10 bedste Python-biblioteker til naturlig sprogbehandling

Python betragtes bredt som det bedste programmeringssprog, og det er afgørende for kunstig intelligens (AI) og maskinlæringsopgaver. Python er et ekstremt effektivt programmeringssprog sammenlignet med andre almindelige sprog, og det er et godt valg for begyndere takket være dets engelsk-lignende kommandoer og syntaks. Et andet af de bedste aspekter ved Python-programmeringssproget er, at det består af en enorm mængde open source-biblioteker, som gør det nyttigt til en lang række opgaver. 

Python og NLP

Naturlig sprogbehandling, eller NLP, er et felt af kunstig intelligens, der har til formål at forstå semantikken og konnotationerne af naturlige menneskelige sprog. Det tværfaglige felt kombinerer teknikker fra områderne lingvistik og datalogi, som bruges til at skabe teknologier som chatbots og digitale assistenter. 

Der er mange aspekter, der gør Python til et fantastisk programmeringssprog til NLP-projekter, inklusive dets enkle syntaks og gennemsigtige semantik. Udviklere kan også få adgang til fremragende supportkanaler til integration med andre sprog og værktøjer. 

Måske er det bedste aspekt ved Python til NLP, at det giver udviklere en bred vifte af NLP-værktøjer og -biblioteker, der giver dem mulighed for at håndtere en række opgaver, såsom emnemodellering, dokumentklassificering, orddelsmærkning (POS) ordvektorer, sentimentanalyse og meget mere. 

Lad os tage et kig på de 10 bedste Python-biblioteker til naturlig sprogbehandling: 

1. Natural Language Toolkit (NLTK) 

Øverst på vores liste er Natural Language Toolkit (NLTK), som i vid udstrækning betragtes som det bedste Python-bibliotek til NLP. NLTK er et væsentligt bibliotek, der understøtter opgaver som klassificering, tagging, stemming, parsing og semantisk ræsonnement. Det er ofte valgt af begyndere, der ønsker at blive involveret i områderne NLP og maskinlæring. 

NLTK er et meget alsidigt bibliotek, og det hjælper dig med at skabe komplekse NLP-funktioner. Det giver dig et stort sæt algoritmer at vælge imellem til ethvert bestemt problem. NLTK understøtter forskellige sprog, såvel som navngivne enheder til multisprog. 

Fordi NLTK er et strengbehandlingsbibliotek, tager det strenge som input og returnerer strenge eller lister over strenge som output. 

Fordele og ulemper ved at bruge NLTK til NLP: 

• Fordele:
  • Mest kendte NLP-bibliotek
  • Tredjepartsudvidelser
• Ulemper: 
  • Indlæringskurve
  • Langsomt til tider
  • Ingen neurale netværksmodeller
  • Opdeler kun tekst efter sætninger

2. spaCy

SpaCy er et open source NLP-bibliotek eksplicit designet til produktionsbrug. SpaCy gør det muligt for udviklere at skabe applikationer, der kan behandle og forstå store mængder tekst. Python-biblioteket bruges ofte til at bygge naturlige sprogforståelsessystemer og informationsudtrækningssystemer. 

En af de andre store fordele ved spaCy er, at den understøtter tokenisering for mere end 49 sprog, takket være den er fyldt med forudtrænede statistiske modeller og ordvektorer. Nogle af de mest populære anvendelsesmuligheder for spaCy inkluderer autofuldførelse af søgning, autokorrektur, analyse af onlineanmeldelser, udtræk af nøgleemner og meget mere.

Fordele og ulemper ved at bruge spaCy til NLP: 

• Fordele:
  • Hurtigt
  • Let at bruge
  • Fantastisk til begyndere udviklere
  • Er afhængig af neurale netværk til træningsmodeller
• Ulemper: 
  • Ikke så fleksibel som andre biblioteker som NLTK

3. Gensim

Et andet top Python-bibliotek til NLP er Gensim. Biblioteket blev oprindeligt udviklet til emnemodellering og bruges nu til en række NLP-opgaver, såsom dokumentindeksering. Gensim er afhængig af algoritmer til at behandle input større end RAM. 

Med sine intuitive grænseflader opnår Gensim effektive multicore-implementeringer af algoritmer som Latent Semantic Analysis (LSA) og Latent Dirichlet Allocation (LDA). Nogle af bibliotekets andre top use cases inkluderer at finde tekstligheder og konvertere ord og dokumenter til vektorer. 

Fordele og ulemper ved at bruge Gensim til NLP: 

• Fordele:
  • Intuitiv grænseflade
  • Skalerbar
  • Effektiv implementering af populære algoritmer som LSA og LDA
• Ulemper: 
  • Designet til uovervåget tekstmodellering
  • Skal ofte bruges sammen med andre biblioteker som NLTK

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP er et bibliotek bestående af en række forskellige teknologiske værktøjer til menneskeligt sprog, der hjælper med anvendelsen af ​​sproglige analyseværktøjer til et stykke tekst. CoreNLP giver dig mulighed for at udtrække en bred vifte af tekstegenskaber, såsom navngivne entitetsgenkendelse, orddel-af-tale-tagging og mere med blot et par linjer kode. 

Et af de unikke aspekter ved CoreNLP er, at det inkorporerer Stanford NLP-værktøjer som parseren, sentimentanalysen, POS-taggeren og navngivet entitetsgenkendelse (NER). Det understøtter fem sprog i alt: engelsk, arabisk, kinesisk, tysk, fransk og spansk. 

