10 legjobb Python-könyvtár természetes nyelvi feldolgozáshoz

A Python széles körben a legjobb programozási nyelvnek számít, és kritikus a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulási feladatokhoz. A Python a többi mainstream nyelvhez képest rendkívül hatékony programozási nyelv, és angolszerű parancsainak és szintaxisának köszönhetően remek választás kezdőknek. A Python programozási nyelv másik egyik legjobb tulajdonsága, hogy hatalmas mennyiségű nyílt forráskódú könyvtárból áll, ami sokféle feladathoz hasznossá teszi. 

Python és NLP

A természetes nyelvi feldolgozás vagy az NLP az AI olyan területe, amely a természetes emberi nyelvek szemantikáját és konnotációit kívánja megérteni. Az interdiszciplináris terület a nyelvészet és a számítástechnika technikáit ötvözi, amelyet olyan technológiák létrehozására használnak, mint a chatbotok és a digitális asszisztensek. 

Számos szempont teszi a Pythont nagyszerű programozási nyelvvé NLP-projektekhez, beleértve az egyszerű szintaxist és az átlátható szemantikát. A fejlesztők kiváló támogatási csatornákhoz is hozzáférhetnek a más nyelvekkel és eszközökkel való integrációhoz. 

A Python for NLP talán legjobb aspektusa az, hogy a fejlesztők számára az NLP-eszközök és -könyvtárak széles skáláját kínálja, amelyek lehetővé teszik számos feladat kezelését, például témamodellezést, dokumentumosztályozást, beszédrész-címkézést (POS), szóvektorok, hangulatelemzés és még sok más. 

Vessünk egy pillantást a 10 legjobb Python-könyvtárra a természetes nyelvi feldolgozáshoz: 

1. Natural Language Toolkit (NLTK) 

A listánk élén a Natural Language Toolkit (NLTK) áll, amelyet széles körben a legjobb Python-könyvtárnak tartanak az NLP számára. Az NLTK egy alapvető könyvtár, amely támogatja az olyan feladatokat, mint az osztályozás, a címkézés, a törzsképzés, az elemzés és a szemantikai gondolkodás. Gyakran olyan kezdők választják, akik szeretnének részt venni az NLP és a gépi tanulás területén. 

Az NLTK egy rendkívül sokoldalú könyvtár, amely segít összetett NLP-funkciók létrehozásában. Algoritmusok széles készletét kínálja, amelyek közül választhat bármely konkrét problémához. Az NLTK különböző nyelveket, valamint többnyelvű elnevezett entitásokat támogat. 

Mivel az NLTK egy karakterlánc-feldolgozó könyvtár, karakterláncokat vesz bemenetként, és karakterláncokat vagy karakterlánc-listákat ad vissza kimenetként. 

Az NLTK NLP-hez használatának előnyei és hátrányai: 

• Előnyök:
  • A legismertebb NLP könyvtár
  • Harmadik féltől származó bővítmények
• Hátrányok: 
  • Tanulási görbe
  • Időnként lassú
  • Nincsenek neurális hálózati modellek
  • Csak a szöveget mondatokra osztja

2. borsos

A SpaCy egy nyílt forráskódú NLP-könyvtár, amelyet kifejezetten éles használatra terveztek. A SpaCy lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy olyan alkalmazásokat hozzanak létre, amelyek hatalmas mennyiségű szöveget képesek feldolgozni és megérteni. A Python könyvtárat gyakran használják természetes nyelvi megértési rendszerek és információnyerő rendszerek felépítésére. 

A spaCy egyik másik fő előnye, hogy több mint 49 nyelven támogatja a tokenizálást, köszönhetően annak, hogy előre betanított statisztikai modellekkel és szóvektorokkal van feltöltve. A spaCy legnépszerűbb felhasználási módjai közé tartozik a keresési automatikus kiegészítés, az automatikus javítás, az online vélemények elemzése, a kulcsfontosságú témák kinyerése és még sok más.

A spaCy NLP-hez használatának előnyei és hátrányai: 

• Előnyök:
  • Gyors
  • Könnyen használható
  • Kezdő fejlesztőknek kiváló
  • Neurális hálózatokra támaszkodik a képzési modellekhez
• Hátrányok: 
  • Nem olyan rugalmas, mint más könyvtárak, például az NLTK

3. Gensim

Egy másik legnépszerűbb Python-könyvtár az NLP-hez a Gensim. A könyvtárat eredetileg témamodellezésre fejlesztették ki, de ma már számos NLP-feladathoz, például dokumentumindexeléshez használják. A Gensim algoritmusokra támaszkodik a RAM-nál nagyobb bemenetek feldolgozásához. 

