10 najlepszych bibliotek Pythona do przetwarzania języka naturalnego

Python jest powszechnie uważany za najlepszy język programowania i ma kluczowe znaczenie w zadaniach związanych ze sztuczną inteligencją (AI) i uczeniem maszynowym. Python jest niezwykle wydajnym językiem programowania w porównaniu do innych języków głównego nurtu i jest doskonałym wyborem dla początkujących ze względu na polecenia i składnię przypominające angielski. Kolejną z najlepszych cech języka programowania Python jest to, że składa się on z ogromnej liczby bibliotek typu open source, dzięki czemu jest przydatny do szerokiego zakresu zadań. 

Python i NLP

Przetwarzanie języka naturalnego, czyli NLP, to dziedzina sztucznej inteligencji, której celem jest zrozumienie semantyki i konotacji naturalnych języków ludzkich. Dziedzina interdyscyplinarna łączy techniki z zakresu językoznawstwa i informatyki, które wykorzystywane są do tworzenia technologii takich jak chatboty i asystenci cyfrowi. 

Istnieje wiele aspektów, które sprawiają, że Python jest doskonałym językiem programowania dla projektów NLP, w tym jego prosta składnia i przejrzysta semantyka. Programiści mają również dostęp do doskonałych kanałów wsparcia w zakresie integracji z innymi językami i narzędziami. 

Być może najlepszą cechą Pythona dla NLP jest to, że zapewnia programistom szeroką gamę narzędzi i bibliotek NLP, które pozwalają im wykonywać wiele zadań, takich jak modelowanie tematów, klasyfikacja dokumentów, tagowanie części mowy (POS), wektory słów, analiza nastrojów i inne. 

Rzućmy okiem na 10 najlepszych bibliotek Pythona do przetwarzania języka naturalnego: 

1. Zestaw narzędzi języka naturalnego (NLTK) 

Na szczycie naszej listy znajduje się Natural Language Toolkit (NLTK), który jest powszechnie uważany za najlepszą bibliotekę Pythona dla NLP. NLTK to niezbędna biblioteka obsługująca zadania takie jak klasyfikacja, tagowanie, stemmming, analizowanie i wnioskowanie semantyczne. Jest często wybierany przez początkujących, którzy chcą zaangażować się w dziedziny NLP i uczenia maszynowego. 

NLTK to bardzo wszechstronna biblioteka, która pomaga tworzyć złożone funkcje NLP. Zapewnia duży zestaw algorytmów do wyboru dla dowolnego konkretnego problemu. NLTK obsługuje różne języki, a także nazwane jednostki dla wielu języków. 

Ponieważ NLTK jest biblioteką do przetwarzania ciągów, przyjmuje ciągi znaków jako dane wejściowe i zwraca ciągi lub listy ciągów jako dane wyjściowe. 

Plusy i minusy używania NLTK w NLP: 

• Plusy:
  • Najbardziej znana biblioteka NLP
  • Rozszerzenia innych firm
• Wady: 
  • Krzywa uczenia się
  • Czasami wolno
  • Brak modeli sieci neuronowych
  • Dzieli tekst tylko według zdań

2. Przestronny

SpaCy to biblioteka NLP o otwartym kodzie źródłowym, zaprojektowana specjalnie do użytku produkcyjnego. SpaCy umożliwia programistom tworzenie aplikacji, które mogą przetwarzać i rozumieć ogromne ilości tekstu. Biblioteka Pythona jest często używana do budowania systemów rozumienia języka naturalnego i systemów ekstrakcji informacji. 

Jedną z innych głównych zalet spaCy jest to, że obsługuje tokenizację dla ponad 49 języków dzięki załadowaniu wstępnie wyszkolonych modeli statystycznych i wektorów słów. Niektóre z najpopularniejszych zastosowań spaCy obejmują automatyczne uzupełnianie wyszukiwania, autokorektę, analizowanie recenzji online, wyodrębnianie kluczowych tematów i wiele więcej.

