10 Perpustakaan Python Terbaik untuk Pemrosesan Bahasa Alami

Python secara luas dianggap sebagai bahasa pemrograman terbaik, dan sangat penting untuk kecerdasan buatan (AI) dan tugas pembelajaran mesin. Python adalah bahasa pemrograman yang sangat efisien jika dibandingkan dengan bahasa umum lainnya, dan merupakan pilihan tepat untuk pemula berkat perintah dan sintaksisnya yang mirip bahasa Inggris. Salah satu aspek terbaik lainnya dari bahasa pemrograman Python adalah ia terdiri dari sejumlah besar perpustakaan sumber terbuka, yang membuatnya berguna untuk berbagai tugas. 

Phyton dan NLP

Pemrosesan bahasa alami, atau NLP, adalah bidang AI yang bertujuan untuk memahami semantik dan konotasi bahasa alami manusia. Bidang interdisipliner menggabungkan teknik dari bidang linguistik dan ilmu komputer, yang digunakan untuk menciptakan teknologi seperti chatbots dan asisten digital. 

Ada banyak aspek yang membuat Python menjadi bahasa pemrograman yang bagus untuk proyek NLP, termasuk sintaksisnya yang sederhana dan semantik transparan. Pengembang juga dapat mengakses saluran dukungan luar biasa untuk integrasi dengan bahasa dan alat lain. 

Mungkin aspek terbaik dari Python untuk NLP adalah menyediakan pengembang dengan berbagai alat dan pustaka NLP yang memungkinkan mereka menangani sejumlah tugas, seperti pemodelan topik, klasifikasi dokumen, penandaan part-of-speech (POS), vektor kata, analisis sentimen, dan banyak lagi. 

Mari kita lihat 10 pustaka Python terbaik untuk pemrosesan bahasa alami: 

1. Perangkat Bahasa Alam (NLTK) 

Topping daftar kami adalah Natural Language Toolkit (NLTK), yang secara luas dianggap sebagai pustaka Python terbaik untuk NLP. NLTK adalah perpustakaan penting yang mendukung tugas-tugas seperti klasifikasi, penandaan, stemming, parsing, dan penalaran semantik. Ini sering dipilih oleh pemula yang ingin terlibat dalam bidang NLP dan pembelajaran mesin. 

NLTK adalah perpustakaan yang sangat serbaguna, dan membantu Anda membuat fungsi NLP yang kompleks. Ini memberi Anda sekumpulan besar algoritme untuk dipilih untuk masalah tertentu. NLTK mendukung berbagai bahasa, serta entitas bernama untuk multi bahasa. 

Karena NLTK adalah pustaka pemrosesan string, ia mengambil string sebagai input dan mengembalikan string atau daftar string sebagai output. 

Pro dan Kontra menggunakan NLTK untuk NLP: 

• Pro:
  • Perpustakaan NLP paling terkenal
  • Ekstensi pihak ketiga
• Cons: 
  • Kurva belajar
  • Terkadang lambat
  • Tidak ada model jaringan saraf
  • Hanya membagi teks dengan kalimat

2. spaCy

SpaCy adalah pustaka NLP sumber terbuka yang dirancang secara eksplisit untuk penggunaan produksi. SpaCy memungkinkan pengembang untuk membuat aplikasi yang dapat memproses dan memahami teks dalam jumlah besar. Pustaka Python sering digunakan untuk membangun sistem pemahaman bahasa alami dan sistem ekstraksi informasi. 

Salah satu manfaat utama lainnya dari spaCy adalah mendukung tokenisasi untuk lebih dari 49 bahasa karena dimuat dengan model statistik pra-terlatih dan vektor kata. Beberapa kasus penggunaan teratas untuk spaCy termasuk pencarian pelengkapan otomatis, koreksi otomatis, analisis ulasan online, penggalian topik utama, dan banyak lagi.

Pro dan Kontra menggunakan spaCy untuk NLP: 

• Pro:
  • Cepat
  • Mudah digunakan
  • Bagus untuk pengembang pemula
  • Mengandalkan jaringan saraf untuk model pelatihan
• Cons: 
  • Tidak sefleksibel library lain seperti NLTK

3. Gensim

Pustaka Python teratas lainnya untuk NLP adalah Gensim. Awalnya dikembangkan untuk pemodelan topik, perpustakaan sekarang digunakan untuk berbagai tugas NLP, seperti pengindeksan dokumen. Gensim mengandalkan algoritma untuk memproses input yang lebih besar dari RAM. 

