Միացեք մեզ
Python գրադարաններ.
   Python գրադարաններ  
10 լավագույն Python գրադարանները բնական լեզվի մշակման համար
 
 Թարմացվել է on   
 
Python-ը լայնորեն համարվում է լավագույն ծրագրավորման լեզուն, և այն կարևոր նշանակություն ունի արհեստական ​​ինտելեկտի (AI) և մեքենայական ուսուցման առաջադրանքների համար: Python-ը չափազանց արդյունավետ ծրագրավորման լեզու է, երբ համեմատվում է այլ հիմնական լեզուների հետ, և այն հիանալի ընտրություն է սկսնակների համար՝ շնորհիվ իր անգլերենի նման հրամանների և շարահյուսության: Python ծրագրավորման լեզվի մեկ այլ լավագույն ասպեկտներից մեկն այն է, որ այն բաղկացած է հսկայական քանակությամբ բաց կոդով գրադարաններից, որոնք այն օգտակար են դարձնում առաջադրանքների լայն շրջանակի համար: 
Python և NLP
Բնական լեզվի մշակումը կամ NLP-ն արհեստական ​​ինտելեկտի ոլորտ է, որի նպատակն է հասկանալ մարդկային բնական լեզուների իմաստաբանությունն ու ենթատեքստերը: Միջառարկայական ոլորտը միավորում է լեզվաբանության և համակարգչային գիտության ոլորտների տեխնիկան, որն օգտագործվում է չաթ-բոտերի և թվային օգնականների նման տեխնոլոգիաներ ստեղծելու համար: 
Կան բազմաթիվ ասպեկտներ, որոնք Python-ը դարձնում են հիանալի ծրագրավորման լեզու NLP նախագծերի համար, ներառյալ նրա պարզ շարահյուսությունը և թափանցիկ իմաստաբանությունը: Մշակողները կարող են նաև մուտք գործել հիանալի աջակցության ուղիներ՝ այլ լեզուների և գործիքների հետ ինտեգրվելու համար: 
Թերևս Python-ի լավագույն կողմը NLP-ի համար այն է, որ այն ծրագրավորողներին տրամադրում է NLP գործիքների և գրադարանների լայն շրջանակ, որոնք թույլ են տալիս նրանց կատարել մի շարք առաջադրանքներ, ինչպիսիք են թեմայի մոդելավորումը, փաստաթղթերի դասակարգումը, խոսքի մասի (POS) հատկորոշումը, բառերի վեկտորներ, տրամադրությունների վերլուծություն և այլն: 
Եկեք նայենք 10 լավագույն Python գրադարաններին բնական լեզվի մշակման համար. 
1. Բնական լեզվի գործիքակազմ (NLTK) 
Մեր ցուցակը գլխավորում է Natural Language Toolkit-ը (NLTK), որը լայնորեն համարվում է Python-ի լավագույն գրադարանը NLP-ի համար: NLTK-ն էական գրադարան է, որն աջակցում է այնպիսի առաջադրանքներին, ինչպիսիք են դասակարգումը, հատկորոշումը, բխում, վերլուծությունը և իմաստային հիմնավորումը: Այն հաճախ ընտրվում է սկսնակների կողմից, ովքեր ցանկանում են ներգրավվել NLP-ի և մեքենայական ուսուցման ոլորտներում: 
NLTK-ն շատ բազմակողմանի գրադարան է, և այն օգնում է ձեզ ստեղծել բարդ NLP գործառույթներ: Այն ձեզ տրամադրում է ալգորիթմների մեծ շարք, որոնցից կարող եք ընտրել ցանկացած կոնկրետ խնդրի համար: NLTK-ն աջակցում է տարբեր լեզուների, ինչպես նաև բազմալեզու անվանված միավորներին: 
Քանի որ NLTK-ն տողերի մշակման գրադարան է, այն ընդունում է տողերը որպես մուտքագրում և վերադարձնում է տողերը կամ տողերի ցուցակները որպես ելք: 
NLTK-ի օգտագործման առավելություններն ու թերությունները NLP-ի համար. 