Plusy i minusy używania spaCy w NLP: 

• Plusy:
  • pompatyczność
  • Mudah digunakan
  • Świetne dla początkujących programistów
  • Modele szkoleniowe opierają się na sieciach neuronowych
• Wady: 
  • Nie tak elastyczne jak inne biblioteki, takie jak NLTK

3. Gensim

Kolejną najlepszą biblioteką Pythona dla NLP jest Gensim. Biblioteka, pierwotnie opracowana do modelowania tematycznego, jest obecnie wykorzystywana do różnych zadań NLP, takich jak indeksowanie dokumentów. Gensim wykorzystuje algorytmy do przetwarzania danych wejściowych większych niż pamięć RAM. 

Dzięki intuicyjnym interfejsom Gensim umożliwia wydajne wielordzeniowe implementacje algorytmów, takich jak utajona analiza semantyczna (LSA) i utajona alokacja Dirichleta (LDA). Inne najczęstsze zastosowania biblioteki obejmują wyszukiwanie podobieństw tekstu i konwertowanie słów i dokumentów na wektory. 

Plusy i minusy używania Gensima w NLP: 

• Plusy:
  • Intuicyjny interfejs
  • Skalowalne
  • Wydajna implementacja popularnych algorytmów typu LSA i LDA
• Wady: 
  • Zaprojektowany do nienadzorowanego modelowania tekstu
  • Często należy go używać z innymi bibliotekami, takimi jak NLTK

5. RdzeńNLP 

Stanford CoreNLP to biblioteka składająca się z różnorodnych narzędzi technologii języka ludzkiego, które pomagają w zastosowaniu narzędzi analizy lingwistycznej do fragmentu tekstu. CoreNLP umożliwia wyodrębnienie szerokiego zakresu właściwości tekstu, takich jak rozpoznawanie nazwanych jednostek, oznaczanie części mowy i wiele innych, za pomocą zaledwie kilku linijek kodu. 

Jedną z unikalnych cech CoreNLP jest to, że zawiera narzędzia Stanford NLP, takie jak parser, analiza tonacji, tagger części mowy (POS) i moduł rozpoznawania nazwanych jednostek (NER). Obsługuje łącznie pięć języków: angielski, arabski, chiński, niemiecki, francuski i hiszpański. 

Plusy i minusy używania CoreNLP w NLP: 

• Plusy:
  • Mudah digunakan
  • Łączy różne podejścia 
  • Licencja open source
• Wady: 
  • Nieaktualny interfejs
  • Nie tak potężne jak inne biblioteki, takie jak spaCy

5. Wzór

Pattern to świetna opcja dla każdego, kto szuka wszechstronnej biblioteki Pythona do NLP. Jest to uniwersalna biblioteka, która obsługuje NLP, eksplorację danych, analizę sieci, uczenie maszynowe i wizualizację. Zawiera moduły do ​​eksploracji danych z inżynierów wyszukiwania, Wikipedii i sieci społecznościowych. 

Pattern jest uważany za jedną z najbardziej przydatnych bibliotek do zadań NLP, zapewniającą takie funkcje, jak wyszukiwanie superlatywów i porównań, a także wykrywanie faktów i opinii. Dzięki tym funkcjom wyróżnia się na tle innych najlepszych bibliotek. 

Plusy i minusy używania wzorca w NLP: 

• Plusy:
  • Usługi sieciowe eksploracji danych
  • Analiza i wizualizacja sieci
• Wady: 
  • Brakuje optymalizacji dla niektórych zadań NLP

6. TekstBlob

Świetna opcja dla programistów, którzy chcą rozpocząć pracę z NLP w Pythonie, TextBlob zapewnia dobre przygotowanie do NLTK. Posiada łatwy w obsłudze interfejs, który umożliwia początkującym szybkie nauczenie się podstawowych aplikacji NLP, takich jak analiza nastrojów i ekstrakcja fraz rzeczownikowych. 

Kolejną popularną aplikacją TextBlob są tłumaczenia, co robi wrażenie, biorąc pod uwagę ich złożoność. Mając to na uwadze, TextBlob dziedziczy niską wydajność po NLTK i nie powinien być używany do produkcji na dużą skalę. 

Plusy i minusy używania TextBlob dla NLP: 

• Plusy:
  • Idealne dla początkujących
  • Zapewnia podstawy dla NLTK
  • Łatwy w użyciu interfejs
• Wady: 
  • Niska wydajność odziedziczona po NLTK
  • Nie nadaje się do zastosowań produkcyjnych na dużą skalę

7. PyNLPI 

PyNLPI, wymawiane jako „ananas”, to kolejna biblioteka Pythona dla NLP. Zawiera różne niestandardowe moduły Pythona do zadań NLP, a jedną z jego najważniejszych funkcji jest obszerna biblioteka do pracy z FoLiA XML (Format adnotacji językowej). 

