자연어 처리를 위한 최고의 Python 라이브러리 10개

Python은 최고의 프로그래밍 언어로 널리 알려져 있으며 인공 지능(AI) 및 기계 학습 작업에 매우 중요합니다. Python은 다른 주류 언어와 비교할 때 매우 효율적인 프로그래밍 언어이며, 영어와 유사한 명령 및 구문 덕분에 초보자에게 탁월한 선택입니다. Python 프로그래밍 언어의 또 다른 가장 좋은 측면 중 하나는 Python이 엄청난 양의 오픈 소스 라이브러리로 구성되어 있어 광범위한 작업에 유용하다는 것입니다. 

파이썬과 NLP

자연어 처리(NLP)는 인간의 자연 언어의 의미와 의미를 이해하는 것을 목표로 하는 AI 분야입니다. 학제간 분야는 언어학 및 컴퓨터 과학 분야의 기술을 결합하여 챗봇 및 디지털 보조 장치와 같은 기술을 만드는 데 사용됩니다. 

간단한 구문과 투명한 의미 체계를 포함하여 Python을 NLP 프로젝트를 위한 훌륭한 프로그래밍 언어로 만드는 많은 측면이 있습니다. 개발자는 또한 다른 언어 및 도구와의 통합을 위한 우수한 지원 채널에 액세스할 수 있습니다. 

아마도 NLP용 Python의 가장 좋은 점은 개발자에게 주제 모델링, 문서 분류, 품사(POS) 태깅, 단어 벡터, 감정 분석 등. 

자연어 처리를 위한 최고의 Python 라이브러리 10개를 살펴보겠습니다. 

1. 자연어 툴킷 (NLTK) 

우리 목록의 XNUMX위는 NLP를 위한 최고의 Python 라이브러리로 널리 알려진 NLTK(Natural Language Toolkit)입니다. NLTK는 분류, 태깅, 스테밍, 구문 분석 및 의미론적 추론과 같은 작업을 지원하는 필수 라이브러리입니다. NLP 및 기계 학습 분야에 참여하려는 초보자가 자주 선택합니다. 

NLTK는 다목적 라이브러리이며 복잡한 NLP 기능을 만드는 데 도움이 됩니다. 특정 문제에 대해 선택할 수 있는 많은 알고리즘 세트를 제공합니다. NLTK는 다양한 언어와 다중 언어를 위한 명명된 엔터티를 지원합니다. 

NLTK는 문자열 처리 라이브러리이므로 문자열을 입력으로 사용하고 문자열 또는 문자열 목록을 출력으로 반환합니다. 

NLP에 NLTK를 사용할 때의 장단점: 

• 장점 :
  • 가장 잘 알려진 NLP 라이브러리
  • 타사 확장
• 단점 : 
  • 학습 곡선
  • 때때로 천천히
  • 신경망 모델 없음
  • 텍스트만 문장으로 나눕니다.

2. 스파

SpaCy는 프로덕션 용도로 명시적으로 설계된 오픈 소스 NLP 라이브러리입니다. SpaCy를 사용하면 개발자는 엄청난 양의 텍스트를 처리하고 이해할 수 있는 애플리케이션을 만들 수 있습니다. Python 라이브러리는 자연어 이해 시스템 및 정보 추출 시스템을 구축하는 데 자주 사용됩니다. 

spaCy의 다른 주요 이점 중 하나는 사전 훈련된 통계 모델 및 단어 벡터가 로드되어 49개 이상의 언어에 대한 토큰화를 지원한다는 것입니다. spaCy의 주요 사용 사례에는 검색 자동 완성, 자동 수정, 온라인 리뷰 분석, 주요 주제 추출 등이 포함됩니다.

NLP에 spaCy를 사용할 때의 장단점: 

• 장점 :
  • 빠른
  • 쉬운 사용
  • 초보 개발자에게 적합
  • 모델 학습을 위해 신경망에 의존
• 단점 : 
  • NLTK와 같은 다른 라이브러리만큼 유연하지 않음

3. 겐심

NLP를 위한 또 다른 최고의 Python 라이브러리는 Gensim입니다. 원래 주제 모델링용으로 개발된 이 라이브러리는 현재 문서 인덱싱과 같은 다양한 NLP 작업에 사용됩니다. Gensim은 알고리즘에 의존하여 RAM보다 큰 입력을 처리합니다. 

