10 bestu Python bókasöfn fyrir náttúrulega málvinnslu

Python er almennt talið besta forritunarmálið og það er mikilvægt fyrir gervigreind (AI) og vélanám. Python er afar skilvirkt forritunarmál miðað við önnur almenn tungumál og það er frábær kostur fyrir byrjendur þökk sé enskulíkum skipunum og setningafræði. Annar einn besti þátturinn við Python forritunarmálið er að það samanstendur af gríðarlegu magni af opnum bókasöfnum, sem gera það gagnlegt fyrir margs konar verkefni. 

Python og NLP

Náttúruleg málvinnsla, eða NLP, er svið gervigreindar sem miðar að því að skilja merkingarfræði og merkingar náttúrulegs tungumáls manna. Þverfaglega sviðið sameinar tækni frá sviði málvísinda og tölvunarfræði, sem er notuð til að búa til tækni eins og spjallbotna og stafræna aðstoðarmenn. 

Það eru margir þættir sem gera Python að frábæru forritunarmáli fyrir NLP verkefni, þar á meðal einföld setningafræði og gagnsæ merkingarfræði. Hönnuðir geta einnig fengið aðgang að framúrskarandi stuðningsrásum fyrir samþættingu við önnur tungumál og verkfæri. 

Kannski er besti þátturinn við Python fyrir NLP að það veitir forriturum mikið úrval af NLP verkfærum og bókasöfnum sem gera þeim kleift að takast á við fjölda verkefna, eins og efnislíkanagerð, skjalaflokkun, POS-merkingu, orðvigrar, tilfinningagreiningu og fleira. 

Við skulum skoða 10 bestu Python bókasöfnin fyrir náttúrulega málvinnslu: 

1. Natural Language Toolkit (NLTK) 

Efst á listanum okkar er Natural Language Toolkit (NLTK), sem er almennt talið besta Python bókasafnið fyrir NLP. NLTK er nauðsynlegt bókasafn sem styður verkefni eins og flokkun, merkingu, stemming, þáttun og merkingarfræðileg rökhugsun. Það er oft valið af byrjendum sem vilja taka þátt í sviðum NLP og vélanáms. 

NLTK er mjög fjölhæft bókasafn og það hjálpar þér að búa til flóknar NLP aðgerðir. Það veitir þér mikið sett af reikniritum til að velja úr fyrir tiltekið vandamál. NLTK styður ýmis tungumál, auk nafngreindra aðila fyrir fjölmál. 

Vegna þess að NLTK er strengjavinnslusafn tekur það strengi sem inntak og skilar strengjum eða lista yfir strengi sem úttak. 

Kostir og gallar þess að nota NLTK fyrir NLP: 

• Kostir:
  • Þekktasta NLP bókasafnið
  • Viðbætur frá þriðja aðila
• Gallar: 
  • Námsferill
  • Hægur stundum
  • Engin taugakerfislíkön
  • Skiptir aðeins texta eftir setningum

2. rými

SpaCy er opinn NLP bókasafn sem er sérstaklega hannað fyrir framleiðslunotkun. SpaCy gerir forriturum kleift að búa til forrit sem geta unnið úr og skilið mikið magn af texta. Python bókasafnið er oft notað til að byggja upp náttúruleg málskilningskerfi og upplýsingaútdráttarkerfi. 

Einn af öðrum helstu kostum spaCy er að hann styður auðkenningu fyrir meira en 49 tungumál þökk sé því að það er hlaðið fyrirfram þjálfuðum tölfræðilíkönum og orðvigrum. Sum helstu notkunartilvikin fyrir spaCy eru sjálfvirk útfylling leitar, sjálfvirk leiðrétting, greining á umsögnum á netinu, útdráttur lykilviðfangsefna og margt fleira.

Kostir og gallar þess að nota spaCy fyrir NLP: 

• Kostir:
  • Fast
  • Auðvelt að nota
  • Frábært fyrir byrjendur
  • Treystir á taugakerfi fyrir þjálfunarlíkön
• Gallar: 
  • Ekki eins sveigjanlegt og önnur bókasöfn eins og NLTK

3. Gensim

Annað topp Python bókasafn fyrir NLP er Gensim. Upphaflega þróað fyrir efnislíkanagerð, er bókasafnið nú notað fyrir margs konar NLP verkefni, svo sem flokkun skjala. Gensim treystir á reiknirit til að vinna inntak sem er stærra en vinnsluminni. 

