10 geriausių Python bibliotekų, skirtų natūralios kalbos apdorojimui

Python yra plačiai laikomas geriausia programavimo kalba ir yra labai svarbus dirbtinio intelekto (AI) ir mašininio mokymosi užduotims. „Python“ yra ypač efektyvi programavimo kalba, palyginti su kitomis pagrindinėmis kalbomis, ir tai puikus pasirinkimas pradedantiesiems dėl anglų kalbos komandų ir sintaksės. Kitas vienas iš geriausių Python programavimo kalbos aspektų yra tai, kad ją sudaro daugybė atvirojo kodo bibliotekų, todėl ji naudinga atliekant įvairias užduotis. 

Python ir NLP

Natūralios kalbos apdorojimas arba NLP yra AI sritis, kuria siekiama suprasti natūralių žmogaus kalbų semantiką ir konotacijas. Tarpdisciplininė sritis sujungia lingvistikos ir informatikos sričių metodus, kurie naudojami kuriant tokias technologijas kaip pokalbių robotai ir skaitmeniniai asistentai. 

Yra daug aspektų, dėl kurių Python yra puiki programavimo kalba NLP projektams, įskaitant paprastą sintaksę ir skaidrią semantiką. Kūrėjai taip pat gali pasiekti puikius palaikymo kanalus, skirtus integracijai su kitomis kalbomis ir įrankiais. 

Galbūt geriausias „Python for NLP“ aspektas yra tai, kad kūrėjams suteikiama daugybė NLP įrankių ir bibliotekų, leidžiančių jiems atlikti daugybę užduočių, tokių kaip temų modeliavimas, dokumentų klasifikavimas, kalbos dalies (POS) žymėjimas, žodžių vektoriai, sentimentų analizė ir kt. 

Pažvelkime į 10 geriausių Python bibliotekų, skirtų natūralios kalbos apdorojimui: 

1. Natūralios kalbos įrankių rinkinys (NLTK) 

Mūsų sąrašo viršuje yra natūralios kalbos įrankių rinkinys (NLTK), kuris plačiai laikomas geriausia NLP Python biblioteka. NLTK yra esminė biblioteka, palaikanti tokias užduotis kaip klasifikavimas, žymėjimas, kamieninių dalių sudarymas, analizavimas ir semantinis samprotavimas. Jį dažnai renkasi pradedantieji, norintys įsitraukti į NLP ir mašininio mokymosi sritis. 

NLTK yra labai universali biblioteka, kuri padeda kurti sudėtingas NLP funkcijas. Jame pateikiamas didelis algoritmų rinkinys, kurį galite pasirinkti bet kuriai konkrečiai problemai spręsti. NLTK palaiko įvairias kalbas, taip pat kelių kalbų pavadinimus. 

Kadangi NLTK yra eilučių apdorojimo biblioteka, ji naudoja eilutes kaip įvestį ir grąžina eilutes arba eilučių sąrašus kaip išvestį. 

Privalumai ir trūkumai naudojant NLTK NLP: 

• Argumentai "už":
  • Labiausiai žinoma NLP biblioteka
  • Trečiųjų šalių plėtiniai
• Trūkumai: 
  • Mokymosi kreivė
  • Kartais lėtai
  • Nėra neuroninių tinklų modelių
  • Tik skaido tekstą sakiniais

2. erdvus

SpaCy yra atvirojo kodo NLP biblioteka, specialiai sukurta gamybiniam naudojimui. „SpaCy“ leidžia kūrėjams kurti programas, kurios gali apdoroti ir suprasti didžiulius teksto kiekius. Python biblioteka dažnai naudojama natūralios kalbos supratimo sistemoms ir informacijos išgavimo sistemoms kurti. 

Vienas iš kitų pagrindinių „spaCy“ pranašumų yra tai, kad jis palaiko žetonų naudojimą daugiau nei 49 kalbomis, nes jame yra iš anksto paruoštų statistinių modelių ir žodžių vektorių. Kai kurie populiariausi „spaCy“ naudojimo atvejai apima automatinį paieškos užbaigimą, automatinį taisymą, internetinių apžvalgų analizavimą, pagrindinių temų ištraukimą ir daug daugiau.

„SpaCy“ naudojimo NLP privalumai ir trūkumai: 

• Argumentai "už":
  • pasipūtimas
  • Lengva naudoti
  • Puikiai tinka pradedantiesiems kūrėjams
  • Kuriant mokymo modelius remiasi neuroniniais tinklais
• Trūkumai: 
  • Ne tokia lanksti kaip kitos bibliotekos, tokios kaip NLTK

3. Gensim

Kita populiariausia NLP „Python“ biblioteka yra „Gensim“. Iš pradžių sukurta temų modeliavimui, biblioteka dabar naudojama įvairioms NLP užduotims, pavyzdžiui, dokumentų indeksavimui. „Gensim“ remiasi algoritmais, kad apdorotų didesnę nei RAM įvestį. 

