10 najboljih Python biblioteka za obradu prirodnog jezika

Python se naširoko smatra najboljim programskim jezikom i ključan je za zadatke umjetne inteligencije (AI) i strojnog učenja. Python je izuzetno učinkovit programski jezik u usporedbi s drugim glavnim jezicima i izvrstan je izbor za početnike zahvaljujući svojim naredbama i sintaksi sličnim engleskom. Još jedan od najboljih aspekata programskog jezika Python je to što se sastoji od ogromne količine biblioteka otvorenog koda, što ga čini korisnim za širok raspon zadataka. 

Python i NLP

Obrada prirodnog jezika, ili NLP, polje je umjetne inteligencije koje ima za cilj razumjeti semantiku i konotacije prirodnih ljudskih jezika. Interdisciplinarno područje kombinira tehnike iz područja lingvistike i računalnih znanosti, koje se koriste za stvaranje tehnologija poput chatbota i digitalnih pomoćnika. 

Mnogo je aspekata koji Python čine izvrsnim programskim jezikom za NLP projekte, uključujući njegovu jednostavnu sintaksu i transparentnu semantiku. Programeri također mogu pristupiti izvrsnim kanalima podrške za integraciju s drugim jezicima i alatima. 

Možda je najbolji aspekt Pythona za NLP to što programerima pruža širok raspon NLP alata i biblioteka koje im omogućuju da se nose s brojnim zadacima, kao što su modeliranje tema, klasifikacija dokumenata, označavanje dijela govora (POS), vektore riječi, analizu osjećaja i više. 

Pogledajmo 10 najboljih Python biblioteka za obradu prirodnog jezika: 

1. Alati za prirodni jezik (NLTK) 

Na vrhu našeg popisa je Natural Language Toolkit (NLTK), koji se naširoko smatra najboljom Python bibliotekom za NLP. NLTK je ključna biblioteka koja podržava zadatke kao što su klasifikacija, označavanje, korijen, raščlanjivanje i semantičko zaključivanje. Često ga biraju početnici koji se žele uključiti u polja NLP-a i strojnog učenja. 

NLTK je vrlo svestrana biblioteka i pomaže vam u stvaranju složenih NLP funkcija. Omogućuje vam veliki skup algoritama koje možete izabrati za svaki određeni problem. NLTK podržava različite jezike, kao i imenovane entitete za više jezika. 

Budući da je NLTK biblioteka za obradu nizova, uzima nizove kao ulaz i vraća nizove ili popise nizova kao izlaz. 

Za i protiv korištenja NLTK za NLP: 

• Pros:
  • Najpoznatija NLP biblioteka
  • Proširenja trećih strana
• Cons: 
  • Krivulja ucenja
  • Povremeno sporo
  • Nema modela neuronske mreže
  • Samo dijeli tekst po rečenicama

2. prostrano

SpaCy je NLP biblioteka otvorenog koda posebno dizajnirana za proizvodnu upotrebu. SpaCy omogućuje programerima stvaranje aplikacija koje mogu obraditi i razumjeti ogromne količine teksta. Python biblioteka često se koristi za izgradnju sustava za razumijevanje prirodnog jezika i sustava za ekstrakciju informacija. 

Jedna od drugih velikih prednosti spaCyja je ta što podržava tokenizaciju za više od 49 jezika zahvaljujući tome što je učitan s unaprijed obučenim statističkim modelima i vektorima riječi. Neki od najboljih slučajeva upotrebe za spaCy uključuju automatsko dovršavanje pretraživanja, automatsko ispravljanje, analiziranje online recenzija, izdvajanje ključnih tema i još mnogo toga.

