10 Pirtûkxaneyên Python ên çêtirîn ji bo Pêvajoya Zimanê Xwezayî

Python bi berfirehî wekî zimanê bernamenûsê yê çêtirîn tê hesibandin, û ew ji bo îstîxbarata sûnî (AI) û karên fêrbûna makîneyê krîtîk e. Python zimanek bernamesaziyek pir bikêrhatî ye dema ku bi zimanên din ên sereke re were berhev kirin, û ji ber ferman û hevoksaziya xwe ya mîna Englishngilîzî vebijarkek mezin e ji bo destpêkan. Yek ji baştirîn aliyên zimanê bernamesaziya Python ev e ku ew ji pir pirtûkxaneyên çavkaniya vekirî pêk tê, ku wê ji bo cûrbecûr peywiran bikêr dike. 

Python û NLP

Pêvajoya zimanê xwezayî, an jî NLP, qadek AI-yê ye ku armanc dike ku semantîk û têgînên zimanên mirovan ên xwezayî fam bike. Qada navdîsîplîn teknolojiyên ji warên zimannasî û zanistiya komputerê, ku ji bo afirandina teknolojiyên mîna chatbots û arîkarên dîjîtal têne bikar anîn, bi hev re dike. 

Gelek alî hene ku Python-ê ji bo projeyên NLP-ê zimanek bernamesaziyek mezin dike, tevî hevoksaziya wê ya hêsan û semantîkên zelal. Pêşdebir di heman demê de dikarin ji bo entegrasyona bi ziman û amûrên din re bigihîjin kanalên piştgiriyê yên hêja. 

Dibe ku aliyek çêtirîn a Python ji bo NLP ev e ku ew ji pêşdebiran re cûrbecûr amûr û pirtûkxaneyên NLP peyda dike ku rê dide wan ku gelek karan bi rê ve bibin, wek mînakkirina mijarê, dabeşkirina belgeyan, nîşankirina beşek-axaftinê (POS), vektorên peyvan, analîzkirina hestan, û hêj bêtir. 

Ka em li 10 pirtûkxaneyên Python-ê yên çêtirîn ên ji bo pêvajokirina zimanê xwezayî binihêrin: 

1. Amûrên Zimanê Xwezayî (NLTK) 

Serê navnîşa me Amûra Zimanê Xwezayî (NLTK) ye, ku bi berfirehî wekî pirtûkxaneya Python-ê ya çêtirîn ji bo NLP tête hesibandin. NLTK pirtûkxaneyek bingehîn e ku peywirên wekî dabeşkirin, nîşankirin, stemkirin, parkirin, û ramana semantîk piştgirî dike. Ew bi gelemperî ji hêla destpêkeran ve tê hilbijartin ku dixwazin di warên NLP û fêrbûna makîneyê de beşdar bibin. 

NLTK pirtûkxaneyek pir jêhatî ye, û ew ji we re dibe alîkar ku hûn fonksiyonên tevlihev ên NLP-ê biafirînin. Ew ji we re komek mezin a algorîtmayan peyda dike ku hûn ji bo pirsgirêkek taybetî hilbijêrin. NLTK zimanên cihêreng piştgirî dike, û hem jî saziyên binavkirî ji bo pir zimanan. 

Ji ber ku NLTK pirtûkxaneyek hilberandina rêzê ye, ew rêzan wekî têketinê digire û rêzan an navnîşên rêzikan wekî encam vedigerîne. 

Pros û Neyzayên karanîna NLTK ji bo NLP: 

• Pros:
  • Pirtûkxaneya NLP ya herî naskirî
  • Berfirehkirina partiya sêyemîn
• Neyînî: 
  • Qeraxa fêrbûnê
  • Carinan hêdî hêdî
  • Modelên tora neuralî tune
  • Tenê nivîsê bi hevokan parçe dike

2. spaCy

SpaCy pirtûkxaneyek NLP-çavkaniyek vekirî ye ku bi eşkere ji bo karanîna hilberînê hatî çêkirin. SpaCy rê dide pêşdebiran ku serîlêdanan biafirînin ku dikarin cildên mezin ên nivîsê pêvajoyê bikin û fêm bikin. Pirtûkxaneya Python bi gelemperî ji bo avakirina pergalên têgihîştina zimanê xwezayî û pergalên derxistina agahdariyê tê bikar anîn. 

Yek ji feydeyên din ên girîng ên spaCy ev e ku ew ji bo zêdetirî 49 zimanan piştgirî dide tokenîzasyonê bi saya ku ew bi modelên statîstîkî yên pêş-perwerdekirî û vektorên peyvan ve hatî barkirin. Hin dozên karanîna jorîn ên ji bo spaCy lêgerîna xweser, rastkirin, analîzkirina nirxandinên serhêl, derxistina mijarên sereke, û hêj bêtir hene.