Su savo intuityviomis sąsajomis „Gensim“ pasiekia efektyvų kelių branduolių algoritmų, tokių kaip latentinė semantinė analizė (LSA) ir latentinis dirichlet paskirstymas (LDA), įgyvendinimą. Kai kurie kiti populiariausi bibliotekos naudojimo atvejai apima teksto panašumo radimą ir žodžių bei dokumentų konvertavimą į vektorius. 

„Gensim“ naudojimo NLP privalumai ir trūkumai: 

• Argumentai "už":
  • Intuityvi sąsaja
  • Keičiamo dydžio
  • Efektyvus populiarių algoritmų, tokių kaip LSA ir LDA, įgyvendinimas
• Trūkumai: 
  • Sukurta neprižiūrimam teksto modeliavimui
  • Dažnai reikia naudoti su kitomis bibliotekomis, tokiomis kaip NLTK

5. CoreNLP 

„Stanford CoreNLP“ yra biblioteka, susidedanti iš įvairių žmogaus kalbos technologijų įrankių, padedančių teksto daliai pritaikyti lingvistinės analizės įrankius. „CoreNLP“ leidžia išgauti daugybę teksto ypatybių, tokių kaip įvardinto objekto atpažinimas, kalbos dalies žymėjimas ir kt., naudojant vos kelias kodo eilutes. 

Vienas iš unikalių CoreNLP aspektų yra tai, kad jame yra Stanfordo NLP įrankių, tokių kaip analizatorius, nuotaikų analizė, kalbos dalies (POS) žymeklis ir pavadinto objekto atpažinimo priemonė (NER). Iš viso jis palaiko penkias kalbas: anglų, arabų, kinų, vokiečių, prancūzų ir ispanų. 

„CoreNLP“ naudojimo NLP privalumai ir trūkumai: 

• Argumentai "už":
  • Lengva naudoti
  • Sujungia įvairius metodus 
  • Atvirojo kodo licencija
• Trūkumai: 
  • Pasenusi sąsaja
  • Ne tokia galinga kaip kitos bibliotekos, tokios kaip „spaCy“.

5. Raštai

Šablonas yra puikus pasirinkimas tiems, kurie ieško „viskas viename“ Python bibliotekos, skirtos NLP. Tai daugiafunkcė biblioteka, galinti valdyti NLP, duomenų gavybą, tinklo analizę, mašininį mokymąsi ir vizualizaciją. Tai apima duomenų gavybos modulius iš paieškos inžinierių, Vikipedijos ir socialinių tinklų. 

Pattern yra laikoma viena naudingiausių bibliotekų atliekant NLP užduotis, teikiant tokias funkcijas kaip superlatyvų ir palyginimų paieška, taip pat faktų ir nuomonės aptikimas. Šios funkcijos padeda išsiskirti iš kitų geriausių bibliotekų. 

NLP modelio naudojimo privalumai ir trūkumai: 

• Argumentai "už":
  • Duomenų gavybos žiniatinklio paslaugos
  • Tinklo analizė ir vizualizacija
• Trūkumai: 
  • Trūksta kai kurių NLP užduočių optimizavimo

6. TextBlob

Puikus pasirinkimas kūrėjams, norintiems pradėti naudotis NLP „Python“, „TextBlob“ yra geras pasiruošimas NLTK. Jame yra paprasta naudoti sąsaja, kuri leidžia pradedantiesiems greitai išmokti pagrindinių NLP programų, tokių kaip nuotaikų analizė ir daiktavardžių frazių ištraukimas. 

Kita populiariausia „TextBlob“ programa yra vertimai, o tai įspūdinga, atsižvelgiant į sudėtingą jos pobūdį. Atsižvelgiant į tai, „TextBlob“ paveldi žemą našumą iš NLTK, todėl jis neturėtų būti naudojamas didelio masto gamybai. 

