10 meilleures bibliothèques Python pour le traitement du langage naturel

Python est largement considéré comme le meilleur langage de programmation et il est essentiel pour les tâches d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique. Python est un langage de programmation extrêmement efficace par rapport aux autres langages traditionnels, et constitue un excellent choix pour les débutants grâce à ses commandes et sa syntaxe de type anglais. Un autre des meilleurs aspects du langage de programmation Python est qu'il se compose d'une énorme quantité de bibliothèques open source, ce qui le rend utile pour un large éventail de tâches. 

Python et PNL

Le traitement du langage naturel, ou PNL, est un domaine de l'IA qui vise à comprendre la sémantique et les connotations des langages humains naturels. Ce domaine interdisciplinaire combine des techniques issues des domaines de la linguistique et de l’informatique, utilisées pour créer des technologies telles que les chatbots et les assistants numériques. 

De nombreux aspects font de Python un excellent langage de programmation pour les projets NLP, notamment sa syntaxe simple et sa sémantique transparente. Les développeurs peuvent également accéder à d'excellents canaux de support pour l'intégration avec d'autres langages et outils. 

Le meilleur aspect de Python pour la PNL est peut-être qu'il fournit aux développeurs une large gamme d'outils et de bibliothèques de PNL qui leur permettent de gérer un certain nombre de tâches, telles que la modélisation de sujets, la classification de documents, le marquage de la partie du discours (POS), vecteurs de mots, analyse des sentiments, etc. 

Jetons un coup d'œil aux 10 meilleures bibliothèques Python pour le traitement du langage naturel : 

1. Boîte à outils en langage naturel (NLTK) 

En tête de liste se trouve le Natural Language Toolkit (NLTK), qui est largement considéré comme la meilleure bibliothèque Python pour le NLP. NLTK est une bibliothèque essentielle qui prend en charge des tâches telles que la classification, le balisage, la radicalisation, l'analyse et le raisonnement sémantique. Il est souvent choisi par les débutants qui cherchent à s'impliquer dans les domaines de la PNL et de l'apprentissage automatique. 

NLTK est une bibliothèque très polyvalente qui vous aide à créer des fonctions NLP complexes. Il vous offre un large éventail d'algorithmes parmi lesquels choisir pour tout problème particulier. NLTK prend en charge diverses langues, ainsi que des entités nommées pour plusieurs langues. 

Étant donné que NLTK est une bibliothèque de traitement de chaînes, il prend des chaînes en entrée et renvoie des chaînes ou des listes de chaînes en sortie. 

Avantages et inconvénients de l'utilisation de NLTK pour le NLP : 

• Avantages:
  • La bibliothèque NLP la plus connue
  • Extensions tierces
• Inconvénients: 
  • Courbe d'apprentissage
  • Lent parfois
  • Aucun modèle de réseau de neurones
  • Divise uniquement le texte par phrases

2. SpaCy

SpaCy est une bibliothèque NLP open source explicitement conçue pour une utilisation en production. SpaCy permet aux développeurs de créer des applications capables de traiter et de comprendre d'énormes volumes de texte. La bibliothèque Python est souvent utilisée pour construire des systèmes de compréhension du langage naturel et des systèmes d'extraction d'informations. 

L'un des autres avantages majeurs de spaCy est qu'il prend en charge la tokenisation pour plus de 49 langues grâce au chargement de modèles statistiques et de vecteurs de mots pré-formés. Certains des principaux cas d'utilisation de spaCy incluent la recherche semi-automatique, la correction automatique, l'analyse des avis en ligne, l'extraction des sujets clés, et bien plus encore.

Avantages et inconvénients de l'utilisation de spaCy pour la PNL : 

• Avantages:
  • Fast
  • Facile à utiliser
  • Idéal pour les développeurs débutants
  • S'appuie sur les réseaux de neurones pour les modèles de formation
• Inconvénients: 
  • Pas aussi flexible que d'autres bibliothèques comme NLTK

3. Gensim

Gensim est une autre bibliothèque Python de premier plan pour le NLP. Développée à l'origine pour la modélisation de sujets, la bibliothèque est maintenant utilisée pour une variété de tâches NLP, telles que l'indexation de documents. Gensim s'appuie sur des algorithmes pour traiter des entrées plus grandes que la RAM. 