Pros û Neyzayên karanîna spaCy ji bo NLP: 

• Pros:
  • rojî
  • Bikaranîna wê hêsan e
  • Ji bo pêşdebirên destpêkê mezin e
  • Ji bo modelên perwerdehiyê xwe dispêre torên neuralî
• Neyînî: 
  • Ne wekî pirtûkxaneyên din ên mîna NLTK-ê nerm

3. Gensim

Pirtûkxaneyek din a top Python ji bo NLP Gensim e. Bi eslê xwe ji bo modelkirina mijaran hatî pêşve xistin, pirtûkxane naha ji bo cûrbecûr karên NLP-ê, wekî pêvekirina belgeyan, tê bikar anîn. Gensim xwe dispêre algorîtmayan da ku têketina ji RAM-ê mezintir pêvajoyê bike. 

Bi navbeynkên xweyên xwerû, Gensim pêkanînên piralî yên algorîtmayên mîna Analîza Semantîk a Dereng (LSA) û Veqetandina Dirichlet a Dereng (LDA) bi dest dixe. Hin dozên din ên karanîna sereke yên pirtûkxaneyê peydakirina wekheviya nivîsê û veguherîna peyvan û belgeyan bo vektoran e. 

Pros û Neyzayên karanîna Gensim ji bo NLP: 

• Pros:
  • virtual Intuitive
  • Scalable
  • Pêkanîna bandorker a algorîtmayên populer ên mîna LSA û LDA
• Neyînî: 
  • Ji bo modelkirina nivîsê ya neserperiştkirî hatî çêkirin
  • Bi gelemperî pêdivî ye ku bi pirtûkxaneyên din ên mîna NLTK re were bikar anîn

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP pirtûkxaneyek e ku ji cûrbecûr amûrên teknolojiya zimanê mirovan pêk tê ku bi sepandina amûrên analîza zimanî li perçeyek nivîsê re dibe alîkar. CoreNLP dihêle ku hûn bi çend rêzikên kodê ve cûrbecûr taybetmendiyên nivîsê derxînin, wek mînak naskirina saziya binavkirî, nîşankirina beşek-axaftinê, û hêj bêtir. 

Yek ji hêmanên bêhempa yên CoreNLP ev e ku ew amûrên Stanford NLP yên mîna parser, analîza hestyarî, nîşana beşek-axaftinê (POS), û naskera sazûmana binavkirî (NER) vedihewîne. Ew bi tevahî pênc zimanan piştgirî dike: Îngilîzî, Erebî, Çînî, Almanî, Frensî û Spanî. 

Pros û Neyzayên karanîna CoreNLP ji bo NLP: 

• Pros:
  • Bikaranîna wê hêsan e
  • Nêzîkatiyên cihêreng tevlihev dike 
  • Lîsansa çavkaniya vekirî
• Neyînî: 
  • Navbera kevnar
  • Ne wekî pirtûkxaneyên din ên mîna spaCy hêzdar e

5. pattern

Nimûne ji bo her kesê ku ji bo NLP-ê pirtûkxaneyek Python-a-yek-yek digere vebijarkek girîng e. Ew pirtûkxaneyek pir-armanc e ku dikare NLP, derxistina daneyê, analîzkirina torê, fêrbûna makîneyê, û dîtbariyê bi rê ve bibe. Ew modulên ji bo derxistina daneyan ji endezyarên lêgerînê, Wikipedia, û torên civakî vedihewîne. 

Pattern ji bo peywirên NLP-ê yek ji pirtûkxaneyên herî bikêr tê hesibandin, taybetmendiyên mîna dîtina superlatives û berhevdanan, û her weha vedîtina rast û ramanê peyda dike. Van taybetmendiyan alîkariya wê dikin ku di nav pirtûkxaneyên din ên top de raweste. 

Pros û Neyzayên karanîna Pattern ji bo NLP: 

• Pros:
  • Xizmetên webê yên hilanîna daneyan
  • Analîz û dîtbariya torê
• Neyînî: 
  • Ji bo hin karên NLP-ê xweşbîniyê tune

6. TextBlob

Vebijarkek hêja ji bo pêşdebiran ku dixwazin bi NLP-ê di Python de dest pê bikin, TextBlob ji bo NLTK amadekariyek baş peyda dike. Ew navgînek hêsan-karanîna wê heye ku dest pê dike ku zû zû serîlêdanên bingehîn ên NLP-ê yên mîna analîza hestê û derxistina hevokê navdêr fêr bibin. 

Serlêdanek din a top ji bo TextBlob werger in, ku ji ber xwezaya tevlihev a wê bandorker e. Digel vê yekê, TextBlob ji NLTK-ê performansa kêm mîras digire, û divê ew ji bo hilberîna mezin neyê bikar anîn. 

Pros û Neyzayên karanîna TextBlob ji bo NLP: 

• Pros:
  • Ji bo destpêkên mezin mezin e
  • Ji bo NLTK zemîn peyda dike
  • Bikaranîna navbeynê hêsan e
• Neyînî: 
  • Performansa kêm ku ji NLTK hatî mîras kirin
  • Ji bo karanîna hilberîna mezin ne baş e

7. PyNLPI 

PyNLPI, ku wekî 'ananas' tê bilêvkirin, ji bo NLP pirtûkxaneyek Pythonek din e. Ew ji bo karên NLP-ê modulên Python-ê yên cihêreng ên xwerû-çêkirî vedihewîne, û yek ji taybetmendiyên wê yên sereke pirtûkxaneyek berfireh e ji bo xebata bi FoLiA XML (Format ji bo Annotasyona Ziman). 

