10 најдобри библиотеки на Python за обработка на природен јазик

Пајтон нашироко се смета за најдобар програмски јазик и е од клучно значење за задачите за вештачка интелигенција (АИ) и машинско учење. Python е исклучително ефикасен програмски јазик во споредба со другите мејнстрим јазици и е одличен избор за почетници благодарение на неговите команди и синтакса слични на англискиот јазик. Друг еден од најдобрите аспекти на програмскиот јазик Python е тоа што се состои од огромна количина библиотеки со отворен код, што го прави корисен за широк опсег на задачи. 

Пајтон и НЛП

Обработка на природен јазик или НЛП е поле на вештачка интелигенција што има за цел да ги разбере семантиката и конотациите на природните човечки јазици. Интердисциплинарното поле комбинира техники од областа на лингвистиката и компјутерските науки, кои се користат за создавање технологии како чет-ботови и дигитални асистенти. 

Постојат многу аспекти кои го прават Python одличен програмски јазик за NLP проекти, вклучувајќи ја неговата едноставна синтакса и транспарентна семантика. Програмерите исто така можат да пристапат до одлични канали за поддршка за интеграција со други јазици и алатки. 

Можеби најдобриот аспект на Python за NLP е тоа што им обезбедува на програмерите широк опсег на NLP алатки и библиотеки кои им овозможуваат да се справат со голем број задачи, како што се моделирање теми, класификација на документи, означување на дел од говорот (POS), збор вектори, сентимент анализа, и многу повеќе. 

Ајде да ги погледнеме 10-те најдобри библиотеки на Python за обработка на природен јазик: 

1. Прирачник за природен јазик (NLTK) 

На врвот на нашата листа е природен јазик Toolkit (NLTK), кој нашироко се смета за најдобра библиотека Python за NLP. NLTK е суштинска библиотека која поддржува задачи како класификација, означување, стекнување, парсирање и семантичко расудување. Често се избира од почетници кои сакаат да се вклучат во областите на НЛП и машинското учење. 

NLTK е многу разновидна библиотека и ви помага да креирате сложени NLP функции. Ви обезбедува голем сет на алгоритми од кои можете да изберете за кој било конкретен проблем. NLTK поддржува различни јазици, како и именувани ентитети за повеќе јазици. 

Бидејќи NLTK е библиотека за обработка на низи, зема низи како влез и враќа низи или списоци на низи како излез. 

Добрите и лошите страни на користење на NLTK за НЛП: 

• Позитивни:
  • Најпозната библиотека НЛП
  • Екстензии од трета страна
• Конс: 
  • Крива на учење
  • Бавно на моменти
  • Нема модели на невронски мрежи
  • Го дели текстот само по реченици

2. просторно

SpaCy е NLP библиотека со отворен код, експлицитно дизајнирана за производствена употреба. SpaCy им овозможува на програмерите да креираат апликации кои можат да обработуваат и разберат огромен обем на текст. Библиотеката Python често се користи за изградба на системи за разбирање природен јазик и системи за екстракција на информации. 

Една од другите главни придобивки на spaCy е тоа што поддржува токенизација за повеќе од 49 јазици благодарение на тоа што е оптоварен со претходно обучени статистички модели и вектори на зборови. Некои од најдобрите случаи на употреба за spaCy вклучуваат автоматско комплетирање на пребарување, автоматска корекција, анализа на прегледи преку Интернет, извлекување клучни теми и многу повеќе.

Добрите и лошите страни на користење на spaCy за НЛП: 

• Позитивни:
  • Брзо
  • Лесен за користење
  • Одлично за почетници програмери
  • Се потпира на невронски мрежи за модели за обука
• Конс: 
  • Не толку флексибилни како другите библиотеки како NLTK

3. Gensim

Друга врвна библиотека на Python за NLP е Gensim. Првично развиена за моделирање на теми, библиотеката сега се користи за различни NLP задачи, како што е индексирање на документи. Gensim се потпира на алгоритми за обработка на влез поголем од RAM меморија. 

Со своите интуитивни интерфејси, Gensim постигнува ефикасни повеќејадрени имплементации на алгоритми како Латентна семантичка анализа (LSA) и Латентна дирихлеова распределба (LDA). Некои од другите случаи на најголема употреба во библиотеката вклучуваат наоѓање сличност на текстот и претворање на зборови и документи во вектори. 

Добрите и лошите страни на користење на Gensim за НЛП: 

• Позитивни:
  • Интуитивен интерфејс
  • Скалабилни
  • Ефикасна имплементација на популарни алгоритми како LSA и LDA
• Конс: 
  • Дизајниран за моделирање текст без надзор
  • Често треба да се користи со други библиотеки како NLTK

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP е библиотека која се состои од различни технолошки алатки за човечки јазик кои помагаат при примена на алатки за лингвистичка анализа на парче текст. CoreNLP ви овозможува да извлечете широк опсег на својства на текст, како што се препознавање на именуван ентитет, означување на дел од говорот и повеќе со само неколку линии код. 

Еден од уникатните аспекти на CoreNLP е тоа што вклучува Stanford NLP алатки како парсер, анализа на чувства, означување на дел од говорот (POS) и препознавање на именуван ентитет (NER). Поддржува вкупно пет јазици: англиски, арапски, кинески, германски, француски и шпански. 