  • Կոալիցիայում:
    • Ամենահայտնի NLP գրադարանը
    • Երրորդ կողմի ընդլայնումներ
  • Դեմ: 
    • Ուսման կորը
    • Երբեմն դանդաղ
    • Նյարդային ցանցերի մոդելներ չկան
    • Տեքստը բաժանում է միայն նախադասությունների
2. ընդարձակ
SpaCy-ն բաց կոդով NLP գրադարան է, որը բացահայտորեն նախատեսված է արտադրական օգտագործման համար: SpaCy-ն ծրագրավորողներին հնարավորություն է տալիս ստեղծել հավելվածներ, որոնք կարող են մշակել և հասկանալ հսկայական ծավալի տեքստ: Python գրադարանը հաճախ օգտագործվում է բնական լեզվի ըմբռնման համակարգեր և տեղեկատվության արդյունահանման համակարգեր կառուցելու համար: 
SpaCy-ի մյուս հիմնական առավելություններից մեկն այն է, որ այն աջակցում է ավելի քան 49 լեզուների նշանավորմանը, քանի որ այն բեռնված է նախապես պատրաստված վիճակագրական մոդելներով և բառերի վեկտորներով: SpaCy-ի օգտագործման լավագույն դեպքերից մի քանիսը ներառում են որոնման ավտոմատ լրացում, ավտոմատ ուղղում, առցանց ակնարկների վերլուծություն, հիմնական թեմաների արդյունահանում և շատ ավելին:
NLP-ի համար spaCy-ի օգտագործման առավելություններն ու թերությունները. 
  • Կոալիցիայում:
    • Արագ
    • Հեշտ է օգտագործման համար
    • Հիանալի է սկսնակ ծրագրավորողների համար
    • Վերապատրաստման մոդելների համար հենվում է նեյրոնային ցանցերի վրա
  • Դեմ: 
    • Ոչ այնքան ճկուն, որքան NLTK-ի նման այլ գրադարանները
3. Գենսիմ
NLP-ի մեկ այլ լավագույն Python գրադարանը Gensim-ն է: Սկզբնապես մշակված թեմաների մոդելավորման համար, գրադարանն այժմ օգտագործվում է NLP-ի մի շարք առաջադրանքների համար, ինչպիսիք են փաստաթղթերի ինդեքսավորումը: Gensim-ը հիմնվում է ալգորիթմների վրա՝ RAM-ից ավելի մեծ մուտքեր մշակելու համար: 
Իր ինտուիտիվ ինտերֆեյսներով Gensim-ը հասնում է ալգորիթմների արդյունավետ բազմաբնույթ իրականացումներին, ինչպիսիք են Լատենտ իմաստային վերլուծությունը (LSA) և թաքնված Դիրիխլետի հատկացումը (LDA): Գրադարանի այլ հիմնական օգտագործման դեպքերը ներառում են տեքստի նմանություն գտնելը և բառերն ու փաստաթղթերը վեկտորի վերածելը: 
Gensim-ը NLP-ի համար օգտագործելու առավելություններն ու թերությունները. 
  • Կոալիցիայում:
    • Ինտուիտիվ ինտերֆեյս
    • Ընդլայնելի
    • Հանրաճանաչ ալգորիթմների արդյունավետ իրականացում, ինչպիսիք են LSA-ն և LDA-ն
  • Դեմ: 
    • Նախատեսված է չվերահսկվող տեքստի մոդելավորման համար
    • Հաճախ անհրաժեշտ է օգտագործել NLTK-ի նման այլ գրադարանների հետ
5. CoreNLP 
Stanford CoreNLP-ն գրադարան է, որը բաղկացած է մարդկային լեզվի տարբեր տեխնոլոգիական գործիքներից, որոնք օգնում են լեզվական վերլուծության գործիքների կիրառմանը տեքստի մի հատվածում: CoreNLP-ն թույլ է տալիս տեքստային հատկությունների լայն շրջանակ հանել, ինչպիսիք են անվանական օբյեկտի ճանաչումը, խոսքի մասի հատկորոշումը և ավելին ընդամենը մի քանի տող կոդով: 
CoreNLP-ի եզակի ասպեկտներից մեկն այն է, որ այն ներառում է Stanford NLP գործիքներ, ինչպիսիք են վերլուծիչը, զգացմունքների վերլուծությունը, խոսքի մասի (POS) հատկորոշիչը և անվանված էության ճանաչիչը (NER): Այն աջակցում է ընդհանուր առմամբ հինգ լեզուների՝ անգլերեն, արաբերեն, չինարեն, գերմաներեն, ֆրանսերեն և իսպաներեն: 
CoreNLP-ի NLP-ի համար օգտագործելու առավելություններն ու թերությունները. 