직관적인 인터페이스를 통해 Gensim은 LSA(Latent Semantic Analysis) 및 LDA(Latent Dirichlet Allocation)와 같은 알고리즘의 효율적인 멀티코어 구현을 달성합니다. 도서관의 다른 주요 사용 사례 중 일부는 텍스트 유사성을 찾고 단어와 문서를 벡터로 변환하는 것을 포함합니다. 

NLP용 Gensim 사용의 장단점: 

• 장점 :
  • 직관적 인 인터페이스
  • 확장
  • LSA 및 LDA와 같은 널리 사용되는 알고리즘의 효율적인 구현
• 단점 : 
  • 감독되지 않은 텍스트 모델링을 위해 설계됨
  • 종종 NLTK와 같은 다른 라이브러리와 함께 사용해야 합니다.

5. 코어NLP 

Stanford CoreNLP는 언어 분석 도구를 텍스트에 적용하는 데 도움이 되는 다양한 인간 언어 기술 도구로 구성된 라이브러리입니다. CoreNLP를 사용하면 단 몇 줄의 코드로 명명된 엔터티 인식, 품사 태깅 등과 같은 광범위한 텍스트 속성을 추출할 수 있습니다. 

CoreNLP의 고유한 측면 중 하나는 파서, 감정 분석, 품사(POS) 태거 및 명명된 엔터티 인식기(NER)와 같은 스탠포드 NLP 도구를 통합한다는 것입니다. 영어, 아랍어, 중국어, 독일어, 프랑스어, 스페인어 총 XNUMX개 언어를 지원합니다. 

NLP에 CoreNLP 사용의 장단점: 

• 장점 :
  • 쉬운 사용
  • 다양한 접근법 결합 
  • 오픈 소스 라이선스
• 단점 : 
  • 오래된 인터페이스
  • spaCy와 같은 다른 라이브러리만큼 강력하지 않음

5. 무늬

패턴은 NLP용 올인원 Python 라이브러리를 찾는 모든 사람에게 훌륭한 옵션입니다. NLP, 데이터 마이닝, 네트워크 분석, 기계 학습 및 시각화를 처리할 수 있는 다목적 라이브러리입니다. 여기에는 검색 엔지니어, Wikipedia 및 소셜 네트워크의 데이터 마이닝을 위한 모듈이 포함됩니다. 

패턴은 NLP 작업에 가장 유용한 라이브러리 중 하나로 간주되며 최상급 및 비교급 찾기, 사실 및 의견 감지와 같은 기능을 제공합니다. 이러한 기능은 다른 상위 라이브러리 중에서 눈에 띄는 데 도움이 됩니다. 

NLP용 패턴 사용의 장단점: 

• 장점 :
  • 데이터 마이닝 웹 서비스
  • 네트워크 분석 및 시각화
• 단점 : 
  • 일부 NLP 작업에 대한 최적화 부족

6. 텍스트블롭

Python에서 NLP를 시작하려는 개발자를 위한 훌륭한 옵션인 TextBlob은 NLTK를 위한 좋은 준비를 제공합니다. 초보자가 감정 분석 및 명사구 추출과 같은 기본 NLP 응용 프로그램을 빠르게 배울 수 있는 사용하기 쉬운 인터페이스가 있습니다. 

TextBlob의 또 다른 최고 응용 프로그램은 복잡한 특성을 감안할 때 인상적인 번역입니다. 즉, TextBlob은 낮은 성능의 NLTK를 상속하므로 대규모 생산에 사용해서는 안 됩니다. 

NLP용 TextBlob 사용의 장단점: 

• 장점 :
  • 초보자에게 좋습니다
  • NLTK를 위한 토대 제공
  • 사용하기 쉬운 인터페이스
• 단점 : 
  • NLTK에서 물려받은 낮은 성능
  • 대규모 생산 용도로는 적합하지 않음

7. PyNLPI 

'파인애플'로 발음되는 PyNLPI는 NLP용 Python 라이브러리 중 하나입니다. 여기에는 NLP 작업을 위한 다양한 맞춤형 Python 모듈이 포함되어 있으며 주요 기능 중 하나는 FoLiA XML(언어 주석 형식) 작업을 위한 광범위한 라이브러리입니다. 

