10 beste Python-biblioteker for naturlig språkbehandling

Python er ansett som det beste programmeringsspråket, og det er avgjørende for kunstig intelligens (AI) og maskinlæringsoppgaver. Python er et ekstremt effektivt programmeringsspråk sammenlignet med andre vanlige språk, og det er et godt valg for nybegynnere takket være engelsklignende kommandoer og syntaks. En annen av de beste aspektene ved Python-programmeringsspråket er at det består av en enorm mengde åpen kildekode-biblioteker, som gjør det nyttig for et bredt spekter av oppgaver. 

Python og NLP

Naturlig språkbehandling, eller NLP, er et felt innen AI som tar sikte på å forstå semantikken og konnotasjonene til naturlige menneskelige språk. Det tverrfaglige feltet kombinerer teknikker fra feltene lingvistikk og informatikk, som brukes til å lage teknologier som chatbots og digitale assistenter. 

Det er mange aspekter som gjør Python til et flott programmeringsspråk for NLP-prosjekter, inkludert dets enkle syntaks og transparente semantikk. Utviklere kan også få tilgang til utmerkede støttekanaler for integrasjon med andre språk og verktøy. 

Kanskje det beste aspektet ved Python for NLP er at det gir utviklere et bredt spekter av NLP-verktøy og -biblioteker som lar dem håndtere en rekke oppgaver, for eksempel emnemodellering, dokumentklassifisering, del-of-speech (POS) tagging, ordvektorer, sentimentanalyse og mer. 

La oss ta en titt på de 10 beste Python-bibliotekene for naturlig språkbehandling: 

1. Natural Language Toolkit (NLTK) 

På toppen av listen vår er Natural Language Toolkit (NLTK), som regnes som det beste Python-biblioteket for NLP. NLTK er et viktig bibliotek som støtter oppgaver som klassifisering, tagging, stemming, parsing og semantisk resonnement. Det velges ofte av nybegynnere som ønsker å bli involvert i feltene NLP og maskinlæring. 

NLTK er et svært allsidig bibliotek, og det hjelper deg med å lage komplekse NLP-funksjoner. Den gir deg et stort sett med algoritmer å velge mellom for et bestemt problem. NLTK støtter ulike språk, samt navngitte enheter for flerspråk. 

Fordi NLTK er et strengbehandlingsbibliotek, tar det strenger som input og returnerer strenger eller lister over strenger som utdata. 

Fordeler og ulemper med å bruke NLTK for NLP: 

• Pros:
  • Mest kjente NLP-bibliotek
  • Tredjeparts utvidelser
• Cons: 
  • Læringskurve
  • Sakte til tider
  • Ingen nevrale nettverksmodeller
  • Deler kun tekst etter setninger

2. spaCy

SpaCy er et åpen kildekode NLP-bibliotek eksplisitt designet for produksjonsbruk. SpaCy gjør det mulig for utviklere å lage applikasjoner som kan behandle og forstå store mengder tekst. Python-biblioteket brukes ofte til å bygge naturlige språkforståelsessystemer og informasjonsutvinningssystemer. 

En av de andre store fordelene med spaCy er at den støtter tokenisering for mer enn 49 språk takket være at den er lastet med forhåndstrente statistiske modeller og ordvektorer. Noen av de mest populære brukstilfellene for spaCy inkluderer autofullføring av søk, autokorrektur, analysering av anmeldelser på nett, uttrekk av sentrale emner og mye mer.

Fordeler og ulemper med å bruke spaCy for NLP: 

• Pros:
  • Rask
  • Lett å bruke
  • Flott for nybegynnere utviklere
  • Stoler på nevrale nettverk for treningsmodeller
• Cons: 
  • Ikke så fleksibel som andre biblioteker som NLTK

3. Gensim

Et annet topp Python-bibliotek for NLP er Gensim. Opprinnelig utviklet for emnemodellering, brukes biblioteket nå til en rekke NLP-oppgaver, for eksempel dokumentindeksering. Gensim er avhengig av algoritmer for å behandle input som er større enn RAM. 

Med sine intuitive grensesnitt oppnår Gensim effektive flerkjerneimplementeringer av algoritmer som Latent Semantic Analysis (LSA) og Latent Dirichlet Allocation (LDA). Noen av bibliotekets andre mest populære brukstilfeller inkluderer å finne tekstlikhet og konvertere ord og dokumenter til vektorer. 

Fordeler og ulemper med å bruke Gensim for NLP: 

• Pros:
  • Intuitivt grensesnitt
  • Skalerbar
  • Effektiv implementering av populære algoritmer som LSA og LDA
• Cons: 
  • Designet for tekstmodellering uten tilsyn
  • Må ofte brukes med andre biblioteker som NLTK

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP er et bibliotek som består av en rekke verktøy for menneskelig språkteknologi som hjelper til med bruken av språklige analyseverktøy på et tekststykke. CoreNLP lar deg trekke ut et bredt spekter av tekstegenskaper, for eksempel navngitt enhetsgjenkjenning, orddeltagging og mer med bare noen få linjer med kode. 

En av de unike aspektene ved CoreNLP er at den inkorporerer Stanford NLP-verktøy som parser, sentimentanalyse, POS-tagger og navngitt entitetsgjenkjenner (NER). Den støtter fem språk totalt: engelsk, arabisk, kinesisk, tysk, fransk og spansk. 