Fordele og ulemper ved at bruge CoreNLP til NLP: 

• Fordele:
  • Let at bruge
  • Kombinerer forskellige tilgange 
  • Open source-licens
• Ulemper: 
  • Forældet interface
  • Ikke så kraftfuldt som andre biblioteker som spaCy

5. Mønster

Mønster er en fantastisk mulighed for alle, der leder efter et alt-i-et Python-bibliotek til NLP. Det er et multifunktionsbibliotek, der kan håndtere NLP, datamining, netværksanalyse, maskinlæring og visualisering. Det inkluderer moduler til datamining fra søgeingeniører, Wikipedia og sociale netværk. 

Mønster betragtes som et af de mest nyttige biblioteker til NLP-opgaver, der giver funktioner som at finde superlativer og komparativer samt registrering af fakta og meninger. Disse funktioner hjælper det med at skille sig ud blandt andre topbiblioteker. 

Fordele og ulemper ved at bruge mønster til NLP: 

• Fordele:
  • Data mining webtjenester
  • Netværksanalyse og visualisering
• Ulemper: 
  • Mangler optimering til nogle NLP-opgaver

6. TextBlob

En god mulighed for udviklere, der ønsker at komme i gang med NLP i Python, TextBlob giver en god forberedelse til NLTK. Den har en brugervenlig grænseflade, der gør det muligt for begyndere hurtigt at lære grundlæggende NLP-applikationer som sentimentanalyse og udtræk af navneord. 

En anden topapplikation til TextBlob er oversættelser, hvilket er imponerende i betragtning af den komplekse karakter af det. Med det sagt arver TextBlob lav ydeevne fra NLTK, og det bør ikke bruges til produktion i stor skala. 

Fordele og ulemper ved at bruge TextBlob til NLP: 

• Fordele:
  • Perfekt til begyndere
  • Giver grundlag for NLTK
  • Brugervenlig grænseflade
• Ulemper: 
  • Lav ydeevne arvet fra NLTK
  • Ikke godt til brug i stor skala

7. PyNLPI 

PyNLPI, som udtales som 'ananas', er endnu et Python-bibliotek til NLP. Den indeholder forskellige specialfremstillede Python-moduler til NLP-opgaver, og en af ​​dens topfunktioner er et omfattende bibliotek til at arbejde med FoLiA XML (Format for Linguistic Annotation). 

Hver enkelt af de adskilte moduler og pakker er nyttige til standard- og avancerede NLP-opgaver. Nogle af disse opgaver omfatter udtræk af n-gram, frekvenslister og opbygning af en simpel eller kompleks sprogmodel.

Fordele og ulemper ved at bruge PyNLPI til NLP: 

• Fordele:
  • Udvinding af n-gram og andre grundlæggende opgaver
  • Modulstruktur
• Ulemper: 
  • Begrænset dokumentation 

8. scikit-lære

Oprindeligt en tredjepartsudvidelse til SciPy-biblioteket, scikit-learn er nu et selvstændigt Python-bibliotek på Github. Det bruges af store virksomheder som Spotify, og der er mange fordele ved at bruge det. For det første er det meget nyttigt til klassiske maskinlæringsalgoritmer, såsom dem til spam-detektering, billedgenkendelse, forudsigelse og kundesegmentering. 

Med det sagt kan scikit-learn også bruges til NLP-opgaver som tekstklassificering, som er en af ​​de vigtigste opgaver inden for overvåget maskinlæring. En anden top use case er sentiment analyse, som scikit-learn kan hjælpe med at udføre for at analysere meninger eller følelser gennem data.

Fordele og ulemper ved at bruge PyNLPI til NLP: 

• Fordele:
  • Alsidig med udvalg af modeller og algoritmer
  • Bygget på SciPy og NumPy
  • Dokumenteret registrering af applikationer fra det virkelige liv
• Ulemper: 
  • Begrænset støtte til dyb læring

9. polyglot

Nærmer sig slutningen af ​​vores liste er Polyglot, som er et open source python-bibliotek, der bruges til at udføre forskellige NLP-operationer. Baseret på Numpy er det et utroligt hurtigt bibliotek, der tilbyder et stort udvalg af dedikerede kommandoer. 

En af grundene til, at Polyglot er så nyttig til NLP, er, at den understøtter omfattende flersprogede applikationer. Dens dokumentation viser, at den understøtter tokenisering for 165 sprog, sprogdetektering for 196 sprog og ordstemmemærkning for 16 sprog. 

Fordele og ulemper ved at bruge Polyglot til NLP: 

• Fordele:
  • Flersproget med tæt på 200 menneskelige sprog i nogle opgaver
  • Bygget oven på NumPy
• Ulemper: 
  • Mindre fællesskab sammenlignet med andre biblioteker som NLTK og spaCy

10. PyTorch

Afslutningen af ​​vores liste over 10 bedste Python-biblioteker til NLP er PyTorch, et open source-bibliotek skabt af Facebooks AI-forskningsteam i 2016. Navnet på biblioteket er afledt af Torch, som er en deep learning-ramme skrevet i programmeringssproget Lua . 

PyTorch giver dig mulighed for at udføre mange opgaver, og det er især nyttigt til deep learning-applikationer som NLP og computervision. 

Nogle af de bedste aspekter ved PyTorch inkluderer dens høje udførelseshastighed, som den kan opnå, selv når den håndterer tunge grafer. Det er også et fleksibelt bibliotek, der kan fungere på forenklede processorer eller CPU'er og GPU'er. PyTorch har kraftfulde API'er, der sætter dig i stand til at udvide biblioteket, såvel som et naturligt sprogværktøj. 

Fordele og ulemper ved at bruge Pytorch til NLP: 

• Fordele:
  • Robuste rammer
  • Cloud platform og økosystem
• Ulemper: 
  • Generel maskinlæringsværktøj
  • Kræver indgående kendskab til kerne NLP-algoritmer