분리된 각 모듈과 패키지는 표준 및 고급 NLP 작업에 유용합니다. 이러한 작업 중 일부에는 n-gram 추출, 빈도 목록 및 단순하거나 복잡한 언어 모델 구축이 포함됩니다.

NLP에 PyNLPI 사용의 장단점: 

• 장점 :
  • n-gram 추출 및 기타 기본 작업
  • 모듈러 구조
• 단점 : 
  • 제한된 문서 

8. 사이 킷 학습

원래 SciPy 라이브러리에 대한 타사 확장인 scikit-learn은 이제 Github의 독립 실행형 Python 라이브러리입니다. Spotify와 같은 대기업에서 활용하고 있으며 사용하면 많은 이점이 있습니다. 하나는 스팸 탐지, 이미지 인식, 예측, 고객 분류와 같은 고전적인 기계 학습 알고리즘에 매우 유용합니다. 

즉, scikit-learn은 지도 머신 러닝에서 가장 중요한 작업 중 하나인 텍스트 분류와 같은 NLP 작업에도 사용할 수 있습니다. 또 다른 주요 사용 사례는 감정 분석으로, scikit-learn은 데이터를 통해 의견이나 감정을 분석하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

NLP에 PyNLPI 사용의 장단점: 

• 장점 :
  • 다양한 모델과 알고리즘으로 다재다능함
  • SciPy 및 NumPy 기반
  • 실제 응용 프로그램의 입증된 기록
• 단점 : 
  • 딥 러닝에 대한 제한된 지원

9. 폴리 글롯

우리 목록의 거의 마지막에는 다양한 NLP 작업을 수행하는 데 사용되는 오픈 소스 Python 라이브러리인 Polyglot이 있습니다. Numpy를 기반으로 하며 매우 다양한 전용 명령을 제공하는 매우 빠른 라이브러리입니다. 

Polyglot이 NLP에 매우 유용한 이유 중 하나는 광범위한 다국어 응용 프로그램을 지원하기 때문입니다. 설명서에는 165개 언어에 대한 토큰화, 196개 언어에 대한 언어 감지 및 16개 언어에 대한 품사 태깅을 지원하는 것으로 나와 있습니다. 

NLP에 Polyglot 사용의 장단점: 

• 장점 :
  • 일부 작업에서 200개에 가까운 인간 언어를 사용하는 다국어
  • NumPy 위에 구축
• 단점 : 
  • NLTK 및 spaCy와 같은 다른 라이브러리와 비교할 때 더 작은 커뮤니티

10. 파이 토치

NLP를 위한 최고의 Python 라이브러리 10개 목록을 마무리하는 것은 2016년 Facebook의 AI 연구팀이 만든 오픈 소스 라이브러리인 PyTorch입니다. 라이브러리 이름은 Lua 프로그래밍 언어로 작성된 딥 러닝 프레임워크인 Torch에서 파생되었습니다. . 

PyTorch를 사용하면 많은 작업을 수행할 수 있으며 특히 NLP 및 컴퓨터 비전과 같은 딥 러닝 애플리케이션에 유용합니다. 

PyTorch의 가장 좋은 점 중 일부는 빠른 실행 속도를 포함하며, 이는 무거운 그래프를 처리할 때도 달성할 수 있습니다. 또한 단순화된 프로세서 또는 CPU 및 GPU에서 작동할 수 있는 유연한 라이브러리입니다. PyTorch에는 자연어 툴킷뿐만 아니라 라이브러리에서 확장할 수 있는 강력한 API가 있습니다. 

NLP에 Pytorch를 사용할 때의 장단점: 

• 장점 :
  • 강력한 프레임워크
  • 클라우드 플랫폼 및 생태계
• 단점 : 
  • 일반 기계 학습 툴킷
  • 핵심 NLP 알고리즘에 대한 심층 지식 필요