10 labākās Python bibliotēkas dabiskās valodas apstrādei

Python tiek plaši uzskatīts par labāko programmēšanas valodu, un tā ir būtiska mākslīgā intelekta (AI) un mašīnmācīšanās uzdevumiem. Python ir ārkārtīgi efektīva programmēšanas valoda, salīdzinot ar citām galvenajām valodām, un tā ir lieliska izvēle iesācējiem, pateicoties angļu valodas komandām un sintaksei. Vēl viens no Python programmēšanas valodas labākajiem aspektiem ir tas, ka tā sastāv no milzīga daudzuma atvērtā pirmkoda bibliotēku, kas padara to noderīgu dažādu uzdevumu veikšanai. 

Python un NLP

Dabiskās valodas apstrāde jeb NLP ir AI joma, kuras mērķis ir izprast cilvēka dabisko valodu semantiku un konotācijas. Starpdisciplinārā joma apvieno lingvistikas un datorzinātņu jomas metodes, ko izmanto, lai radītu tādas tehnoloģijas kā tērzēšanas roboti un digitālie palīgi. 

Ir daudzi aspekti, kas padara Python par lielisku programmēšanas valodu NLP projektiem, tostarp tās vienkāršā sintakse un pārredzama semantika. Izstrādātāji var piekļūt arī lieliskiem atbalsta kanāliem integrācijai ar citām valodām un rīkiem. 

Iespējams, ka labākais Python for NLP aspekts ir tas, ka tas nodrošina izstrādātājiem plašu NLP rīku un bibliotēku klāstu, kas ļauj veikt vairākus uzdevumus, piemēram, tēmu modelēšanu, dokumentu klasifikāciju, runas daļas (POS) marķēšanu, vārdu vektori, sentimenta analīze un daudz kas cits. 

Apskatīsim 10 labākās Python bibliotēkas dabiskās valodas apstrādei: 

1. Dabiskās valodas rīkkopa (NLTK) 

Mūsu saraksta augšgalā ir dabiskās valodas rīkkopa (NLTK), kas tiek plaši uzskatīta par labāko Python bibliotēku NLP. NLTK ir būtiska bibliotēka, kas atbalsta tādus uzdevumus kā klasifikācija, marķēšana, atvasināšana, parsēšana un semantiskā argumentācija. To bieži izvēlas iesācēji, kas vēlas iesaistīties NLP un mašīnmācīšanās jomās. 

NLTK ir ļoti daudzpusīga bibliotēka, kas palīdz izveidot sarežģītas NLP funkcijas. Tas nodrošina lielu algoritmu kopumu, no kuriem izvēlēties jebkurai konkrētai problēmai. NLTK atbalsta dažādas valodas, kā arī nosauktas entītijas vairākām valodām. 

Tā kā NLTK ir virkņu apstrādes bibliotēka, tā izmanto virknes kā ievadi un atgriež virknes vai virkņu sarakstus kā izvadi. 

Plusi un mīnusi, izmantojot NLTK NLP: 

• Pros:
  • Vispazīstamākā NLP bibliotēka
  • Trešās puses paplašinājumi
• Mīnusi: 
  • Mācīšanās līkne
  • Brīžiem lēni
  • Nav neironu tīklu modeļu
  • Sadala tekstu tikai pa teikumiem

2. spaCy

SpaCy ir atvērtā koda NLP bibliotēka, kas īpaši izstrādāta ražošanas lietošanai. SpaCy ļauj izstrādātājiem izveidot lietojumprogrammas, kas spēj apstrādāt un saprast milzīgu teksta apjomu. Python bibliotēku bieži izmanto, lai izveidotu dabiskās valodas izpratnes sistēmas un informācijas ieguves sistēmas. 

Viena no citām galvenajām spaCy priekšrocībām ir tā, ka tā atbalsta tokenizāciju vairāk nekā 49 valodās, jo tajā ir ielādēti iepriekš apmācīti statistikas modeļi un vārdu vektori. Daži no populārākajiem spaCy lietošanas gadījumiem ir meklēšanas automātiskā pabeigšana, automātiskā labošana, tiešsaistes atsauksmju analīze, galveno tēmu izvilkšana un daudz kas cits.

Plusi un mīnusi spaCy izmantošanai NLP: 

• Pros:
  • Ātri
  • Viegli izmantot
  • Lieliski piemērots iesācējiem izstrādātājiem
  • Apmācības modeļiem izmanto neironu tīklus
• Mīnusi: 
  • Nav tik elastīgs kā citas bibliotēkas, piemēram, NLTK

3. Gensim

Vēl viena populārākā Python bibliotēka NLP ir Gensim. Sākotnēji bibliotēka tika izstrādāta tēmu modelēšanai, bet tagad tā tiek izmantota dažādiem NLP uzdevumiem, piemēram, dokumentu indeksēšanai. Gensim paļaujas uz algoritmiem, lai apstrādātu ievadi, kas ir lielāka par RAM. 

Ar saviem intuitīvajiem interfeisiem Gensim panāk efektīvu algoritmu, piemēram, latentās semantiskās analīzes (LSA) un latentās dirihleta piešķiršanas (LDA) daudzkodolu ieviešanu. Daži no citiem bibliotēkas populārākajiem lietošanas gadījumiem ietver teksta līdzības atrašanu un vārdu un dokumentu pārvēršanu vektoros. 

Plusi un mīnusi, izmantojot Gensim NLP: 

• Pros:
  • Intuitīva saskarne
  • Scalable
  • Efektīva populāru algoritmu, piemēram, LSA un LDA, ieviešana
• Mīnusi: 
  • Paredzēts bez uzraudzības teksta modelēšanai
  • Bieži vien ir jāizmanto kopā ar citām bibliotēkām, piemēram, NLTK

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP ir bibliotēka, kas sastāv no dažādiem cilvēka valodas tehnoloģiju rīkiem, kas palīdz tekstam izmantot lingvistiskās analīzes rīkus. CoreNLP ļauj iegūt plašu teksta rekvizītu klāstu, piemēram, nosaukto entītiju atpazīšanu, runas daļas marķēšanu un daudz ko citu, izmantojot tikai dažas koda rindiņas. 

Viens no unikālajiem CoreNLP aspektiem ir tas, ka tajā ir iekļauti Stenfordas NLP rīki, piemēram, parsētājs, noskaņojuma analīze, runas daļas (POS) marķētājs un nosaukto entītiju atpazītājs (NER). Tā atbalsta piecas valodas kopā: angļu, arābu, ķīniešu, vācu, franču un spāņu. 

Plusi un mīnusi, izmantojot CoreNLP NLP: 

• Pros:
  • Viegli izmantot
  • Apvieno dažādas pieejas 
  • Atvērtā pirmkoda licence
• Mīnusi: 
  • Novecojis interfeiss
  • Nav tik jaudīga kā citas bibliotēkas, piemēram, spaCy

5. Modelis

Pattern ir lieliska iespēja ikvienam, kas meklē visaptverošu Python bibliotēku NLP. Tā ir daudzfunkcionāla bibliotēka, kas var apstrādāt NLP, datu ieguvi, tīkla analīzi, mašīnmācīšanos un vizualizāciju. Tas ietver datu ieguves moduļus no meklētājprogrammām, Wikipedia un sociālajiem tīkliem. 

Pattern tiek uzskatīta par vienu no visnoderīgākajām bibliotēkām NLP uzdevumiem, nodrošinot tādas funkcijas kā superlatīva un salīdzinājuma atrašana, kā arī faktu un viedokļu noteikšana. Šīs funkcijas palīdz tai izcelties starp citām populārākajām bibliotēkām. 

Plusi un mīnusi, izmantojot modeli NLP: 

• Pros:
  • Datu ieguves tīmekļa pakalpojumi
  • Tīkla analīze un vizualizācija
• Mīnusi: 
  • Trūkst optimizācijas dažiem NLP uzdevumiem

6. TextBlob

Lieliska iespēja izstrādātājiem, kuri vēlas sākt darbu ar NLP programmā Python, TextBlob nodrošina labu sagatavošanos NLTK. Tam ir ērti lietojams interfeiss, kas ļauj iesācējiem ātri apgūt pamata NLP lietojumprogrammas, piemēram, sentimenta analīzi un lietvārdu frāžu izvilkšanu. 

Vēl viena populārākā TextBlob lietojumprogramma ir tulkojumi, kas ir iespaidīgi, ņemot vērā tā sarežģīto raksturu. Ņemot to vērā, TextBlob manto zemas veiktspējas formātu NLTK, un to nevajadzētu izmantot liela mēroga ražošanai. 

Plusi un mīnusi, izmantojot TextBlob NLP: 

• Pros:
  • Lieliski iesācējiem
  • Nodrošina pamatu NLTK
  • Viegli lietojams interfeiss
• Mīnusi: 
  • Zema veiktspēja, kas mantota no NLTK
  • Nav piemērots liela mēroga ražošanai

7. PyNLPI 

PyNLPI, kas tiek izrunāts kā "ananāss", ir vēl viena Python bibliotēka NLP. Tajā ir dažādi pielāgoti Python moduļi NLP uzdevumiem, un viena no tās galvenajām funkcijām ir plaša bibliotēka darbam ar FoLiA XML (lingvistiskās anotācijas formāts). 