Grâce à ses interfaces intuitives, Gensim réalise des implémentations multicœurs efficaces d'algorithmes tels que l'analyse sémantique latente (LSA) et l'allocation Dirichlet latente (LDA). Certains des autres principaux cas d'utilisation de la bibliothèque incluent la recherche de similitudes de texte et la conversion de mots et de documents en vecteurs. 

Avantages et inconvénients de l'utilisation de Gensim pour la PNL : 

• Avantages:
  • Interface intuitive
  • Evolutif
  • Mise en œuvre efficace d'algorithmes populaires tels que LSA et LDA
• Inconvénients: 
  • Conçu pour la modélisation de texte non supervisée
  • Doit souvent être utilisé avec d'autres bibliothèques comme NLTK

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP est une bibliothèque composée d'une variété d'outils technologiques de langage humain qui aident à l'application d'outils d'analyse linguistique à un morceau de texte. CoreNLP vous permet d'extraire un large éventail de propriétés de texte, telles que la reconnaissance d'entités nommées, le balisage de parties de discours, etc., avec seulement quelques lignes de code. 

L'un des aspects uniques de CoreNLP est qu'il intègre des outils de Stanford NLP tels que l'analyseur, l'analyse des sentiments, le marqueur de partie du discours (POS) et le système de reconnaissance d'entité nommée (NER). Il prend en charge cinq langues au total : anglais, arabe, chinois, allemand, français et espagnol. 

Avantages et inconvénients de l'utilisation de CoreNLP pour le NLP : 

• Avantages:
  • Facile à utiliser
  • Combine diverses approches 
  • Licence open source
• Inconvénients: 
  • Interface obsolète
  • Pas aussi puissant que d'autres bibliothèques comme spaCy

5. Patron de Couture

Pattern est une excellente option pour tous ceux qui recherchent une bibliothèque Python tout-en-un pour le NLP. Il s'agit d'une bibliothèque polyvalente qui peut gérer le NLP, l'exploration de données, l'analyse de réseau, l'apprentissage automatique et la visualisation. Il comprend des modules d'exploration de données provenant d'ingénieurs de recherche, de Wikipédia et de réseaux sociaux. 

Pattern est considéré comme l'une des bibliothèques les plus utiles pour les tâches de PNL, offrant des fonctionnalités telles que la recherche de superlatifs et de comparatifs, ainsi que la détection de faits et d'opinions. Ces fonctionnalités lui permettent de se démarquer des autres bibliothèques de premier plan. 

Avantages et inconvénients de l'utilisation de Pattern pour la PNL : 

• Avantages:
  • Services Web d'exploration de données
  • Analyse et visualisation du réseau
• Inconvénients: 
  • Manque d'optimisation pour certaines tâches NLP

6. TextBlob

Une excellente option pour les développeurs qui cherchent à démarrer avec NLP en Python, TextBlob fournit une bonne préparation pour NLTK. Il dispose d'une interface facile à utiliser qui permet aux débutants d'apprendre rapidement les applications de base de la PNL telles que l'analyse des sentiments et l'extraction de phrases nominales. 

Une autre application majeure pour TextBlob est la traduction, ce qui est impressionnant compte tenu de sa nature complexe. Cela dit, TextBlob hérite de NLTK peu performant et ne doit pas être utilisé pour une production à grande échelle. 

Avantages et inconvénients de l'utilisation de TextBlob pour le NLP : 

• Avantages:
  • Idéal pour les débutants
  • Fournit des bases pour NLTK
  • Interface très simple d’utilisation
• Inconvénients: 
  • Faibles performances héritées de NLTK
  • Pas bon pour une utilisation de production à grande échelle

7. PyNLPI 

PyNLPI, qui se prononce comme « ananas », est une autre bibliothèque Python pour la PNL. Il contient divers modules Python personnalisés pour les tâches NLP, et l'une de ses principales fonctionnalités est une bibliothèque complète pour travailler avec FoLiA XML (Format for Linguistic Annotation). 