Dengan antarmuka intuitifnya, Gensim mencapai implementasi algoritme multicore yang efisien seperti Latent Semantic Analysis (LSA) dan Latent Dirichlet Allocation (LDA). Beberapa kasus penggunaan teratas perpustakaan lainnya termasuk menemukan kesamaan teks dan mengonversi kata dan dokumen menjadi vektor. 

Pro dan Kontra menggunakan Gensim untuk NLP: 

• Pro:
  • antarmuka intuitif
  • scalable
  • Implementasi algoritma populer yang efisien seperti LSA dan LDA
• Cons: 
  • Dirancang untuk pemodelan teks tanpa pengawasan
  • Seringkali perlu digunakan dengan perpustakaan lain seperti NLTK

5. IntiNLP 

Stanford CoreNLP adalah perpustakaan yang terdiri dari berbagai alat teknologi bahasa manusia yang membantu penerapan alat analisis linguistik ke sebuah teks. CoreNLP memungkinkan Anda mengekstrak berbagai properti teks, seperti pengenalan entitas bernama, penandaan part-of-speech, dan lainnya hanya dengan beberapa baris kode. 

Salah satu aspek unik dari CoreNLP adalah menggabungkan alat Stanford NLP seperti pengurai, analisis sentimen, tagger part-of-speech (POS), dan pengenal entitas bernama (NER). Ini mendukung total lima bahasa: Inggris, Arab, Cina, Jerman, Prancis, dan Spanyol. 

Pro dan Kontra menggunakan CoreNLP untuk NLP: 

• Pro:
  • Mudah digunakan
  • Menggabungkan berbagai pendekatan 
  • Lisensi sumber terbuka
• Cons: 
  • Antarmuka usang
  • Tidak sekuat perpustakaan lain seperti spaCy

5. pola

Pattern adalah opsi yang bagus untuk siapa saja yang mencari pustaka Python all-in-one untuk NLP. Ini adalah perpustakaan multiguna yang dapat menangani NLP, penambangan data, analisis jaringan, pembelajaran mesin, dan visualisasi. Ini termasuk modul untuk penambangan data dari insinyur pencarian, Wikipedia, dan jejaring sosial. 

Pattern dianggap sebagai salah satu library paling berguna untuk tugas NLP, menyediakan fitur seperti menemukan superlatif dan komparatif, serta deteksi fakta dan opini. Fitur-fitur ini membuatnya menonjol di antara perpustakaan teratas lainnya. 

Pro dan Kontra menggunakan Pola untuk NLP: 

• Pro:
  • Layanan web penambangan data
  • Analisis dan visualisasi jaringan
• Cons: 
  • Tidak memiliki pengoptimalan untuk beberapa tugas NLP

6. TeksBlob

Pilihan bagus untuk pengembang yang ingin memulai NLP dengan Python, TextBlob menyediakan persiapan yang baik untuk NLTK. Ini memiliki antarmuka yang mudah digunakan yang memungkinkan pemula dengan cepat mempelajari aplikasi NLP dasar seperti analisis sentimen dan ekstraksi frase kata benda. 

Aplikasi teratas lainnya untuk TextBlob adalah terjemahan, yang mengesankan mengingat sifatnya yang kompleks. Dengan demikian, TextBlob mewarisi kinerja rendah dari NLTK, dan seharusnya tidak digunakan untuk produksi skala besar. 

Pro dan Kontra menggunakan TextBlob untuk NLP: 

• Pro:
  • Bagus untuk pemula
  • Memberikan dasar untuk NLTK
  • Mudah-ke-menggunakan antarmuka
• Cons: 
  • Performa rendah yang diwarisi dari NLTK
  • Tidak baik untuk penggunaan produksi skala besar

7. PyNLPI 

PyNLPI, yang dilafalkan sebagai 'nanas', adalah satu lagi pustaka Python untuk NLP. Ini berisi berbagai modul Python yang dibuat khusus untuk tugas NLP, dan salah satu fitur utamanya adalah perpustakaan yang luas untuk bekerja dengan FoLiA XML (Format untuk Anotasi Linguistik). 