Za i protiv korištenja spaCy za NLP: 

• Pros:
  • pompeznost
  • Jednostavan za korištenje
  • Izvrsno za programere početnike
  • Oslanja se na neuronske mreže za modele obuke
• Cons: 
  • Nije tako fleksibilan kao druge biblioteke poput NLTK-a

3. Gensim

Još jedna vrhunska Python biblioteka za NLP je Gensim. Izvorno razvijena za modeliranje tema, biblioteka se sada koristi za razne NLP zadatke, kao što je indeksiranje dokumenata. Gensim se oslanja na algoritme za obradu unosa većeg od RAM-a. 

Sa svojim intuitivnim sučeljima, Gensim postiže učinkovite višejezgrene implementacije algoritama poput latentne semantičke analize (LSA) i latentne Dirichletove dodjele (LDA). Neki od drugih najboljih slučajeva korištenja knjižnice uključuju pronalaženje sličnosti teksta i pretvaranje riječi i dokumenata u vektore. 

Za i protiv korištenja Gensima za NLP: 

• Pros:
  • Intuitivno sučelje
  • Scalable
  • Učinkovita implementacija popularnih algoritama kao što su LSA i LDA
• Cons: 
  • Dizajniran za modeliranje teksta bez nadzora
  • Često se treba koristiti s drugim bibliotekama kao što je NLTK

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP je biblioteka koja se sastoji od raznih alata za tehnologiju ljudskog jezika koji pomažu u primjeni alata za jezičnu analizu na dio teksta. CoreNLP vam omogućuje izdvajanje širokog raspona tekstualnih svojstava, kao što je prepoznavanje imenovanih entiteta, označavanje dijela govora i više sa samo nekoliko redaka koda. 

Jedan od jedinstvenih aspekata CoreNLP-a je taj što uključuje Stanford NLP alate kao što su parser, analiza sentimenta, oznaka dijela govora (POS) i prepoznavanje imenovanog entiteta (NER). Podržava ukupno pet jezika: engleski, arapski, kineski, njemački, francuski i španjolski. 

Za i protiv korištenja CoreNLP-a za NLP: 

• Pros:
  • Jednostavan za korištenje
  • Kombinira različite pristupe 
  • Licenca otvorenog koda
• Cons: 
  • Zastarjelo sučelje
  • Nije tako moćan kao druge biblioteke poput SpaCy

5. Uzorak

Pattern je izvrsna opcija za svakoga tko traži Python biblioteku sve u jednom za NLP. To je višenamjenska biblioteka koja se može nositi s NLP-om, rudarenjem podataka, analizom mreže, strojnim učenjem i vizualizacijom. Uključuje module za rudarenje podataka iz tražilica, Wikipedije i društvenih mreža. 

Pattern se smatra jednom od najkorisnijih biblioteka za NLP zadatke, pružajući značajke kao što su pronalaženje superlativa i usporedbi, kao i otkrivanje činjenica i mišljenja. Ove značajke pomažu mu da se istakne među ostalim vrhunskim bibliotekama. 

Za i protiv korištenja uzorka za NLP: 

• Pros:
  • Web usluge rudarenja podataka
  • Mrežna analiza i vizualizacija
• Cons: 
  • Nedostaje optimizacija za neke NLP zadatke

6. TextBlob

Sjajna opcija za programere koji žele započeti s NLP-om u Pythonu, TextBlob pruža dobru pripremu za NLTK. Ima sučelje jednostavno za korištenje koje početnicima omogućuje brzo učenje osnovnih NLP aplikacija poput analize osjećaja i izdvajanja imenskih izraza. 

Još jedna vrhunska aplikacija za TextBlob su prijevodi, što je impresivno s obzirom na složenu prirodu. Uz navedeno, TextBlob nasljeđuje NLTK niske performanse i ne bi se trebao koristiti za proizvodnju velikih razmjera. 

Za i protiv korištenja TextBloba za NLP: 

• Pros:
  • Izvrsno za početnike
  • Pruža temelje za NLTK
  • Jednostavno korištenje sučelja
• Cons: 
  • Niska izvedba naslijeđena od NLTK-a
  • Nije dobro za upotrebu u velikoj proizvodnji

7. PyNLPI 

PyNLPI, koji se izgovara kao 'ananas', još je jedna Python biblioteka za NLP. Sadrži različite Python module izrađene po narudžbi za NLP zadatke, a jedna od njegovih vrhunskih značajki je opsežna biblioteka za rad s FoLiA XML (Format za lingvističku bilješku). 