Chacun des modules et packages distincts est utile pour les tâches NLP standard et avancées. Certaines de ces tâches incluent l'extraction de n-grammes, de listes de fréquences et la construction d'un modèle de langage simple ou complexe.

Avantages et inconvénients de l'utilisation de PyNLPI pour le NLP : 

• Avantages:
  • Extraction de n-grammes et autres tâches de base
  • Structure modulaire
• Inconvénients: 
  • Documentation limitée 

8. scikit-apprendre

À l'origine une extension tierce de la bibliothèque SciPy, scikit-learn est désormais une bibliothèque Python autonome sur Github. Il est utilisé par de grandes entreprises comme Spotify, et son utilisation présente de nombreux avantages. D'une part, il est très utile pour les algorithmes d'apprentissage automatique classiques, tels que ceux pour la détection de spam, la reconnaissance d'images, la prédiction et la segmentation des clients. 

Cela dit, scikit-learn peut également être utilisé pour des tâches NLP telles que la classification de texte, qui est l'une des tâches les plus importantes de l'apprentissage automatique supervisé. Un autre cas d'utilisation majeur est l'analyse des sentiments, que scikit-learn peut aider à analyser les opinions ou les sentiments à travers les données.

Avantages et inconvénients de l'utilisation de PyNLPI pour le NLP : 

• Avantages:
  • Polyvalent avec une gamme de modèles et d'algorithmes
  • Construit sur SciPy et NumPy
  • Dossier éprouvé d'applications réelles
• Inconvénients: 
  • Prise en charge limitée de l'apprentissage en profondeur

9. Polyglotte

Vers la fin de notre liste se trouve Polyglot, qui est une bibliothèque python open source utilisée pour effectuer différentes opérations NLP. Basé sur Numpy, c'est une bibliothèque incroyablement rapide offrant une grande variété de commandes dédiées. 

L'une des raisons pour lesquelles Polyglot est si utile pour le NLP est qu'il prend en charge de nombreuses applications multilingues. Sa documentation montre qu'il prend en charge la tokenisation pour 165 langues, la détection de langue pour 196 langues et le balisage de la partie du discours pour 16 langues. 

Avantages et inconvénients de l'utilisation de Polyglot pour le NLP : 

• Avantages:
  • Multilingue avec près de 200 langues humaines dans certaines tâches
  • Construit sur NumPy
• Inconvénients: 
  • Petite communauté par rapport à d'autres bibliothèques comme NLTK et spaCy

10. PyTorch

La clôture de notre liste des 10 meilleures bibliothèques Python pour le TAL est PyTorch, une bibliothèque open source créée par l'équipe de recherche sur l'IA de Facebook en 2016. Le nom de la bibliothèque est dérivé de Torch, qui est un cadre d'apprentissage en profondeur écrit dans le langage de programmation Lua. . 

PyTorch vous permet d'effectuer de nombreuses tâches et est particulièrement utile pour les applications d'apprentissage en profondeur telles que la PNL et la vision par ordinateur. 

Certains des meilleurs aspects de PyTorch incluent sa grande vitesse d'exécution, qu'il peut atteindre même lors de la manipulation de graphiques lourds. C'est aussi une bibliothèque flexible, capable de fonctionner sur des processeurs ou CPU et GPU simplifiés. PyTorch possède de puissantes API qui vous permettent d'étendre la bibliothèque, ainsi qu'une boîte à outils en langage naturel. 

Avantages et inconvénients de l'utilisation de Pytorch pour le NLP : 

• Avantages:
  • Cadre robuste
  • Plateforme et écosystème cloud
• Inconvénients: 
  • Boîte à outils générale d'apprentissage automatique
  • Nécessite une connaissance approfondie des algorithmes NLP de base