10 najboljših knjižnic Python za obdelavo naravnega jezika

Python na splošno velja za najboljši programski jezik in je ključnega pomena za naloge umetne inteligence (AI) in strojnega učenja. Python je izjemno učinkovit programski jezik v primerjavi z drugimi običajnimi jeziki in je odlična izbira za začetnike, zahvaljujoč ukazom in sintaksi, podobnim angleščini. Še en izmed najboljših vidikov programskega jezika Python je, da je sestavljen iz ogromne količine odprtokodnih knjižnic, zaradi česar je uporaben za širok spekter nalog. 

Python in NLP

Obdelava naravnega jezika ali NLP je področje umetne inteligence, katerega namen je razumeti semantiko in konotacije naravnih človeških jezikov. Interdisciplinarno področje združuje tehnike s področja jezikoslovja in računalništva, ki se uporabljajo za ustvarjanje tehnologij, kot so chatboti in digitalni pomočniki. 

Obstaja veliko vidikov, zaradi katerih je Python odličen programski jezik za projekte NLP, vključno z njegovo preprosto sintakso in pregledno semantiko. Razvijalci lahko dostopajo tudi do odličnih podpornih kanalov za integracijo z drugimi jeziki in orodji. 

Morda je najboljši vidik Pythona za NLP ta, da razvijalcem ponuja široko paleto NLP orodij in knjižnic, ki jim omogočajo, da obravnavajo številne naloge, kot so modeliranje tem, klasifikacija dokumentov, označevanje delov govora (POS), besedni vektorji, analiza razpoloženja in drugo. 

Oglejmo si 10 najboljših knjižnic Python za obdelavo naravnega jezika: 

1. Navodilo za naravni jezik (NLTK) 

Na vrhu našega seznama je Natural Language Toolkit (NLTK), ki velja za najboljšo knjižnico Python za NLP. NLTK je bistvena knjižnica, ki podpira naloge, kot so klasifikacija, označevanje, izvor, razčlenjevanje in semantično sklepanje. Pogosto ga izberejo začetniki, ki se želijo vključiti v NLP in strojno učenje. 

NLTK je zelo vsestranska knjižnica in vam pomaga ustvariti zapletene funkcije NLP. Zagotavlja vam velik nabor algoritmov, med katerimi lahko izbirate za posamezno težavo. NLTK podpira različne jezike, pa tudi imenovane entitete za več jezikov. 

Ker je NLTK knjižnica za obdelavo nizov, sprejme nize kot vhod in vrne nize ali sezname nizov kot izhod. 

Prednosti in slabosti uporabe NLTK za NLP: 

• Prednosti:
  • Najbolj znana NLP knjižnica
  • Razširitve tretjih oseb
• Slabosti: 
  • Krivulja učenja
  • Včasih počasi
  • Brez modelov nevronske mreže
  • Samo razdeli besedilo po stavkih

2. prostoren

SpaCy je odprtokodna knjižnica NLP, ki je izrecno zasnovana za produkcijsko uporabo. SpaCy razvijalcem omogoča ustvarjanje aplikacij, ki lahko obdelajo in razumejo ogromne količine besedila. Knjižnica Python se pogosto uporablja za gradnjo sistemov za razumevanje naravnega jezika in sistemov za pridobivanje informacij. 

Ena od drugih večjih prednosti spaCy je, da podpira tokenizacijo za več kot 49 jezikov, zahvaljujoč temu, da je naložen z vnaprej usposobljenimi statističnimi modeli in besednimi vektorji. Nekateri izmed najboljših primerov uporabe za spaCy vključujejo samodejno dokončanje iskanja, samodejno popravljanje, analiziranje spletnih ocen, ekstrahiranje ključnih tem in še veliko več.

Prednosti in slabosti uporabe spaCy za NLP: 

• Prednosti:
  • Hitro
  • Enostaven za uporabo
  • Odlično za razvijalce začetnike
  • Zanaša se na nevronske mreže za usposabljanje modelov
• Slabosti: 
  • Ni tako prilagodljiv kot druge knjižnice, kot je NLTK

3. Gensim

Druga vrhunska knjižnica Python za NLP je Gensim. Prvotno razvita za modeliranje tem, se knjižnica zdaj uporablja za različne naloge NLP, kot je indeksiranje dokumentov. Gensim se zanaša na algoritme za obdelavo vnosa, ki je večji od RAM-a. 

S svojimi intuitivnimi vmesniki Gensim dosega učinkovite večjedrne implementacije algoritmov, kot sta Latentna semantična analiza (LSA) in Latentna Dirichletova dodelitev (LDA). Nekateri drugi najboljši primeri uporabe knjižnice vključujejo iskanje podobnosti besedila in pretvorbo besed in dokumentov v vektorje. 

Prednosti in slabosti uporabe Gensima za NLP: 

• Prednosti:
  • Intuitivni vmesnik
  • Prilagodljiv
  • Učinkovita implementacija priljubljenih algoritmov, kot sta LSA in LDA
• Slabosti: 
  • Zasnovan za nenadzorovano modeliranje besedila
  • Pogosto ga je treba uporabljati z drugimi knjižnicami, kot je NLTK

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP je knjižnica, sestavljena iz različnih orodij za tehnologijo človeškega jezika, ki pomagajo pri uporabi orodij za jezikovno analizo na delu besedila. CoreNLP vam omogoča, da s samo nekaj vrsticami kode izvlečete široko paleto lastnosti besedila, kot je prepoznavanje poimenovane entitete, označevanje dela govora in drugo. 

Eden od edinstvenih vidikov CoreNLP je, da vključuje orodja Stanford NLP, kot so razčlenjevalnik, analiza sentimenta, označevalec delov govora (POS) in razpoznavalec imenovanih entitet (NER). Podpira skupno pet jezikov: angleščino, arabščino, kitajščino, nemščino, francoščino in španščino. 