Każdy z wydzielonych modułów i pakietów jest przydatny w standardowych i zaawansowanych zadaniach NLP. Niektóre z tych zadań obejmują wyodrębnianie n-gramów, list częstotliwości i budowanie prostego lub złożonego modelu językowego.

Plusy i minusy używania PyNLPI w NLP: 

• Plusy:
  • Ekstrakcja n-gramów i inne podstawowe zadania
  • Struktura modułowa
• Wady: 
  • Ograniczona dokumentacja 

8. nauka-scikit

Pierwotnie będące rozszerzeniem biblioteki SciPy, scikit-learn jest teraz samodzielną biblioteką Pythona na Githubie. Jest używany przez duże firmy, takie jak Spotify, i korzystanie z niego wiąże się z wieloma korzyściami. Po pierwsze, jest bardzo przydatny w klasycznych algorytmach uczenia maszynowego, takich jak wykrywanie spamu, rozpoznawanie obrazów, prognozowanie i segmentacja klientów. 

Mając to na uwadze, scikit-learn można również wykorzystać do zadań NLP, takich jak klasyfikacja tekstu, która jest jednym z najważniejszych zadań w nadzorowanym uczeniu maszynowym. Innym częstym przypadkiem użycia jest analiza nastrojów, którą scikit-learn może pomóc w przeprowadzeniu analizy opinii lub uczuć za pomocą danych.

Plusy i minusy używania PyNLPI w NLP: 

• Plusy:
  • Wszechstronny dzięki szerokiej gamie modeli i algorytmów
  • Zbudowany na SciPy i NumPy
  • Sprawdzony zapis rzeczywistych zastosowań
• Wady: 
  • Ograniczone wsparcie dla głębokiego uczenia się

9. Poliglota

Na końcu naszej listy znajduje się Polyglot, biblioteka Pythona o otwartym kodzie źródłowym, używana do wykonywania różnych operacji NLP. Oparta na Numpy, jest to niesamowicie szybka biblioteka oferująca szeroką gamę dedykowanych poleceń. 

Jednym z powodów, dla których Polyglot jest tak przydatny w NLP, jest to, że obsługuje rozbudowane aplikacje wielojęzyczne. Z jego dokumentacji wynika, że ​​obsługuje tokenizację dla 165 języków, wykrywanie języków dla 196 języków i tagowanie części mowy dla 16 języków. 

Plusy i minusy używania Polyglot w NLP: 

• Plusy:
  • Wielojęzyczny, w niektórych zadaniach prawie 200 języków ludzkich
  • Zbudowany na bazie NumPy
• Wady: 
  • Mniejsza społeczność w porównaniu do innych bibliotek, takich jak NLTK i spaCy

10. PyTorch

Naszą listę 10 najlepszych bibliotek Pythona do NLP zamyka PyTorch, biblioteka typu open source stworzona przez zespół badawczy Facebooka zajmujący się sztuczną inteligencją w 2016 roku. Nazwa biblioteki pochodzi od Torch, który jest frameworkiem do głębokiego uczenia się napisanym w języku programowania Lua . 

PyTorch umożliwia wykonywanie wielu zadań i jest szczególnie przydatny w zastosowaniach głębokiego uczenia się, takich jak NLP i wizja komputerowa. 

Niektóre z najlepszych aspektów PyTorch obejmują dużą szybkość wykonywania, którą można osiągnąć nawet w przypadku obsługi ciężkich wykresów. Jest to także elastyczna biblioteka, zdolna do działania na uproszczonych procesorach lub procesorach i procesorach graficznych. PyTorch ma potężne interfejsy API, które umożliwiają rozbudowę biblioteki, a także zestaw narzędzi do języka naturalnego. 

Plusy i minusy używania Pytorcha w NLP: 

• Plusy:
  • Solidna struktura
  • Platforma i ekosystem w chmurze
• Wady: 
  • Ogólny zestaw narzędzi do uczenia maszynowego
  • Wymaga dogłębnej wiedzy na temat podstawowych algorytmów NLP