  • Կոալիցիայում:
    • Հեշտ է օգտագործման համար
    • Համատեղում է տարբեր մոտեցումներ 
    • Բաց կոդով լիցենզիա
  • Դեմ: 
    • Հնացած ինտերֆեյս
    • Ոչ այնքան հզոր, որքան spaCy-ի նման այլ գրադարանները
5. Օրինակ
Pattern-ը հիանալի տարբերակ է բոլոր նրանց համար, ովքեր փնտրում են Python-ի բոլորը մեկ գրադարան NLP-ի համար: Այն բազմաֆունկցիոնալ գրադարան է, որը կարող է կարգավորել NLP, տվյալների արդյունահանում, ցանցային վերլուծություն, մեքենայական ուսուցում և վիզուալիզացիա: Այն ներառում է որոնման ինժեներների, Վիքիպեդիայի և սոցիալական ցանցերի տվյալների արդյունահանման մոդուլներ: 
Pattern-ը համարվում է NLP առաջադրանքների համար ամենաօգտակար գրադարաններից մեկը, որն ապահովում է այնպիսի հնարավորություններ, ինչպիսիք են գերադասելի և համեմատականներ գտնելը, ինչպես նաև փաստերի և կարծիքների հայտնաբերումը: Այս հատկանիշներն օգնում են նրան առանձնանալ այլ լավագույն գրադարանների շարքում: 
NLP-ի համար Pattern-ի օգտագործման առավելություններն ու թերությունները. 
  • Կոալիցիայում:
    • Տվյալների հանքարդյունաբերության վեբ ծառայություններ
    • Ցանցի վերլուծություն և պատկերացում
  • Դեմ: 
    • Բացակայում է օպտիմալացում NLP-ի որոշ առաջադրանքների համար
6. TextBlob
Հիանալի տարբերակ ծրագրավորողների համար, ովքեր ցանկանում են սկսել Python-ում NLP-ով, TextBlob-ը լավ նախապատրաստություն է ապահովում NLTK-ի համար: Այն ունի հեշտ օգտագործման ինտերֆեյս, որը թույլ է տալիս սկսնակներին արագ սովորել NLP-ի հիմնական ծրագրերը, ինչպիսիք են զգացմունքների վերլուծությունը և գոյական արտահայտությունների արդյունահանումը: 
TextBlob-ի մեկ այլ լավագույն հավելված թարգմանություններն են, ինչը տպավորիչ է՝ հաշվի առնելով դրա բարդ բնույթը: Այս ամենով հանդերձ, TextBlob-ը ժառանգում է ցածր կատարողականություն NLTK-ից, և այն չպետք է օգտագործվի լայնածավալ արտադրության համար: 
NLP-ի համար TextBlob-ի օգտագործման առավելություններն ու թերությունները. 
  • Կոալիցիայում:
    • Հիանալի է սկսնակների համար
    • Ապահովում է հիմք NLTK-ի համար
    • Հեշտ օգտագործման ինտերֆեյս
  • Դեմ: 
    • NLTK-ից ժառանգված ցածր կատարողականություն
    • Լավ չէ լայնածավալ արտադրական օգտագործման համար
7. PyNLPI 
PyNLPI-ն, որն արտասանվում է որպես «արքայախնձոր», ևս մեկ Python գրադարան է NLP-ի համար: Այն պարունակում է տարբեր պատվերով պատրաստված Python մոդուլներ NLP առաջադրանքների համար, և դրա լավագույն առանձնահատկություններից մեկը FoLiA XML-ի հետ աշխատելու համար նախատեսված ընդարձակ գրադարանն է (Լեզվական անոտացիայի ձևաչափ): 
Առանձնացված մոդուլներից և փաթեթներից յուրաքանչյուրն օգտակար է ստանդարտ և առաջադեմ NLP առաջադրանքների համար: Այս առաջադրանքներից մի քանիսը ներառում են n-գրամների արդյունահանում, հաճախականությունների ցուցակներ և պարզ կամ բարդ լեզվական մոդելի կառուցում:
NLP-ի համար PyNLPI-ի օգտագործման առավելություններն ու թերությունները. 
  • Կոալիցիայում:
    • n-գրամների արդյունահանում և այլ հիմնական առաջադրանքներ
    • Մոդուլային կառուցվածք
  • Դեմ: 
    • Սահմանափակ փաստաթղթեր 
8. scikit- սովորել
Ի սկզբանե որպես երրորդ կողմի ընդլայնում SciPy գրադարանի համար, scikit-learn-ն այժմ հանդիսանում է առանձին Python գրադարան Github-ում: Այն օգտագործվում է Spotify-ի նման խոշոր ընկերությունների կողմից, և դրա օգտագործումը շատ առավելություններ ունի: Առաջին հերթին, այն շատ օգտակար է դասական մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների համար, ինչպիսիք են սպամի հայտնաբերման, պատկերի ճանաչման, կանխատեսումների կատարման և հաճախորդների հատվածավորման համար: 
Դրանով հանդերձ, scikit-learn-ը կարող է օգտագործվել նաև NLP առաջադրանքների համար, ինչպիսիք են տեքստի դասակարգումը, որը վերահսկվող մեքենայական ուսուցման ամենակարևոր խնդիրներից մեկն է: Մեկ այլ հիմնական կիրառման դեպք է տրամադրությունների վերլուծությունը, որը scikit-learn-ը կարող է օգնել իրականացնել՝ վերլուծելու կարծիքները կամ զգացմունքները տվյալների միջոցով:
NLP-ի համար PyNLPI-ի օգտագործման առավելություններն ու թերությունները. 