Með leiðandi viðmótum sínum nær Gensim skilvirkri fjölkjarna útfærslu reiknirit eins og dulda merkingargreiningu (LSA) og dulda Dirichlet úthlutun (LDA). Sum önnur helstu notkunartilvik bókasafnsins eru meðal annars að finna textalíkingu og umbreyta orðum og skjölum í vektora. 

Kostir og gallar við að nota Gensim fyrir NLP: 

• Kostir:
  • Innsæi tengi
  • Scalable
  • Skilvirk útfærsla á vinsælum reikniritum eins og LSA og LDA
• Gallar: 
  • Hannað fyrir textagerð án eftirlits
  • Oft þarf að nota með öðrum bókasöfnum eins og NLTK

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP er bókasafn sem samanstendur af margs konar mannlegu máltækniverkfærum sem hjálpa til við beitingu málvísindagreiningartækja á texta. CoreNLP gerir þér kleift að draga út margs konar textaeiginleika, svo sem nafngreinda aðila, merkingu á orði og fleira með örfáum línum af kóða. 

Einn af einstökum þáttum CoreNLP er að það felur í sér Stanford NLP verkfæri eins og flokkun, tilfinningagreiningu, POS merkja og nafngreindan aðilaviðurkenningu (NER). Það styður alls fimm tungumál: ensku, arabísku, kínversku, þýsku, frönsku og spænsku. 

Kostir og gallar þess að nota CoreNLP fyrir NLP: 

• Kostir:
  • Auðvelt að nota
  • Sameinar ýmsar aðferðir 
  • Opinn uppspretta leyfi
• Gallar: 
  • Gamaldags viðmót
  • Ekki eins öflug og önnur bókasöfn eins og spaCy

5. mynstur

Mynstur er frábær kostur fyrir alla sem eru að leita að allt í einu Python bókasafni fyrir NLP. Það er fjölnota bókasafn sem getur séð um NLP, gagnanám, netgreiningu, vélanám og sjónrænt. Það inniheldur einingar fyrir gagnavinnslu frá leitarverkfræðingum, Wikipedia og samfélagsnetum. 

Mynstur er talið eitt af gagnlegustu bókasöfnunum fyrir NLP verkefni, sem býður upp á eiginleika eins og að finna yfirburði og samanburðarorð, auk staðreynda og skoðanagreiningar. Þessir eiginleikar hjálpa því að skera sig úr meðal annarra efstu bókasöfna. 

Kostir og gallar þess að nota mynstur fyrir NLP: 

• Kostir:
  • Gagnanám vefþjónusta
  • Greining og sjónræn netkerfi
• Gallar: 
  • Vantar hagræðingu fyrir sum NLP verkefni

6. TextBlob

Frábær kostur fyrir forritara sem vilja byrja með NLP í Python, TextBlob veitir góðan undirbúning fyrir NLTK. Það hefur auðvelt í notkun viðmót sem gerir byrjendum kleift að læra fljótt grunn NLP forrit eins og tilfinningagreiningu og nafnorðaútdrátt. 

Annað toppforrit fyrir TextBlob er þýðingar, sem er áhrifamikið miðað við flókið eðli þess. Með því að segja, TextBlob erfir lágt afköst mynd NLTK, og það ætti ekki að nota til framleiðslu í stórum stíl. 

Kostir og gallar þess að nota TextBlob fyrir NLP: 

• Kostir:
  • Frábært fyrir byrjendur
  • Veitir grunn fyrir NLTK
  • Auðvelt að nota tengi
• Gallar: 
  • Lítil frammistaða erft frá NLTK
  • Ekki gott fyrir framleiðslu í stórum stíl

7. PyNLPI 

PyNLPI, sem er borið fram sem „ananas“, er enn eitt Python bókasafnið fyrir NLP. Það inniheldur ýmsar sérsmíðaðar Python einingar fyrir NLP verkefni og einn af helstu eiginleikum þess er umfangsmikið bókasafn til að vinna með FoLiA XML (Format for Linguistic Annotation). 