Masing-masing modul dan paket terpisah berguna untuk tugas NLP standar dan lanjutan. Beberapa dari tugas ini termasuk ekstraksi n-gram, daftar frekuensi, dan membangun model bahasa yang sederhana atau kompleks.

Pro dan Kontra menggunakan PyNLPI untuk NLP: 

• Pro:
  • Ekstraksi n-gram dan tugas dasar lainnya
  • Struktur modular
• Cons: 
  • Dokumentasi terbatas 

8. scikit-belajar

Awalnya merupakan ekstensi pihak ketiga untuk perpustakaan SciPy, scikit-learn sekarang menjadi perpustakaan Python mandiri di Github. Ini digunakan oleh perusahaan besar seperti Spotify, dan ada banyak keuntungan menggunakannya. Pertama, ini sangat berguna untuk algoritme pembelajaran mesin klasik, seperti untuk deteksi spam, pengenalan gambar, pembuatan prediksi, dan segmentasi pelanggan. 

Dengan demikian, scikit-learn juga dapat digunakan untuk tugas NLP seperti klasifikasi teks, yang merupakan salah satu tugas terpenting dalam pembelajaran mesin yang diawasi. Kasus penggunaan teratas lainnya adalah analisis sentimen, yang dapat dilakukan scikit-learn untuk menganalisis pendapat atau perasaan melalui data.

Pro dan Kontra menggunakan PyNLPI untuk NLP: 

• Pro:
  • Serbaguna dengan berbagai model dan algoritma
  • Dibangun di atas SciPy dan NumPy
  • Catatan aplikasi kehidupan nyata yang terbukti
• Cons: 
  • Dukungan terbatas untuk pembelajaran mendalam

9. Poliglot

Mendekati akhir daftar kami adalah Polyglot, yang merupakan pustaka python sumber terbuka yang digunakan untuk melakukan berbagai operasi NLP. Berdasarkan Numpy, ini adalah perpustakaan yang sangat cepat yang menawarkan berbagai macam perintah khusus. 

Salah satu alasan Polyglot sangat berguna untuk NLP adalah mendukung aplikasi multibahasa yang luas. Dokumentasinya menunjukkan bahwa ia mendukung tokenisasi untuk 165 bahasa, deteksi bahasa untuk 196 bahasa, dan penandaan part-of-speech untuk 16 bahasa. 

Pro dan Kontra menggunakan Polyglot untuk NLP: 

• Pro:
  • Multibahasa dengan hampir 200 bahasa manusia dalam beberapa tugas
  • Dibangun di atas NumPy
• Cons: 
  • Komunitas yang lebih kecil jika dibandingkan dengan perpustakaan lain seperti NLTK dan spaCy

10. PyTorch

Menutup daftar 10 pustaka Python terbaik kami untuk NLP adalah PyTorch, pustaka sumber terbuka yang dibuat oleh tim riset AI Facebook pada tahun 2016. Nama pustaka tersebut berasal dari Torch, yang merupakan kerangka pembelajaran mendalam yang ditulis dalam bahasa pemrograman Lua . 

PyTorch memungkinkan Anda melakukan banyak tugas, dan ini sangat berguna untuk aplikasi pembelajaran mendalam seperti NLP dan computer vision. 

Beberapa aspek terbaik dari PyTorch termasuk kecepatan eksekusinya yang tinggi, yang dapat dicapai bahkan saat menangani grafik yang berat. Ini juga merupakan perpustakaan yang fleksibel, mampu beroperasi pada prosesor atau CPU dan GPU yang disederhanakan. PyTorch memiliki API yang kuat yang memungkinkan Anda memperluas perpustakaan, serta perangkat bahasa alami. 

Pro dan Kontra menggunakan Pytorch untuk NLP: 

• Pro:
  • Kerangka yang kuat
  • Platform cloud dan ekosistem
• Cons: 
  • Toolkit pembelajaran mesin umum
  • Membutuhkan pengetahuan mendalam tentang algoritma inti NLP