Intuitív interfészeivel a Gensim olyan algoritmusok hatékony többmagos implementációit valósítja meg, mint a Latent Semantic Analysis (LSA) és a Latent Dirichlet Allocation (LDA). A könyvtár egyéb legnépszerűbb felhasználási esetei közé tartozik a szöveg hasonlóságának megtalálása, valamint a szavak és dokumentumok vektorokká alakítása. 

A Gensim NLP használatának előnyei és hátrányai: 

• Előnyök:
  • Intuitív kezelőfelület
  • Skálázható
  • Népszerű algoritmusok, például LSA és LDA hatékony megvalósítása
• Hátrányok: 
  • Felügyelet nélküli szövegmodellezéshez tervezték
  • Gyakran más könyvtárakkal, például az NLTK-val kell használni

5. CoreNLP 

A Stanford CoreNLP egy olyan könyvtár, amely számos emberi nyelvtechnológiai eszközt tartalmaz, amelyek segítenek a nyelvi elemző eszközök szövegrészen történő alkalmazásában. A CoreNLP lehetővé teszi a szövegtulajdonságok széles skálájának kinyerését, például az elnevezett entitás-felismerést, a beszédrész-címkézést és még sok mást, mindössze néhány sornyi kóddal. 

A CoreNLP egyik egyedi jellemzője, hogy olyan Stanford NLP-eszközöket tartalmaz, mint az elemző, a hangulatelemzés, a beszédrész-címkéző (POS) és az elnevezett entitásfelismerő (NER). Összesen öt nyelvet támogat: angol, arab, kínai, német, francia és spanyol. 

A CoreNLP NLP-hez használatának előnyei és hátrányai: 

• Előnyök:
  • Könnyen használható
  • Különféle megközelítéseket kombinál 
  • Nyílt forráskódú licenc
• Hátrányok: 
  • Elavult felület
  • Nem olyan erős, mint más könyvtárak, például a spaCy

5. Mintás

A Pattern nagyszerű lehetőség mindazok számára, akik minden egyben Python-könyvtárat keresnek az NLP-hez. Ez egy többcélú könyvtár, amely képes kezelni az NLP-t, az adatbányászatot, a hálózati elemzést, a gépi tanulást és a vizualizációt. Tartalmaz adatbányászati ​​modulokat a keresőmérnököktől, a Wikipédiától és a közösségi hálózatoktól. 

A Pattern az egyik leghasznosabb könyvtár az NLP-feladatokhoz, és olyan funkciókat kínál, mint a szuperlatívuszok és összehasonlítások keresése, valamint tény- és véleményfelismerés. Ezek a funkciók segítenek kiemelkedni a legjobb könyvtárak közül. 

A Pattern for NLP használatának előnyei és hátrányai: 

• Előnyök:
  • Adatbányászati ​​webszolgáltatások
  • Hálózatelemzés és vizualizáció
• Hátrányok: 
  • Egyes NLP-feladatokhoz hiányzik az optimalizálás

6. TextBlob

A TextBlob nagyszerű lehetőség azoknak a fejlesztőknek, akik szeretnének elkezdeni az NLP-t a Pythonban. Könnyen használható felülettel rendelkezik, amely lehetővé teszi a kezdők számára, hogy gyorsan megtanulják az alapvető NLP-alkalmazásokat, például a hangulatelemzést és a főnévi kifejezések kinyerését. 

A TextBlob másik legnépszerűbb alkalmazása a fordítások, amelyek összetett jellege miatt lenyűgözőek. Ezzel együtt a TextBlob az alacsony teljesítményt örökli az NLTK-ból, és nem szabad nagyszabású gyártáshoz használni. 

A TextBlob NLP-hez használatának előnyei és hátrányai: 

• Előnyök:
  • Nagyszerű a kezdőknek
  • Alapokat ad az NLTK számára
  • Könnyen kezelhető felület
• Hátrányok: 
  • Az NLTK-tól örökölt alacsony teljesítmény
  • Nem alkalmas nagyüzemi termelési felhasználásra

7. PyNLPI 

A PyNLPI, amelyet „ananásznak” ejtenek, egy újabb Python-könyvtár az NLP számára. Különféle egyedi Python-modulokat tartalmaz az NLP-feladatokhoz, és egyik legfontosabb funkciója egy kiterjedt könyvtár a FoLiA XML-lel (Format for Linguistic Annotation) való munkához. 