Her yek ji modul û pakêtên veqetandî ji bo karên standard û pêşkeftî yên NLP-ê bikêr e. Hin ji van karan derxistina n-gram, navnîşên frekansê, û avakirina modelek zimanek hêsan an tevlihev e.

Pros û Neyzayên karanîna PyNLPI ji bo NLP: 

• Pros:
  • Derxistina n-gram û karên bingehîn ên din
  • Struktura Modular
• Neyînî: 
  • belgeyên Limited 

8. scikit-fêr bibin

Di eslê xwe de pêvekek sêyemîn a pirtûkxaneya SciPy, scikit-learn naha pirtûkxaneyek Python a serbixwe ye li ser Github. Ew ji hêla pargîdaniyên mezin ên mîna Spotify ve tê bikar anîn, û karanîna wê gelek feydeyên wê hene. Ji bo yekê, ew ji bo algorîtmayên fêrbûna makîneya klasîk pir bikêr e, wekî yên ji bo tespîtkirina spam, naskirina wêneyê, pêşbîn-çêkirin, û dabeşkirina xerîdar. 

Digel vê yekê, scikit-learn dikare ji bo karên NLP-ê yên mîna dabeşkirina nivîsê jî were bikar anîn, ku yek ji wan karên herî girîng e di fêrbûna makîneya çavdêriyê de. Bûyerek din a karanîna sereke analîza hestê ye, ku scikit-learn dikare ji bo analîzkirina raman an hestan bi daneyan re bibe alîkar.

Pros û Neyzayên karanîna PyNLPI ji bo NLP: 

• Pros:
  • Bi cûrbecûr model û algorîtmayan ve girêdayî ye
  • Li ser SciPy û NumPy hatî çêkirin
  • Tomara îsbatkirî ya serîlêdanên jiyana rast
• Neyînî: 
  • Piştgiriya sînorkirî ji bo fêrbûna kûr

9. Pirjimar

Nêzîkî dawiya navnîşa me Polyglot e, ku pirtûkxaneyek python-çavkaniyek vekirî ye ku ji bo pêkanîna karûbarên cûda yên NLP-ê tê bikar anîn. Li ser bingeha Numpy, ew pirtûkxaneyek pir bilez e ku cûrbecûr fermanên veqetandî pêşkêşî dike. 

Yek ji sedemên ku Polyglot ji bo NLP-ê pir bikêr e ev e ku ew serîlêdanên pirzimanî yên berfireh piştgirî dike. Belgeyên wê destnîşan dikin ku ew ji bo 165 zimanan piştgirî dide tokenîzasyonê, ji bo 196 zimanan vedîtina ziman, û ji bo 16 zimanan nîşankirina beşek axaftinê piştgirî dike. 

Pros û Neyzayên karanîna Polyglot ji bo NLP: 

• Pros:
  • Pirzimanî bi nêzîkî 200 zimanên mirovan di hin karan de
  • Li ser NumPy hatî çêkirin
• Neyînî: 
  • Civaka piçûktir dema ku bi pirtûkxaneyên din ên wekî NLTK û spaCy re têne berhev kirin

10. PyTorch

Girtina navnîşa me ya 10 pirtûkxaneyên Python-ê yên çêtirîn ên ji bo NLP PyTorch e, pirtûkxaneyek çavkaniyek vekirî ku ji hêla tîmê lêkolînê ya AI-ê ya Facebook-ê ve di sala 2016-an de hatî afirandin. Navê pirtûkxaneyê ji Torch-ê hatî girtin, ku çarçoveyek fêrbûna kûr e ku bi zimanê bernamenûsê Lua hatî nivîsandin. . 

PyTorch we dihêle ku hûn gelek karan pêk bînin, û ew bi taybetî ji bo serîlêdanên fêrbûna kûr ên mîna NLP û dîtina komputerê bikêr e. 

Hin aliyên çêtirîn ên PyTorch leza wê ya bilind a darvekirinê vedihewîne, ku ew dikare bigihîje tewra dema ku grafikên giran jî bi dest bixe. Ew di heman demê de pirtûkxaneyek maqûl e, ku karibe li ser pêvajoyên hêsan an CPU û GPU-yê bixebite. PyTorch xwedan API-yên hêzdar e ku dihêle hûn pirtûkxaneyê berfireh bikin, û hem jî amûrek zimanê xwezayî. 

Pros û Neyzayên karanîna Pytorch ji bo NLP: 

• Pros:
  • Çarçoveyek bihêz
  • Platforma Cloud û ekosîstema
• Neyînî: 
  • Amûrên fêrbûna makîneya gelemperî
  • Zanyariyek kûr a algorîtmayên bingehîn ên NLP hewce dike