Die 10 besten Python-Bibliotheken für die Verarbeitung natürlicher Sprache

Python gilt weithin als die beste Programmiersprache und ist für Aufgaben der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens von entscheidender Bedeutung. Python ist im Vergleich zu anderen Mainstream-Sprachen eine äußerst effiziente Programmiersprache und aufgrund seiner englischähnlichen Befehle und Syntax eine gute Wahl für Anfänger. Ein weiterer Vorteil der Programmiersprache Python besteht darin, dass sie aus einer großen Menge an Open-Source-Bibliotheken besteht, die sie für eine Vielzahl von Aufgaben nützlich machen. 

Python und NLP

Natural Language Processing (NLP) ist ein Bereich der KI, der darauf abzielt, die Semantik und Konnotationen natürlicher menschlicher Sprachen zu verstehen. Das interdisziplinäre Feld vereint Techniken aus den Bereichen Linguistik und Informatik, mit denen Technologien wie Chatbots und digitale Assistenten entstehen. 

Es gibt viele Aspekte, die Python zu einer großartigen Programmiersprache für NLP-Projekte machen, einschließlich seiner einfachen Syntax und transparenten Semantik. Entwickler können außerdem auf hervorragende Supportkanäle für die Integration mit anderen Sprachen und Tools zugreifen. 

Der vielleicht beste Aspekt von Python für NLP besteht darin, dass es Entwicklern eine breite Palette von NLP-Tools und -Bibliotheken zur Verfügung stellt, mit denen sie eine Reihe von Aufgaben bewältigen können, wie z. B. Themenmodellierung, Dokumentklassifizierung, Wortartkennzeichnung (POS) usw. Wortvektoren, Stimmungsanalyse und mehr. 

Werfen wir einen Blick auf die 10 besten Python-Bibliotheken für die Verarbeitung natürlicher Sprache: 

1. Natural Language Toolkit (NLTK) 

Ganz oben auf unserer Liste steht das Natural Language Toolkit (NLTK), das allgemein als die beste Python-Bibliothek für NLP gilt. NLTK ist eine wichtige Bibliothek, die Aufgaben wie Klassifizierung, Tagging, Stemming, Parsing und semantisches Denken unterstützt. Es wird oft von Einsteigern gewählt, die sich in den Bereichen NLP und maschinelles Lernen engagieren möchten. 

NLTK ist eine äußerst vielseitige Bibliothek und hilft Ihnen bei der Erstellung komplexer NLP-Funktionen. Es bietet Ihnen eine große Auswahl an Algorithmen für jedes bestimmte Problem. NLTK unterstützt verschiedene Sprachen sowie benannte Entitäten für mehrere Sprachen. 

Da es sich bei NLTK um eine String-Verarbeitungsbibliothek handelt, werden Strings als Eingabe verwendet und Strings oder String-Listen als Ausgabe zurückgegeben. 

Vor- und Nachteile der Verwendung von NLTK für NLP: 

• Vorteile:
  • Bekannteste NLP-Bibliothek
  • Erweiterungen von Drittanbietern
• Nachteile: 
  • Lernkurve
  • Manchmal langsam
  • Keine neuronalen Netzwerkmodelle
  • Teilt den Text nur nach Sätzen auf

2. geräumig

SpaCy ist eine Open-Source-NLP-Bibliothek, die speziell für den Produktionsgebrauch entwickelt wurde. Mit SpaCy können Entwickler Anwendungen erstellen, die große Textmengen verarbeiten und verstehen können. Die Python-Bibliothek wird häufig zum Aufbau von Systemen zum Verständnis natürlicher Sprache und zur Informationsextraktion verwendet. 

Einer der weiteren großen Vorteile von spaCy besteht darin, dass es die Tokenisierung für mehr als 49 Sprachen unterstützt, da es mit vorab trainierten statistischen Modellen und Wortvektoren geladen ist. Zu den wichtigsten Anwendungsfällen für spaCy gehören die automatische Vervollständigung der Suche, die automatische Korrektur, die Analyse von Online-Bewertungen, das Extrahieren wichtiger Themen und vieles mehr.

Vor- und Nachteile der Verwendung von spaCy für NLP: 

• Vorteile:
  • Schnell
  • Einfach zu bedienen:
  • Ideal für Anfängerentwickler
  • Verlässt sich beim Trainieren von Modellen auf neuronale Netze
• Nachteile: 
  • Nicht so flexibel wie andere Bibliotheken wie NLTK

3. Gensim

Eine weitere Top-Python-Bibliothek für NLP ist Gensim. Ursprünglich für die Themenmodellierung entwickelt, wird die Bibliothek heute für eine Vielzahl von NLP-Aufgaben verwendet, beispielsweise für die Indexierung von Dokumenten. Gensim verlässt sich auf Algorithmen, um Eingaben zu verarbeiten, die größer als der RAM sind. 

Mit seinen intuitiven Schnittstellen erreicht Gensim effiziente Multicore-Implementierungen von Algorithmen wie Latent Semantic Analysis (LSA) und Latent Dirichlet Allocation (LDA). Zu den weiteren Hauptanwendungsfällen der Bibliothek gehören die Suche nach Textähnlichkeiten und die Konvertierung von Wörtern und Dokumenten in Vektoren. 

Vor- und Nachteile der Verwendung von Gensim für NLP: 

• Vorteile:
  • Die intuitive Benutzeroberfläche
  • Skalierbar
  • Effiziente Implementierung gängiger Algorithmen wie LSA und LDA
• Nachteile: 
  • Entwickelt für die unbeaufsichtigte Textmodellierung
  • Muss oft mit anderen Bibliotheken wie NLTK verwendet werden

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP ist eine Bibliothek, die aus einer Vielzahl von Werkzeugen der menschlichen Sprachtechnologie besteht, die bei der Anwendung linguistischer Analysewerkzeuge auf einen Text helfen. Mit CoreNLP können Sie mit nur wenigen Codezeilen eine Vielzahl von Texteigenschaften extrahieren, z. B. die Erkennung benannter Entitäten, die Kennzeichnung von Wortarten und mehr. 

Einer der einzigartigen Aspekte von CoreNLP besteht darin, dass es Stanford NLP-Tools wie den Parser, die Stimmungsanalyse, den Part-of-Speech-Tagger (POS) und den Named Entity Recognizer (NER) integriert. Insgesamt werden fünf Sprachen unterstützt: Englisch, Arabisch, Chinesisch, Deutsch, Französisch und Spanisch. 

Vor- und Nachteile der Verwendung von CoreNLP für NLP: 

• Vorteile:
  • Einfach zu bedienen:
  • Kombiniert verschiedene Ansätze 
  • Open-Source-Lizenz
• Nachteile: 
  • Veraltete Schnittstelle
  • Nicht so leistungsstark wie andere Bibliotheken wie spaCy

5. Schnittmuster

Pattern ist eine großartige Option für alle, die eine All-in-One-Python-Bibliothek für NLP suchen. Es handelt sich um eine Mehrzweckbibliothek, die NLP, Data Mining, Netzwerkanalyse, maschinelles Lernen und Visualisierung verarbeiten kann. Es umfasst Module für das Data Mining von Suchmaschinen, Wikipedia und sozialen Netzwerken. 

Pattern gilt als eine der nützlichsten Bibliotheken für NLP-Aufgaben und bietet Funktionen wie die Suche nach Superlativen und Vergleichen sowie die Erkennung von Fakten und Meinungen. Diese Funktionen helfen ihr, sich von anderen Top-Bibliotheken abzuheben. 

Vor- und Nachteile der Verwendung von Pattern für NLP: 

• Vorteile:
  • Data-Mining-Webdienste
  • Netzwerkanalyse und Visualisierung
• Nachteile: 
  • Für einige NLP-Aufgaben fehlt die Optimierung

6. TextBlob

TextBlob ist eine großartige Option für Entwickler, die mit NLP in Python beginnen möchten, und bietet eine gute Vorbereitung auf NLTK. Es verfügt über eine benutzerfreundliche Oberfläche, die es Anfängern ermöglicht, schnell grundlegende NLP-Anwendungen wie Stimmungsanalyse und Nominalphrasenextraktion zu erlernen. 

Eine weitere Top-Anwendung für TextBlob sind Übersetzungen, was angesichts seiner Komplexität beeindruckend ist. Allerdings erbt TextBlob die geringe Leistung von NLTK und sollte nicht für die Produktion in großem Maßstab verwendet werden. 

Vor- und Nachteile der Verwendung von TextBlob für NLP: 

• Vorteile:
  • Ideal für Anfänger
  • Bietet Grundlagen für NLTK
  • Einfach zu bedienende Oberfläche
• Nachteile: 
  • Geringe Leistung, geerbt von NLTK
  • Nicht für den Einsatz in der Großserienproduktion geeignet

7. PyNLPI 

PyNLPI, das als „Ananas“ ausgesprochen wird, ist eine weitere Python-Bibliothek für NLP. Es enthält verschiedene maßgeschneiderte Python-Module für NLP-Aufgaben und eines seiner Top-Features ist eine umfangreiche Bibliothek für die Arbeit mit FoLiA XML (Format for Linguistic Annotation). 