  • Կոալիցիայում:
    • Բազմակողմանի մոդելների և ալգորիթմների շարք
    • Կառուցված է SciPy-ի և NumPy-ի վրա
    • Իրական կյանքի կիրառությունների ապացուցված ռեկորդ
  • Դեմ: 
    • Սահմանափակ աջակցություն խորը ուսուցման համար
9. Բազմալեզու
Մեր ցուցակի ավարտին է մոտենում Polyglot-ը, որը բաց կոդով python գրադարան է, որն օգտագործվում է տարբեր NLP գործողություններ կատարելու համար: Numpy-ի հիման վրա դա աներևակայելի արագ գրադարան է, որն առաջարկում է հատուկ հրամանների մեծ տեսականի: 
Polyglot-ի NLP-ի համար այդքան օգտակար պատճառներից մեկն այն է, որ այն աջակցում է լայնածավալ բազմալեզու հավելվածներին: Փաստաթղթերը ցույց են տալիս, որ այն աջակցում է 165 լեզուների ցուցանակացմանը, 196 լեզուների համար լեզվի հայտնաբերմանը և 16 լեզուների համար խոսքի մասի հատկորոշմանը: 
NLP-ի համար Polyglot-ի օգտագործման առավելություններն ու թերությունները. 
  • Կոալիցիայում:
    • Բազմալեզու՝ մոտ 200 մարդկային լեզուներով որոշ առաջադրանքներում
    • Կառուցված է NumPy-ի վերևում
  • Դեմ: 
    • Ավելի փոքր համայնք, երբ համեմատվում են այլ գրադարանների հետ, ինչպիսիք են NLTK-ն և spaCy-ն
10: PyTorch- ը
Փակելով մեր 10 լավագույն Python գրադարանների ցանկը NLP-ի համար PyTorch-ն է՝ բաց կոդով գրադարան, որը ստեղծվել է Facebook-ի AI հետազոտական ​​թիմի կողմից 2016 թվականին: Գրադարանի անվանումը ծագել է Torch-ից, որը խորը ուսուցման շրջանակ է՝ գրված Lua ծրագրավորման լեզվով: . 
PyTorch-ը ձեզ հնարավորություն է տալիս կատարել բազմաթիվ առաջադրանքներ, և այն հատկապես օգտակար է խորը ուսուցման ծրագրերի համար, ինչպիսիք են NLP-ն և համակարգչային տեսլականը: 
PyTorch-ի լավագույն ասպեկտներից մի քանիսը ներառում են կատարման բարձր արագությունը, որին այն կարող է հասնել նույնիսկ ծանր գրաֆիկների հետ աշխատելիս: Այն նաև ճկուն գրադարան է, որը կարող է աշխատել պարզեցված պրոցեսորների կամ պրոցեսորների և գրաֆիկական պրոցեսորների վրա: PyTorch-ն ունի հզոր API-ներ, որոնք հնարավորություն են տալիս ընդլայնել գրադարանը, ինչպես նաև բնական լեզվի գործիքակազմ: 
NLP-ի համար Pytorch-ի օգտագործման առավելություններն ու թերությունները. 
  • Կոալիցիայում:
    • Ամուր շրջանակ
    • Ամպային հարթակ և էկոհամակարգ
  • Դեմ: 
    • Ընդհանուր մեքենայական ուսուցման գործիքակազմ
    • Պահանջում է NLP-ի հիմնական ալգորիթմների խորը գիտելիքներ 
       
 Հարակից թեմաներ.
 
Ալեքս Մաքֆարլանդը արհեստական ​​ինտելեկտի լրագրող և գրող է, ով ուսումնասիրում է արհեստական ​​բանականության վերջին զարգացումները: Նա համագործակցել է արհեստական ​​ինտելեկտի բազմաթիվ ստարտափների և հրատարակությունների հետ ամբողջ աշխարհում: