10 Bescht Python Bibliothéike fir natierlech Sproochveraarbechtung

Python gëtt allgemeng als déi bescht Programméierungssprooch ugesinn, an et ass kritesch fir kënschtlech Intelligenz (AI) a Maschinnléieren Aufgaben. Python ass eng extrem effizient Programméierungssprooch am Verglach mat anere Mainstream Sproochen, an et ass eng super Wiel fir Ufänger duerch seng engleschähnlech Kommandoen a Syntax. En aneren ee vun de beschten Aspekter vun der Python Programmiersprache ass datt et aus enger riseger Quantitéit vun Open-Source Bibliothéiken besteet, wat et nëtzlech mécht fir eng breet Palette vun Aufgaben. 

Python an NLP

Natierlech Sproochveraarbechtung, oder NLP, ass e Feld vun AI dat zielt d'Semantik an d'Konnotatioune vun natierleche mënschleche Sproochen ze verstoen. Den interdisziplinäre Beräich kombinéiert Techniken aus de Beräicher Linguistik a Informatik, déi benotzt gi fir Technologien wéi Chatbots an Digitalassistenten ze kreéieren. 

Et gi vill Aspekter déi Python zu enger super Programméierungssprooch fir NLP Projeten maachen, dorënner seng einfach Syntax an transparent Semantik. Entwéckler kënnen och Zougang zu exzellente Supportkanäl fir Integratioun mat anere Sproochen an Tools kréien. 

Vläicht ass dee beschten Aspekt vu Python fir NLP datt et Entwéckler eng breet Palette vun NLP Tools a Bibliothéiken ubitt, déi et hinnen erlaben eng Rei vun Aufgaben ze handhaben, wéi Themamodelléierung, Dokumentklassifikatioun, Part-of-Speech (POS) Tagging, Wuertvektoren, Gefillsanalyse, a méi. 

Loosst eis déi 10 bescht Python Bibliothéike fir natierlech Sproochveraarbechtung kucken: 

1. Natural Language Toolkit (NLTK) 

Top vun eiser Lëscht ass Natural Language Toolkit (NLTK), déi allgemeng als déi bescht Python Bibliothéik fir NLP ugesi gëtt. NLTK ass eng wesentlech Bibliothéik déi Aufgaben ënnerstëtzt wéi Klassifikatioun, Tagging, Stemming, Parsing a semantesch Begrënnung. Et gëtt dacks vun Ufänger gewielt fir sech an de Felder vun NLP a Maschinnléieren ze engagéieren. 

NLTK ass eng héich versatile Bibliothéik, an et hëlleft Iech komplex NLP Funktiounen ze kreéieren. Et bitt Iech eng grouss Rei vun Algorithmen fir ze wielen fir e bestëmmte Problem. NLTK ënnerstëtzt verschidde Sproochen, souwéi benannt Entitéite fir Multi Sprooch. 

Well NLTK eng Stringveraarbechtungsbibliothéik ass, hëlt se Strings als Input a gëtt Strings oder Lëschte vu Strings als Output zréck. 

Virdeeler an Nodeeler fir NLTK fir NLP ze benotzen: 

• matbréngen:
  • Déi meescht bekannt NLP Bibliothéik
  • Drëtt Partei Extensiounen
• scheinbar: 
  • Léierkurve
  • Lues um mol
  • Keng neural Netzwierkmodeller
  • Split Text nëmmen duerch Sätz

2. spaCy

SpaCy ass eng Open-Source NLP Bibliothéik explizit fir d'Produktiounsnotzung entworf. SpaCy erméiglecht d'Entwéckler Uwendungen ze kreéieren déi enorm Volumen vum Text kënne veraarbechten a verstoen. D'Python-Bibliothéik gëtt dacks benotzt fir natierlech Sproochverständnissystemer an Informatiounsextraktiounssystemer ze bauen. 

Ee vun den anere grousse Virdeeler vu SpaCy ass datt et Tokeniséierung fir méi wéi 49 Sproochen ënnerstëtzt, well se mat viraus trainéiert statistesche Modeller a Wuertvektoren gelueden ass. E puer vun den Top Benotzungsfäll fir SpaCy enthalen Autocomplete Sich, Autokorrektur, Online Bewäertungen analyséieren, Schlësselthemen extrahéieren, a vill méi.

Virdeeler an Nodeeler fir SpaCy fir NLP ze benotzen: 

• matbréngen:
  • fast
  • Einfach ze benotzen
  • Great fir Ufänger Entwéckler
  • Vertrauen op neural Netzwierker fir Trainingsmodeller
• scheinbar: 
  • Net sou flexibel wéi aner Bibliothéike wéi NLTK

3. Gensim

Eng aner Top Python Bibliothéik fir NLP ass Gensim. Ursprénglech entwéckelt fir Themamodelléierung, gëtt d'Bibliothéik elo fir eng Vielfalt vun NLP Aufgaben benotzt, sou wéi Dokument Indexéierung. Gensim setzt op Algorithmen fir den Input méi grouss wéi RAM ze veraarbecht. 

Mat sengen intuitiven Interfaces erreecht Gensim effizient Multicore Implementatioune vun Algorithmen wéi Latent Semantic Analysis (LSA) a Latent Dirichlet Allocation (LDA). E puer vun den aneren Top Benotzungsfäll vun der Bibliothéik enthalen Text Ähnlechkeet ze fannen an Wierder an Dokumenter op Vektoren ze konvertéieren. 

Virdeeler an Nodeeler vum Gensim fir NLP ze benotzen: 

• matbréngen:
  • Intuitiv Interface
  • Skalierbar
  • Effizient Ëmsetzung vu populäre Algorithmen wéi LSA an LDA
• scheinbar: 
  • Designt fir oniwwerwaacht Textmodelléierung
  • Dacks muss mat anere Bibliothéike wéi NLTK benotzt ginn

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP ass eng Bibliothéik déi aus enger Rei vu mënschleche Sproochtechnologie-Tools besteet, déi hëllefe mat der Uwendung vu sproochleche Analyse-Tools op e Stéck Text. CoreNLP erlaabt Iech eng breet Palette vun Texteigenschaften ze extrahieren, sou wéi Numm-Entitéitserkennung, Deel-of-Speech-Tagging, a méi mat just e puer Zeilen Code. 

Ee vun den eenzegaartegen Aspekter vum CoreNLP ass datt et Stanford NLP Tools wéi de Parser integréiert, Sentimentanalyse, Deel-vun-Speech (POS) Tagger, an den Numm Entity Recenner (NER). Et ënnerstëtzt am Ganzen fënnef Sproochen: Englesch, Arabesch, Chinesesch, Däitsch, Franséisch a Spuenesch. 

Virdeeler an Nodeeler vum CoreNLP fir NLP ze benotzen: 

• matbréngen:
  • Einfach ze benotzen
  • Kombinéiert verschidde Approche 
  • Open Source Lizenz
• scheinbar: 
  • Verännert Interface
  • Net sou mächteg wéi aner Bibliothéike wéi spaCy

5. Muster

Muster ass eng super Optioun fir jiddereen deen no enger All-in-One Python Bibliothéik fir NLP sicht. Et ass eng Multipurpose Bibliothéik déi NLP, Datemining, Netzwierkanalyse, Maschinnléieren a Visualiséierung ka handhaben. Et enthält Moduler fir Datemining vu Sichingenieuren, Wikipedia a sozialen Netzwierker. 

Muster gëtt als eng vun den nëtzlechsten Bibliothéike fir NLP Aufgaben ugesinn, bitt Features wéi Superlativ a Vergläicher ze fannen, souwéi Fakt a Meenungserkennung. Dës Fonctiounen hëllefen et ënner anerem Topbibliothéiken erauszekommen. 

Virdeeler an Nodeeler vum Muster fir NLP ze benotzen: 

• matbréngen:
  • Data Mining Web Servicer
  • Netzwierk Analyse a Visualiséierung
• scheinbar: 
  • Feelt Optimiséierung fir e puer NLP Aufgaben

6. TextBlob

Eng super Optioun fir Entwéckler déi sichen fir mat NLP am Python unzefänken, TextBlob bitt eng gutt Virbereedung fir NLTK. Et huet en einfach ze benotzen Interface deen Ufänger erlaabt séier Basis NLP Uwendungen ze léieren wéi Gefillsanalyse an Substantiv Phrase Extraktioun. 

Eng aner Top Uwendung fir TextBlob ass Iwwersetzungen, wat beandrockend ass wéinst der komplexer Natur dovun. Mat deem gesot, TextBlob ierft niddereg Leeschtung Form NLTK, an et soll net fir grouss Skala Produktioun benotzt ginn. 

Virdeeler an Nodeeler fir TextBlob fir NLP ze benotzen: 

• matbréngen:
  • Super fir Ufänger
  • Bitt Grondlag fir NLTK
  • Einfach ze benotzenem Interface
• scheinbar: 
  • Niddereg Leeschtung ierflecher vum NLTK
  • Net gutt fir grouss Skala Produktioun benotzt

7. PyNLPI 

PyNLPI, déi als 'Ananas' ausgeschwat gëtt, ass eng méi Python Bibliothéik fir NLP. Et enthält verschidde personaliséiert Python Moduler fir NLP Aufgaben, an eng vun hiren Top Featuren ass eng extensiv Bibliothéik fir mat FoLiA XML (Format fir Linguistesch Annotatioun) ze schaffen. 

Jiddereng vun de getrennte Moduler a Packagen ass nëtzlech fir Standard a fortgeschratt NLP Aufgaben. E puer vun dësen Aufgaben enthalen Extraktioun vun n-Gram, Frequenzlëschten, a bauen en einfachen oder komplexe Sproochmodell.

Virdeeler an Nodeeler fir PyNLPI fir NLP ze benotzen: 

• matbréngen:
  • Extraktioun vun n-Gram an aner Basis Aufgaben
  • Modulär Struktur
• scheinbar: 
  • Limitéiert Dokumentatioun 

8. scikit-léieren

Ursprénglech eng Drëtt Partei Extensioun fir d'SciPy Bibliothéik, scikit-learn ass elo eng standalone Python Bibliothéik op Github. Et gëtt vu grousse Firmen wéi Spotify benotzt, an et gi vill Virdeeler fir et ze benotzen. Fir een ass et ganz nëtzlech fir klassesch Maschinnléieren Algorithmen, sou wéi déi fir Spam Detektioun, Bilderkennung, Prognose maachen, a Client Segmentatioun. 

Mat deem gesot, scikit-learn kann och fir NLP Aufgaben wéi Textklassifikatioun benotzt ginn, wat eng vun de wichtegsten Aufgaben am iwwerwaachte Maschinnléieren ass. En aneren Top Benotzungsfall ass Gefillsanalyse, déi scikit-learn kann hëllefen auszeféieren fir Meenungen oder Gefiller duerch Daten ze analyséieren.

Virdeeler an Nodeeler fir PyNLPI fir NLP ze benotzen: 

• matbréngen:
  • Villsäiteg mat Gamme vu Modeller an Algorithmen
  • Gebaut op SciPy an NumPy
  • Bewisen Rekord vun real-Liewen Uwendungen
• scheinbar: 
  • Limitéiert Ënnerstëtzung fir déif Léieren

9. Polyglott

Nom Enn vun eiser Lëscht ass Polyglot, dat ass eng Open-Source Python-Bibliothéik déi benotzt gëtt fir verschidden NLP Operatiounen auszeféieren. Baséierend op Numpy ass et eng onheemlech séier Bibliothéik déi eng grouss Varietéit vun engagéierten Kommandoen ubitt. 

Ee vun de Grënn firwat Polyglot sou nëtzlech ass fir NLP ass datt et extensiv méisproocheg Uwendungen ënnerstëtzt. Seng Dokumentatioun weist datt et Tokeniséierung fir 165 Sproochen ënnerstëtzt, Sproocherkennung fir 196 Sproochen, an Deel-of-Speech-Tagging fir 16 Sproochen. 

Virdeeler an Nodeeler fir Polyglot fir NLP ze benotzen: 

• matbréngen:
  • Méisproocheg mat bal 200 mënschlech Sproochen an e puer Aufgaben
  • Gebaut uewen op NumPy
• scheinbar: 
  • Méi kleng Gemeinschaft am Verglach mat anere Bibliothéike wéi NLTK a SpaCy

10. PyTorch

Ofschloss vun eiser Lëscht vun 10 beschte Python Bibliothéike fir NLP ass PyTorch, eng Open Source Bibliothéik erstallt vum Facebook AI Fuerschungsteam am Joer 2016. Den Numm vun der Bibliothéik ass ofgeleet vun Torch, wat en Deep Learning Kader ass geschriwwen an der Lua Programméierungssprooch . 

PyTorch erlaabt Iech vill Aufgaben auszeféieren, an et ass besonnesch nëtzlech fir déif Léieren Uwendungen wéi NLP a Computer Visioun. 

E puer vun de beschten Aspekter vu PyTorch enthalen seng Héichgeschwindegkeet vun der Ausféierung, déi et kann erreechen och wann Dir schwéier Grafike behandelt. Et ass och eng flexibel Bibliothéik, fäeg op vereinfacht Prozessoren oder CPUs a GPUs ze bedreiwen. PyTorch huet mächteg APIen déi Iech erlaben d'Bibliothéik auszebauen, souwéi eng natierlech Sprooch Toolkit. 

Virdeeler an Nodeeler fir Pytorch fir NLP ze benotzen: 

• matbréngen:
  • Robust Kader
  • Cloud Plattform an Ökosystem
• scheinbar: 
  • Allgemeng Maschinn Léieren Toolkit
  • Verlaangt am-Déift Wëssen vun Kär NLP Algorithmen