装を実現します。 ライブラリのその他の主な使用例には、テキストの類似性の検索や単語やドキュメントのベクトルへの変換などがあります。 

NLP に Gensim を使用することの長所と短所: 

• 長所：
  • 直感的インターフェース
  • スケーラブル
  • LSA や LDA などの一般的なアルゴリズムの効率的な実装
• 短所： 
  • 教師なしテキストモデリング用に設計
  • 多くの場合、NLTK などの他のライブラリと併用する必要があります。

5. コアNLP 

Stanford CoreNLP は、テキストへの言語分析ツールの適用を支援するさまざまな人間の言語テクノロジー ツールで構成されるライブラリです。 CoreNLP を使用すると、わずか数行のコードで固有表現認識、品詞タグ付けなど、幅広いテキスト プロパティを抽出できます。 

CoreNLP のユニークな側面の XNUMX つは、パーサー、センチメント分析、品詞 (POS) タグ付け、固有表現認識 (NER) などのスタンフォード NLP ツールが組み込まれていることです。 英語、アラビア語、中国語、ドイツ語、フランス語、スペイン語の合計XNUMX言語に対応しています。 

NLP に CoreNLP を使用することの長所と短所: 

• 長所：
  • 簡単に使える
  • さまざまなアプローチを組み合わせる 
  • オープンソースライセンス
• 短所： 
  • 古いインターフェース
  • spaCy などの他のライブラリほど強力ではありません

5. パターン

Pattern は、NLP 用のオールインワン Python ライブラリを探している人にとって素晴らしいオプションです。 NLP、データマイニング、ネットワーク分析、機械学習、視覚化を処理できる多目的ライブラリです。 これには、検索エンジニア、Wikipedia、ソーシャル ネットワークからのデータ マイニング用のモジュールが含まれています。 

Pattern は、NLP タスクに最も役立つライブラリの XNUMX つと考えられており、最上級や比較級の検索、事実や意見の検出などの機能を提供します。 これらの機能により、他のトップ ライブラリの中で目立つようになります。 

NLP にパターンを使用することの長所と短所: 

• 長所：
  • データマイニングWebサービス
  • ネットワーク分析と可視化
• 短所： 
  • 一部の NLP タスクの最適化が欠如している

6. テキストブロブ

Python で NLP を始めようとしている開発者にとって優れたオプションである TextBlob は、NLTK の適切な準備を提供します。 使いやすいインターフェイスを備えており、初心者でも感情分析や名詞フレーズ抽出などの基本的な NLP アプリケーションをすぐに学ぶことができます。 

TextBlob のもう XNUMX つのトップ アプリケーションは翻訳ですが、その複雑な性質を考えると、これは印象的です。 そうは言っても、TextBlob は NLTK から低パフォーマンスを継承しているため、大規模な運用には使用しないでください。 

NLP に TextBlob を使用することの長所と短所: 

• 長所：
  • 初心者に最適
  • NLTK の基礎を提供します
  • 使いやすいインターフェース
• 短所： 
  • NLTK譲りの低パフォーマンス
  • 大規模な本番環境での使用には適していません

7. PyNLPI 

「パイナップル」と発音される PyNLPI は、NLP 用のもう XNUMX つの Python ライブラリです。 これには、NLP タスク用のさまざまなカスタム Python モジュールが含まれており、その主な機能の XNUMX つは、FoLiA XML (言語注釈用フォーマット) を操作するための広範なライブラリです。 

分離されたモジュールとパッケージはそれぞれ、標準および高度な NLP タスクに役立ちます。 これらのタスクには、N グラム、頻度リストの抽出、単純または複雑な言語モデルの構築などがあります。

NLP に PyNLPI を使用することの長所と短所: 

• 長所：
  • Nグラムの抽出およびその他の基本的なタスク
  • モジュラー構造
• 短所： 
  • 限られたドキュメント 

8. scikit-学ぶ

scikit-learn はもともと SciPy ライブラリのサードパーティ拡張機能でしたが、現在は Github 上のスタンドアロン Python ライブラリです。 Spotify などの大手企業でも利用されており、使用すると多くのメリットがあります。 まず、スパム検出、画像認識、予測、顧客セグメンテーションなどの古典的な機械学習アルゴリズムに非常に役立ちます。 

そうは言っても、scikit-learn は、教師あり機械学習で最も重要なタスクの XNUMX つであるテキスト分類などの NLP タスクにも使用できます。 もう XNUMX つのトップ ユース ケースはセンチメント分析です。scikit-learn は、データを通じて意見や感情を分析するのに役立ちます。

NLP に PyNLPI を使用することの長所と短所: 

• 長所：
  • 幅広いモデルとアルゴリズムを備えた多用途性
  • SciPy と NumPy に基づいて構築
  • 実際のアプリケーションでの実績
• 短所： 
  • 深層学習の限定的なサポート

9. ポリグロット

リストの最後に近いのは、さまざまな NLP 操作を実行するために使用されるオープンソースの Python ライブラリである Polyglot です。 Numpy をベースにした、多種多様な専用コマンドを提供する信じられないほど高速なライブラリです。 

Polyglot が NLP に非常に役立つ理由の 165 つは、広範な多言語アプリケーションをサポートしていることです。 そのドキュメントには、196 言語のトークン化、16 言語の言語検出、XNUMX 言語の品詞タグ付けがサポートされていることが示されています。 

NLP に Polyglot を使用することの長所と短所: 

• 長所：
  • 一部のタスクでは 200 近くの人間の言語を使用する多言語対応
  • NumPy 上に構築
• 短所： 
  • NLTK や spaCy などの他のライブラリと比較した場合、コミュニティが小さい

10. パイトーチ

NLP 向けのベスト Python ライブラリ 10 個のリストを締めくくるのは、2016 年に Facebook の AI 研究チームによって作成されたオープンソース ライブラリである PyTorch です。このライブラリの名前は、Lua プログラミング言語で書かれた深層学習フレームワークである Torch に由来しています。 。 

PyTorch を使用すると、多くのタスクを実行でき、NLP やコンピューター ビジョンなどの深層学習アプリケーションに特に役立ちます。 

PyTorch の優れた点には、重いグラフを処理する場合でも実行できる高速な実行速度が含まれます。 また、柔軟なライブラリでもあり、簡素化されたプロセッサまたは CPU および GPU 上で動作できます。 PyTorch には、ライブラリを拡張できる強力な API と自然言語ツールキットがあります。 

NLP に Pytorch を使用することの長所と短所: 

• 長所：
  • 堅牢なフレームワーク
  • クラウドプラットフォームとエコシステム
• 短所： 
  • 一般的な機械学習ツールキット
  • コアの NLP アルゴリズムに関する深い知識が必要です