Jedes der getrennten Module und Pakete ist für Standard- und fortgeschrittene NLP-Aufgaben nützlich. Zu diesen Aufgaben gehören die Extraktion von N-Grammen, Häufigkeitslisten und die Erstellung eines einfachen oder komplexen Sprachmodells.

Vor- und Nachteile der Verwendung von PyNLPI für NLP: 

• Vorteile:
  • Extraktion von N-Grammen und anderen grundlegenden Aufgaben
  • Modularer Aufbau
• Nachteile: 
  • Begrenzte Dokumentation 

8. scikit-lernen

Scikit-learn war ursprünglich eine Drittanbieter-Erweiterung der SciPy-Bibliothek und ist jetzt eine eigenständige Python-Bibliothek auf Github. Es wird von großen Unternehmen wie Spotify genutzt und bietet viele Vorteile. Zum einen ist es äußerst nützlich für klassische Algorithmen des maschinellen Lernens, etwa zur Spam-Erkennung, Bilderkennung, Vorhersage und Kundensegmentierung. 

Allerdings kann scikit-learn auch für NLP-Aufgaben wie die Textklassifizierung verwendet werden, die eine der wichtigsten Aufgaben beim überwachten maschinellen Lernen ist. Ein weiterer wichtiger Anwendungsfall ist die Stimmungsanalyse, bei deren Durchführung scikit-learn helfen kann, Meinungen oder Gefühle anhand von Daten zu analysieren.

Vor- und Nachteile der Verwendung von PyNLPI für NLP: 

• Vorteile:
  • Vielseitig mit einer Reihe von Modellen und Algorithmen
  • Basierend auf SciPy und NumPy
  • Nachgewiesene Erfolge bei realen Anwendungen
• Nachteile: 
  • Begrenzte Unterstützung für Deep Learning

9. Polyglott

Am Ende unserer Liste steht Polyglot, eine Open-Source-Python-Bibliothek, die zur Durchführung verschiedener NLP-Operationen verwendet wird. Basierend auf Numpy handelt es sich um eine unglaublich schnelle Bibliothek, die eine große Auswahl an dedizierten Befehlen bietet. 

Einer der Gründe, warum Polyglot für NLP so nützlich ist, besteht darin, dass es umfangreiche mehrsprachige Anwendungen unterstützt. Aus der Dokumentation geht hervor, dass es die Tokenisierung für 165 Sprachen, die Spracherkennung für 196 Sprachen und die Kennzeichnung von Wortarten für 16 Sprachen unterstützt. 

Vor- und Nachteile der Verwendung von Polyglot für NLP: 

• Vorteile:
  • Mehrsprachig mit fast 200 menschlichen Sprachen in einigen Aufgaben
  • Basierend auf NumPy
• Nachteile: 
  • Kleinere Community im Vergleich zu anderen Bibliotheken wie NLTK und spaCy

10 PyTorch

Den Abschluss unserer Liste der 10 besten Python-Bibliotheken für NLP bildet PyTorch, eine Open-Source-Bibliothek, die 2016 vom KI-Forschungsteam von Facebook erstellt wurde. Der Name der Bibliothek leitet sich von Torch ab, einem in der Programmiersprache Lua geschriebenen Deep-Learning-Framework . 

Mit PyTorch können Sie viele Aufgaben ausführen und sind besonders nützlich für Deep-Learning-Anwendungen wie NLP und Computer Vision. 

Zu den besten Aspekten von PyTorch gehört die hohe Ausführungsgeschwindigkeit, die selbst bei der Verarbeitung umfangreicher Diagramme erreicht werden kann. Es handelt sich außerdem um eine flexible Bibliothek, die auf vereinfachten Prozessoren oder CPUs und GPUs betrieben werden kann. PyTorch verfügt über leistungsstarke APIs, mit denen Sie die Bibliothek erweitern können, sowie über ein Toolkit für natürliche Sprache. 

Vor- und Nachteile der Verwendung von Pytorch für NLP: 

• Vorteile:
  • Robuster Rahmen
  • Cloud-Plattform und Ökosystem
• Nachteile: 
  • Allgemeines Toolkit für maschinelles Lernen
  • Erfordert fundierte Kenntnisse der wichtigsten NLP-Algorithmen