Az elkülönített modulok és csomagok mindegyike hasznos a szabványos és haladó NLP-feladatokhoz. Néhány ilyen feladat magában foglalja az n-gramok kinyerését, gyakorisági listákat, valamint egy egyszerű vagy összetett nyelvi modell felépítését.

A PyNLPI NLP-hez használatának előnyei és hátrányai: 

• Előnyök:
  • N-gramok kinyerése és egyéb alapfeladatok
  • Moduláris felépítés
• Hátrányok: 
  • Korlátozott dokumentáció 

8. scikit elsajátítható

A scikit-learn eredetileg a SciPy-könyvtár harmadik féltől származó bővítményeként ma már önálló Python-könyvtár a Githubon. Olyan nagy cégek használják, mint a Spotify, és számos előnnyel jár. Egyrészt nagyon hasznos a klasszikus gépi tanulási algoritmusokhoz, például a spamészleléshez, a képfelismeréshez, az előrejelzésekhez és az ügyfelek szegmentálásához. 

Ezzel együtt a scikit-learn olyan NLP-feladatokhoz is használható, mint a szövegosztályozás, amely a felügyelt gépi tanulás egyik legfontosabb feladata. Egy másik legnépszerűbb felhasználási eset a hangulatelemzés, amelyet a scikit-learn segíthet a vélemények vagy érzések adatokon keresztül történő elemzésében.

A PyNLPI NLP-hez használatának előnyei és hátrányai: 

• Előnyök:
  • Sokoldalúan használható számos modellel és algoritmussal
  • SciPy-ra és NumPy-ra épül
  • A valós alkalmazások bizonyított rekordja
• Hátrányok: 
  • A mély tanulás korlátozott támogatása

9. Poliglott

A listánk végéhez közeledik a Polyglot, amely egy nyílt forráskódú python könyvtár, amelyet különféle NLP-műveletek végrehajtására használnak. A Numpy alapján ez egy hihetetlenül gyors könyvtár, amely a dedikált parancsok széles választékát kínálja. 

Az egyik oka annak, hogy a Polyglot annyira hasznos az NLP számára, hogy támogatja a kiterjedt többnyelvű alkalmazásokat. A dokumentációja azt mutatja, hogy támogatja a tokenizálást 165 nyelven, a nyelvészlelést 196 nyelven, és a beszédrész-címkézést 16 nyelven. 

A Polyglot NLP-hez használatának előnyei és hátrányai: 

• Előnyök:
  • Többnyelvű, közel 200 emberi nyelvvel bizonyos feladatokban
  • A NumPy tetejére épült
• Hátrányok: 
  • Kisebb közösség más könyvtárakhoz, például az NLTK-hoz és a spaCy-hoz képest

10. PyTorch

A 10 legjobb NLP-hez használható Python-könyvtárat tartalmazó listánk zárásaként a PyTorch, egy nyílt forráskódú könyvtár, amelyet a Facebook AI-kutatócsoportja hozott létre 2016-ban. A könyvtár neve a Torch-ból származik, amely egy Lua programozási nyelven írt mély tanulási keretrendszer. . 

A PyTorch számos feladat elvégzését teszi lehetővé, és különösen hasznos az olyan mélytanulási alkalmazásoknál, mint az NLP és a számítógépes látás. 

A PyTorch néhány legjobb tulajdonsága a nagy végrehajtási sebesség, amelyet még nehéz grafikonok kezelésekor is elérhet. Ez egy rugalmas könyvtár is, amely képes egyszerűsített processzorokon vagy CPU-kon és GPU-kon működni. A PyTorch hatékony API-kkal rendelkezik, amelyek lehetővé teszik a könyvtár bővítését, valamint egy természetes nyelvi eszközkészletet. 

A Pytorch NLP-hez használatának előnyei és hátrányai: 

• Előnyök:
  • Robusztus keret
  • Felhőplatform és ökoszisztéma
• Hátrányok: 
  • Általános gépi tanulási eszköztár
  • Az alapvető NLP-algoritmusok alapos ismerete szükséges