Fordeler og ulemper med å bruke CoreNLP for NLP: 

• Pros:
  • Lett å bruke
  • Kombinerer ulike tilnærminger 
  • Åpen kildekode-lisens
• Cons: 
  • Utdatert grensesnitt
  • Ikke så kraftig som andre biblioteker som spaCy

5. Mønster

Mønster er et flott alternativ for alle som leter etter et alt-i-ett Python-bibliotek for NLP. Det er et flerbruksbibliotek som kan håndtere NLP, datautvinning, nettverksanalyse, maskinlæring og visualisering. Den inkluderer moduler for datautvinning fra søkeingeniører, Wikipedia og sosiale nettverk. 

Mønster regnes som et av de mest nyttige bibliotekene for NLP-oppgaver, og tilbyr funksjoner som å finne superlativer og komparativer, samt gjenkjenning av fakta og meninger. Disse funksjonene hjelper den til å skille seg ut blant andre toppbiblioteker. 

Fordeler og ulemper med å bruke mønster for NLP: 

• Pros:
  • Data mining webtjenester
  • Nettverksanalyse og visualisering
• Cons: 
  • Mangler optimalisering for noen NLP-oppgaver

6. TextBlob

Et flott alternativ for utviklere som ønsker å komme i gang med NLP i Python, TextBlob gir en god forberedelse til NLTK. Den har et brukervennlig grensesnitt som gjør det mulig for nybegynnere å raskt lære grunnleggende NLP-applikasjoner som sentimentanalyse og ekstraksjon av substantivfrase. 

En annen toppapplikasjon for TextBlob er oversettelser, noe som er imponerende gitt den komplekse karakteren til den. Med det sagt arver TextBlob lav ytelse fra NLTK, og den bør ikke brukes til storskala produksjon. 

Fordeler og ulemper med å bruke TextBlob for NLP: 

• Pros:
  • Flott for nybegynnere
  • Gir grunnlag for NLTK
  • Enkel å bruke grensesnitt
• Cons: 
  • Lav ytelse arvet fra NLTK
  • Ikke bra for produksjon i stor skala

7. PyNLPI 

PyNLPI, som uttales som 'ananas', er enda et Python-bibliotek for NLP. Den inneholder forskjellige skreddersydde Python-moduler for NLP-oppgaver, og en av toppfunksjonene er et omfattende bibliotek for arbeid med FoLiA XML (Format for Linguistic Annotation). 

Hver av de adskilte modulene og pakkene er nyttige for standard og avanserte NLP-oppgaver. Noen av disse oppgavene inkluderer utvinning av n-gram, frekvenslister og å bygge en enkel eller kompleks språkmodell.

Fordeler og ulemper med å bruke PyNLPI for NLP: 

• Pros:
  • Uttak av n-gram og andre grunnleggende oppgaver
  • Modulær struktur
• Cons: 
  • Begrenset dokumentasjon 

8. scikit lære

Opprinnelig en tredjepartsutvidelse til SciPy-biblioteket, scikit-learn er nå et frittstående Python-bibliotek på Github. Det brukes av store selskaper som Spotify, og det er mange fordeler ved å bruke det. For det første er det svært nyttig for klassiske maskinlæringsalgoritmer, for eksempel de for spam-deteksjon, bildegjenkjenning, prediksjon og kundesegmentering. 

Med det sagt kan scikit-learn også brukes til NLP-oppgaver som tekstklassifisering, som er en av de viktigste oppgavene innen overvåket maskinlæring. Et annet populært eksempel er sentimentanalyse, som scikit-learn kan hjelpe med å utføre for å analysere meninger eller følelser gjennom data.

Fordeler og ulemper med å bruke PyNLPI for NLP: 

• Pros:
  • Allsidig med utvalg av modeller og algoritmer
  • Bygget på SciPy og NumPy
  • Dokumentert oversikt over virkelige applikasjoner
• Cons: 
  • Begrenset støtte for dyp læring

9. polyglot

Nærmer seg slutten av listen vår er Polyglot, som er et åpen kildekode python-bibliotek som brukes til å utføre forskjellige NLP-operasjoner. Basert på Numpy, er det et utrolig raskt bibliotek som tilbyr et stort utvalg av dedikerte kommandoer. 

En av grunnene til at Polyglot er så nyttig for NLP er at den støtter omfattende flerspråklige applikasjoner. Dokumentasjonen viser at den støtter tokenisering for 165 språk, språkgjenkjenning for 196 språk og orddelsmerking for 16 språk. 

Fordeler og ulemper med å bruke Polyglot for NLP: 

• Pros:
  • Flerspråklig med nærmere 200 menneskelige språk i enkelte oppgaver
  • Bygget på toppen av NumPy
• Cons: 
  • Mindre fellesskap sammenlignet med andre biblioteker som NLTK og spaCy

10. PyTorch

Avslutningen vår over 10 beste Python-biblioteker for NLP er PyTorch, et åpen kildekode-bibliotek opprettet av Facebooks AI-forskningsteam i 2016. Navnet på biblioteket er avledet fra Torch, som er et dyplæringsrammeverk skrevet i programmeringsspråket Lua . 

PyTorch lar deg utføre mange oppgaver, og det er spesielt nyttig for dyplæringsapplikasjoner som NLP og datasyn. 

Noen av de beste aspektene ved PyTorch inkluderer dens høye utførelseshastighet, som den kan oppnå selv når du håndterer tunge grafer. Det er også et fleksibelt bibliotek, som kan operere på forenklede prosessorer eller CPUer og GPUer. PyTorch har kraftige API-er som lar deg utvide biblioteket, samt et verktøysett for naturlig språk. 

Fordeler og ulemper med å bruke Pytorch for NLP: 

• Pros:
  • Robust rammeverk
  • Skyplattform og økosystem
• Cons: 
  • Generell maskinlæringsverktøysett
  • Krever inngående kunnskap om kjerne NLP-algoritmer