Добрите и лошите страни на користење на CoreNLP за НЛП: 

• Позитивни:
  • Лесен за користење
  • Комбинира различни пристапи 
  • Лиценца со отворен код
• Конс: 
  • Застарен интерфејс
  • Не толку моќни како другите библиотеки како spaCy

5. моделот

Шаблонот е одлична опција за секој што бара сè-во-едно библиотека Python за NLP. Тоа е повеќенаменска библиотека која може да се справи со НЛП, ископување податоци, мрежна анализа, машинско учење и визуелизација. Вклучува модули за ископување податоци од инженери за пребарување, Википедија и социјални мрежи. 

Шаблонот се смета за една од најкорисните библиотеки за задачите на НЛП, обезбедувајќи карактеристики како што се наоѓање суперлативи и компаративи, како и откривање факти и мислења. Овие карактеристики му помагаат да се истакне меѓу другите врвни библиотеки. 

Добрите и лошите страни на користење на Шаблон за НЛП: 

• Позитивни:
  • Веб-услуги за ископување податоци
  • Мрежна анализа и визуелизација
• Конс: 
  • Нема оптимизација за некои NLP задачи

6. TextBlob

Одлична опција за програмери кои сакаат да започнат со NLP во Python, TextBlob обезбедува добра подготовка за NLTK. Има лесен за користење интерфејс кој им овозможува на почетниците брзо да ги научат основните NLP апликации како што се анализа на чувствата и екстракција на именски фрази. 

Друга врвна апликација за TextBlob се преводите, што е импресивно со оглед на сложената природа на истата. Со тоа, TextBlob наследува од NLTK со ниски перформанси и не треба да се користи за производство во големи размери. 

Добрите и лошите страни на користење на TextBlob за НЛП: 

• Позитивни:
  • Одлично за почетници
  • Обезбедува основа за НЛТК
  • Лесен за користење интерфејс
• Конс: 
  • Ниски перформанси наследени од НЛТК
  • Не е добро за употреба во големи размери

7. PyNLPI 

PyNLPI, кој се изговара како „ананас“, е уште една библиотека на Python за НЛП. Содржи различни прилагодени Python модули за NLP задачи, а една од неговите врвни карактеристики е обемната библиотека за работа со FoLiA XML (Format for Linguistic Annotation). 

Секој од одделните модули и пакети е корисен за стандардни и напредни NLP задачи. Некои од овие задачи вклучуваат екстракција на n-грами, листи на фреквенции и градење на едноставен или сложен јазичен модел.

Добрите и лошите страни на користење на PyNLPI за НЛП: 

• Позитивни:
  • Екстракција на n-грами и други основни задачи
  • Модуларна структура
• Конс: 
  • Ограничена документација 

8. scikit-учење

Првично како екстензија од трета страна на библиотеката SciPy, scikit-learn сега е самостојна библиотека на Python на Github. Се користи од големи компании како Spotify и има многу придобивки од неговото користење. Како прво, тој е многу корисен за класичните алгоритми за машинско учење, како што се оние за откривање спам, препознавање слики, правење предвидувања и сегментација на клиентите. 

Со тоа, scikit-learn може да се користи и за NLP задачи како класификација на текст, што е една од најважните задачи во надгледуваното машинско учење. Друга најдобра употреба е анализата на чувствата, која scikit-learn може да помогне да се спроведе за да се анализираат мислењата или чувствата преку податоци.

Добрите и лошите страни на користење на PyNLPI за НЛП: 

• Позитивни:
  • Разноврсна со опсег на модели и алгоритми
  • Изграден на SciPy и NumPy
  • Докажана евиденција на апликации од реалниот живот
• Конс: 
  • Ограничена поддршка за длабоко учење

9. Полиглот

При крајот на нашата листа е Polyglot, која е библиотека со отворен код за питон што се користи за извршување на различни NLP операции. Врз основа на Numpy, таа е неверојатно брза библиотека која нуди голем избор на посветени команди. 

Една од причините зошто Polyglot е толку корисен за NLP е тоа што поддржува обемни повеќејазични апликации. Неговата документација покажува дека поддржува токенизација за 165 јазици, откривање јазик за 196 јазици и означување на дел од говорот за 16 јазици. 

Добрите и лошите страни на користењето Полиглот за НЛП: 

• Позитивни:
  • Повеќејазичен со близу 200 човечки јазици во некои задачи
  • Изграден на врвот на NumPy
• Конс: 
  • Помала заедница во споредба со другите библиотеки како NLTK и spaCy

10. PyTorch

Завршувањето на нашата листа на 10 најдобри библиотеки на Python за NLP е PyTorch, библиотека со отворен код создадена од истражувачкиот тим за вештачка интелигенција на Facebook во 2016 година. Името на библиотеката е изведено од Torch, што е рамка за длабоко учење напишана на програмскиот јазик Луа . 

PyTorch ви овозможува да извршувате многу задачи, а особено е корисен за апликации за длабоко учење како NLP и компјутерска визија. 

Некои од најдобрите аспекти на PyTorch ја вклучуваат неговата голема брзина на извршување, која може да ја постигне дури и кога ракува со тешки графикони. Тоа е исто така флексибилна библиотека, способна да работи на поедноставени процесори или процесори и графички процесори. PyTorch има моќни API кои ви овозможуваат да ја проширите библиотеката, како и природен јазичен пакет со алатки. 

Добрите и лошите страни на користење на Pytorch за НЛП: 

• Позитивни:
  • Цврста рамка
  • Облак платформа и екосистем
• Конс: 
  • Општа алатка за машинско учење
  • Потребно е длабинско познавање на основните НЛП алгоритми