Hver og ein af aðgreindu einingunum og pakkunum er gagnleg fyrir stöðluð og háþróuð NLP verkefni. Sum þessara verkefna fela í sér útdrátt á n-grömmum, tíðnilista og að byggja einfalt eða flókið mállíkan.

Kostir og gallar við að nota PyNLPI fyrir NLP: 

• Kostir:
  • Útdráttur n-grömm og önnur grunnverkefni
  • Modular uppbygging
• Gallar: 
  • Takmörkuð skjöl 

8. scikit-læra

Upphaflega þriðja aðila viðbót við SciPy bókasafnið, scikit-learn er nú sjálfstætt Python bókasafn á Github. Það er notað af stórum fyrirtækjum eins og Spotify og það eru margir kostir við að nota það. Fyrir það fyrsta er það mjög gagnlegt fyrir klassísk vélnámsreiknirit, eins og þau fyrir ruslpóstskynjun, myndgreiningu, spágerð og skiptingu viðskiptavina. 

Að því sögðu er einnig hægt að nota scikit-learn fyrir NLP verkefni eins og textaflokkun, sem er eitt mikilvægasta verkefnið í vélanámi undir eftirliti. Annað helsta notkunartilvik er tilfinningagreining, sem scikit-learn getur hjálpað til við að framkvæma til að greina skoðanir eða tilfinningar með gögnum.

Kostir og gallar við að nota PyNLPI fyrir NLP: 

• Kostir:
  • Fjölhæfur með úrval af gerðum og reikniritum
  • Byggt á SciPy og NumPy
  • Sannað skrá yfir raunverulegar umsóknir
• Gallar: 
  • Takmarkaður stuðningur við djúpt nám

9. Marghyrningur

Við lok lista okkar er Polyglot, sem er opið python bókasafn sem notað er til að framkvæma mismunandi NLP aðgerðir. Byggt á Numpy er það ótrúlega hratt bókasafn sem býður upp á mikið úrval af sérstökum skipunum. 

Ein af ástæðunum fyrir því að Polyglot er svo gagnlegt fyrir NLP er að það styður víðtæk fjöltyngd forrit. Skjöl þess sýna að það styður auðkenningu fyrir 165 tungumál, tungumálagreiningu fyrir 196 tungumál og orðhlutamerkingu fyrir 16 tungumál. 

Kostir og gallar þess að nota Polyglot fyrir NLP: 

• Kostir:
  • Fjöltyngt með hátt í 200 mannamál í sumum verkefnum
  • Byggt ofan á NumPy
• Gallar: 
  • Smærra samfélag miðað við önnur bókasöfn eins og NLTK og spaCy

10. PyTorch

Að loka listanum okkar yfir 10 bestu Python bókasöfnin fyrir NLP er PyTorch, opið bókasafn búið til af AI rannsóknarteymi Facebook árið 2016. Nafn bókasafnsins er dregið af Torch, sem er djúpnámsrammi skrifaður á Lua forritunarmálinu. . 

PyTorch gerir þér kleift að framkvæma mörg verkefni og það er sérstaklega gagnlegt fyrir djúpnámsforrit eins og NLP og tölvusjón. 

Sumir af bestu hliðum PyTorch fela í sér háan hraða framkvæmdar, sem það getur náð jafnvel þegar meðhöndlað er með þung myndrit. Það er líka sveigjanlegt bókasafn sem getur starfað á einfaldaðri örgjörva eða örgjörva og GPU. PyTorch er með öflug forritaskil sem gera þér kleift að stækka bókasafnið, sem og náttúrulegt tungumálaverkfærasett. 

Kostir og gallar við að nota Pytorch fyrir NLP: 

• Kostir:
  • Sterkur umgjörð
  • Skýjapallur og vistkerfi
• Gallar: 
  • Almennt verkfærasett fyrir vélanám
  • Krefst ítarlegrar þekkingar á kjarna NLP reikniritum