„TextBlob“ naudojimo NLP privalumai ir trūkumai: 

• Argumentai "už":
  • Puikiai tinka pradedantiesiems
  • Suteikia pagrindą NLTK
  • Lengva naudoti sąsaja
• Trūkumai: 
  • Žemas našumas, paveldėtas iš NLTK
  • Netinka didelio masto gamybai

7. PyNLPI 

PyNLPI, kuris tariamas kaip „ananasas“, yra dar viena „Python“ biblioteka, skirta NLP. Jame yra įvairių pagal užsakymą pagamintų Python modulių, skirtų NLP užduotims, o viena iš svarbiausių jo funkcijų yra plati biblioteka, skirta darbui su FoLiA XML (kalbinės anotacijos formatas). 

Kiekvienas iš atskirtų modulių ir paketų yra naudingas atliekant standartines ir išplėstines NLP užduotis. Kai kurios iš šių užduočių apima n-gramų ištraukimą, dažnių sąrašus ir paprasto ar sudėtingo kalbos modelio kūrimą.

„PyNLPI“ naudojimo NLP privalumai ir trūkumai: 

• Argumentai "už":
  • N-gramų ištraukimas ir kitos pagrindinės užduotys
  • Modulinė struktūra
• Trūkumai: 
  • Ribota dokumentacija 

8. scikit-mokytis

Iš pradžių scikit-learn buvo trečiosios šalies „SciPy“ bibliotekos plėtinys, o dabar yra atskira „Python“ biblioteka „Github“. Jį naudoja didelės įmonės, tokios kaip „Spotify“, ir jos naudojimas turi daug privalumų. Viena vertus, tai labai naudinga naudojant klasikinius mašininio mokymosi algoritmus, tokius kaip šlamšto aptikimas, vaizdų atpažinimas, numatymas ir klientų segmentavimas. 

Atsižvelgiant į tai, scikit-learn taip pat gali būti naudojamas atliekant NLP užduotis, pvz., teksto klasifikavimą, kuris yra viena iš svarbiausių prižiūrimo mašininio mokymosi užduočių. Kitas populiariausias naudojimo atvejis yra nuotaikų analizė, kurią naudojant scikit-learn gali padėti analizuoti nuomones ar jausmus naudojant duomenis.

„PyNLPI“ naudojimo NLP privalumai ir trūkumai: 

• Argumentai "už":
  • Universalus su daugybe modelių ir algoritmų
  • Sukurta naudojant SciPy ir NumPy
  • Įrodytas realių programų įrašas
• Trūkumai: 
  • Ribota gilaus mokymosi parama

9. Poliglotas

Mūsų sąrašo pabaigoje yra „Polyglot“, kuri yra atvirojo kodo python biblioteka, naudojama įvairioms NLP operacijoms atlikti. Remiantis Numpy, tai neįtikėtinai greita biblioteka, siūlanti daugybę specialių komandų. 

Viena iš priežasčių, kodėl „Polyglot“ yra tokia naudinga NLP, yra ta, kad jis palaiko plačias daugiakalbes programas. Jo dokumentacija rodo, kad ji palaiko prieigos raktus 165 kalboms, kalbos aptikimą 196 kalboms ir dalies kalbos žymėjimą 16 kalbų. 

„Polyglot“ naudojimo NLP privalumai ir trūkumai: 

• Argumentai "už":
  • Daugiakalbis su beveik 200 žmonių kalbų atliekant kai kurias užduotis
  • Pastatytas ant NumPy
• Trūkumai: 
  • Mažesnė bendruomenė, palyginti su kitomis bibliotekomis, tokiomis kaip NLTK ir spaCy

10. „PyTorch“

10 geriausių NLP skirtų Python bibliotekų sąrašo pabaiga yra PyTorch, atvirojo kodo biblioteka, kurią 2016 m. sukūrė Facebook AI tyrimų komanda. Bibliotekos pavadinimas kilęs iš Torch, kuris yra gilaus mokymosi sistema, parašyta Lua programavimo kalba. . 

„PyTorch“ leidžia atlikti daugybę užduočių ir ypač naudinga gilaus mokymosi programoms, tokioms kaip NLP ir kompiuterinė vizija. 

Kai kurie iš geriausių PyTorch aspektų yra didelis vykdymo greitis, kurį jis gali pasiekti net tvarkydamas sunkius grafikus. Tai taip pat lanksti biblioteka, galinti veikti supaprastintuose procesoriuose arba CPU ir GPU. PyTorch turi galingas API, kurios leidžia išplėsti biblioteką, taip pat natūralios kalbos įrankių rinkinį. 

„Pytorch“ naudojimo NLP privalumai ir trūkumai: 

• Argumentai "už":
  • Tvirtas karkasas
  • Debesų platforma ir ekosistema
• Trūkumai: 
  • Bendras mašininio mokymosi įrankių rinkinys
  • Reikia išsamių žinių apie pagrindinius NLP algoritmus