Katrs no atsevišķiem moduļiem un pakotnēm ir noderīgs standarta un uzlabotiem NLP uzdevumiem. Daži no šiem uzdevumiem ietver n-gramu ieguvi, frekvenču sarakstus un vienkārša vai sarežģīta valodas modeļa izveidi.

Plusi un mīnusi, izmantojot PyNLPI NLP: 

• Pros:
  • N-gramu izvilkšana un citi pamatuzdevumi
  • Moduļu struktūra
• Mīnusi: 
  • Ierobežota dokumentācija 

8. scikit-mācīties

Sākotnēji scikit-learn, kas sākotnēji bija trešās puses SciPy bibliotēkas paplašinājums, tagad ir atsevišķa Python bibliotēka vietnē Github. To izmanto lielie uzņēmumi, piemēram, Spotify, un tā izmantošanai ir daudz priekšrocību. Pirmkārt, tas ir ļoti noderīgs klasiskajiem mašīnmācīšanās algoritmiem, piemēram, surogātpasta noteikšanai, attēlu atpazīšanai, prognožu veidošanai un klientu segmentēšanai. 

Ņemot to vērā, scikit-learn var izmantot arī tādiem NLP uzdevumiem kā teksta klasifikācija, kas ir viens no svarīgākajiem uzdevumiem uzraudzītajā mašīnmācībā. Vēl viens populārākais lietošanas gadījums ir sentimenta analīze, ko scikit-learn var veikt, lai analizētu viedokļus vai jūtas, izmantojot datus.

Plusi un mīnusi, izmantojot PyNLPI NLP: 

• Pros:
  • Daudzpusīgs ar dažādu modeļu un algoritmu klāstu
  • Veidota uz SciPy un NumPy
  • Pierādīts reālās dzīves lietojumu ieraksts
• Mīnusi: 
  • Ierobežots atbalsts dziļām mācībām

9. Poliglots

Mūsu saraksta beigās ir Polyglot, kas ir atvērtā pirmkoda python bibliotēka, ko izmanto dažādu NLP darbību veikšanai. Pamatojoties uz Numpy, tā ir neticami ātra bibliotēka, kas piedāvā lielu speciālo komandu klāstu. 

Viens no iemesliem, kāpēc Polyglot ir tik noderīgs NLP, ir tas, ka tas atbalsta plašas daudzvalodu lietojumprogrammas. Tās dokumentācija liecina, ka tā atbalsta marķieri 165 valodām, valodas noteikšanu 196 valodām un runas daļas marķēšanu 16 valodām. 

Plusi un mīnusi, izmantojot Polyglot NLP: 

• Pros:
  • Daudzvalodu ar gandrīz 200 cilvēku valodām dažos uzdevumos
  • Uzbūvēts uz NumPy
• Mīnusi: 
  • Mazāka kopiena, salīdzinot ar citām bibliotēkām, piemēram, NLTK un spaCy

10. PyTorch

Noslēdzot mūsu 10 labāko Python bibliotēku sarakstu, kas paredzēts NLP, ir PyTorch, atvērtā pirmkoda bibliotēka, ko Facebook AI pētniecības komanda izveidoja 2016. gadā. Bibliotēkas nosaukums ir atvasināts no Torch, kas ir padziļināta apmācības sistēma, kas rakstīta Lua programmēšanas valodā. . 

PyTorch ļauj veikt daudzus uzdevumus, un tas ir īpaši noderīgi dziļas mācīšanās lietojumprogrammām, piemēram, NLP un datora redzei. 

Daži no labākajiem PyTorch aspektiem ietver tā lielo izpildes ātrumu, ko tas var sasniegt pat apstrādājot smagus grafikus. Tā ir arī elastīga bibliotēka, kas spēj darboties ar vienkāršotiem procesoriem vai CPU un GPU. PyTorch ir jaudīgas API, kas ļauj paplašināt bibliotēku, kā arī dabiskās valodas rīku komplekts. 

Plusi un mīnusi, izmantojot Pytorch NLP: 

• Pros:
  • Izturīgs rāmis
  • Mākoņu platforma un ekosistēma
• Mīnusi: 
  • Vispārējs mašīnmācības rīku komplekts
  • Nepieciešamas padziļinātas zināšanas par galvenajiem NLP algoritmiem