Svaki od odvojenih modula i paketa koristan je za standardne i napredne NLP zadatke. Neki od tih zadataka uključuju ekstrakciju n-grama, popise frekvencija i izgradnju jednostavnog ili složenog jezičnog modela.

Za i protiv korištenja PyNLPI za NLP: 

• Pros:
  • Ekstrakcija n-grama i drugi osnovni zadaci
  • Modularna struktura
• Cons: 
  • Ograničena dokumentacija 

8. scikit učiti

Izvorno proširenje treće strane za SciPy biblioteku, scikit-learn je sada samostalna Python biblioteka na Githubu. Koriste ga velike tvrtke poput Spotifyja, a njegova upotreba donosi mnoge prednosti. Kao prvo, vrlo je koristan za klasične algoritme strojnog učenja, poput onih za otkrivanje neželjene pošte, prepoznavanje slika, izradu predviđanja i segmentaciju kupaca. 

Uz navedeno, scikit-learn se također može koristiti za NLP zadatke poput klasifikacije teksta, što je jedan od najvažnijih zadataka u nadziranom strojnom učenju. Drugi najbolji slučaj upotrebe je analiza raspoloženja, koju scikit-learn može pomoći u provođenju analize mišljenja ili osjećaja putem podataka.

Za i protiv korištenja PyNLPI za NLP: 

• Pros:
  • Svestran s nizom modela i algoritama
  • Izgrađeno na SciPy i NumPy
  • Dokazana evidencija stvarnih aplikacija
• Cons: 
  • Ograničena podrška za duboko učenje

9. Poliglot

Bliži se kraju našeg popisa Polyglot, python biblioteka otvorenog koda koja se koristi za izvođenje različitih NLP operacija. Temeljena na Numpyju, to je nevjerojatno brza biblioteka koja nudi veliki izbor namjenskih naredbi. 

Jedan od razloga zašto je Polyglot tako koristan za NLP je taj što podržava opsežne višejezične aplikacije. Njegova dokumentacija pokazuje da podržava tokenizaciju za 165 jezika, otkrivanje jezika za 196 jezika i označavanje dijela govora za 16 jezika. 

Za i protiv korištenja Poliglota za NLP: 

• Pros:
  • Višejezičnost s blizu 200 ljudskih jezika u nekim zadacima
  • Izgrađen na temelju NumPy
• Cons: 
  • Manja zajednica u usporedbi s drugim bibliotekama poput NLTK i spaCy

10. PyTorch

Naš popis 10 najboljih Python biblioteka za NLP završava PyTorch, biblioteka otvorenog koda koju je stvorio Facebookov istraživački tim za umjetnu inteligenciju 2016. Naziv knjižnice izveden je iz Torcha, okvira za duboko učenje napisanog u programskom jeziku Lua . 

PyTorch vam omogućuje obavljanje mnogih zadataka, a posebno je koristan za aplikacije dubokog učenja poput NLP-a i računalnog vida. 

Neki od najboljih aspekata PyTorcha uključuju njegovu veliku brzinu izvršenja, koju može postići čak i pri rukovanju teškim grafovima. To je također fleksibilna biblioteka, sposobna raditi na pojednostavljenim procesorima ili CPU-ima i GPU-ovima. PyTorch ima moćne API-je koji vam omogućuju da proširite biblioteku, kao i set alata za prirodni jezik. 

Za i protiv korištenja Pytorcha za NLP: 

• Pros:
  • Robusni okvir
  • Cloud platforma i ekosustav
• Cons: 
  • Opći skup alata za strojno učenje
  • Zahtijeva dubinsko poznavanje temeljnih NLP algoritama