Prednosti in slabosti uporabe CoreNLP za NLP: 

• Prednosti:
  • Enostaven za uporabo
  • Združuje različne pristope 
  • Odprtokodna licenca
• Slabosti: 
  • Zastarel vmesnik
  • Ni tako močna kot druge knjižnice, kot je spaCy

5. Vzorec

Pattern je odlična možnost za vsakogar, ki išče Python knjižnico vse v enem za NLP. Je večnamenska knjižnica, ki lahko obravnava NLP, podatkovno rudarjenje, analizo omrežja, strojno učenje in vizualizacijo. Vključuje module za rudarjenje podatkov iz iskalnikov, Wikipedije in socialnih omrežij. 

Vzorec velja za eno najbolj uporabnih knjižnic za naloge NLP, saj ponuja funkcije, kot je iskanje superlativov in primerjav, pa tudi zaznavanje dejstev in mnenj. Te funkcije mu pomagajo izstopati med drugimi najboljšimi knjižnicami. 

Prednosti in slabosti uporabe vzorca za NLP: 

• Prednosti:
  • Spletne storitve podatkovnega rudarjenja
  • Analiza in vizualizacija omrežja
• Slabosti: 
  • Manjka optimizacija za nekatere NLP naloge

6. TextBlob

Odlična možnost za razvijalce, ki želijo začeti z NLP v Pythonu, TextBlob zagotavlja dobro pripravo za NLTK. Ima vmesnik, enostaven za uporabo, ki začetnikom omogoča hitro učenje osnovnih NLP aplikacij, kot sta analiza čustev in ekstrakcija samostalniških fraz. 

Druga vrhunska aplikacija za TextBlob so prevodi, kar je glede na kompleksno naravo impresivno. Glede na to TextBlob podeduje nizko zmogljivo obliko NLTK in se ne bi smel uporabljati za obsežno proizvodnjo. 

Prednosti in slabosti uporabe TextBloba za NLP: 

• Prednosti:
  • Odlično za začetnike
  • Zagotavlja osnovo za NLTK
  • Enostaven za uporabo vmesnik
• Slabosti: 
  • Nizka zmogljivost, podedovana od NLTK
  • Ni primeren za uporabo v obsežni proizvodnji

7. PyNLPI 

PyNLPI, ki se izgovarja kot "ananas", je še ena knjižnica Python za NLP. Vsebuje različne po meri izdelane module Python za naloge NLP, ena njegovih najboljših funkcij pa je obsežna knjižnica za delo s FoLiA XML (Format for Linguistic Annotation). 

Vsak od ločenih modulov in paketov je uporaben za standardne in napredne NLP naloge. Nekatere od teh nalog vključujejo ekstrakcijo n-gramov, frekvenčne sezname in gradnjo preprostega ali kompleksnega jezikovnega modela.

Prednosti in slabosti uporabe PyNLPI za NLP: 

• Prednosti:
  • Ekstrakcija n-gramov in druge osnovne naloge
  • Modularna struktura
• Slabosti: 
  • Omejena dokumentacija 

8. scikit-učiti

Prvotno razširitev tretje osebe za knjižnico SciPy, scikit-learn je zdaj samostojna knjižnica Python na Githubu. Uporabljajo ga velika podjetja, kot je Spotify, in njegova uporaba ima številne prednosti. Prvič, zelo uporaben je za klasične algoritme strojnega učenja, kot so tisti za odkrivanje neželene pošte, prepoznavanje slik, napovedovanje in segmentacijo strank. 

Glede na to se lahko scikit-learn uporablja tudi za naloge NLP, kot je klasifikacija besedila, ki je ena najpomembnejših nalog pri nadzorovanem strojnem učenju. Drug najboljši primer uporabe je analiza razpoloženja, ki jo lahko scikit-learn pomaga izvesti za analizo mnenj ali občutkov prek podatkov.

Prednosti in slabosti uporabe PyNLPI za NLP: 

• Prednosti:
  • Vsestranski z vrsto modelov in algoritmov
  • Zgrajeno na SciPy in NumPy
  • Dokazana evidenca aplikacij v resničnem življenju
• Slabosti: 
  • Omejena podpora za poglobljeno učenje

9. Poliglot

Bliža se koncu našega seznama Polyglot, ki je odprtokodna knjižnica python, ki se uporablja za izvajanje različnih NLP operacij. Temelji na Numpyju in je neverjetno hitra knjižnica, ki ponuja veliko različnih namenskih ukazov. 

Eden od razlogov, zakaj je Polyglot tako uporaben za NLP, je ta, da podpira obsežne večjezične aplikacije. Njegova dokumentacija kaže, da podpira tokenizacijo za 165 jezikov, zaznavanje jezika za 196 jezikov in označevanje dela govora za 16 jezikov. 

Prednosti in slabosti uporabe Polyglot za NLP: 

• Prednosti:
  • Večjezičnost s skoraj 200 človeškimi jeziki v nekaterih nalogah
  • Zgrajen na vrhu NumPy
• Slabosti: 
  • Manjša skupnost v primerjavi z drugimi knjižnicami, kot sta NLTK in spaCy

10. PyTorch

Zaključek našega seznama 10 najboljših knjižnic Python za NLP je PyTorch, odprtokodna knjižnica, ki jo je leta 2016 ustvarila Facebookova raziskovalna skupina za umetno inteligenco. Ime knjižnice izhaja iz Torch, ki je okvir za globoko učenje, napisan v programskem jeziku Lua . 

PyTorch vam omogoča izvajanje številnih nalog in je še posebej uporaben za aplikacije za globoko učenje, kot sta NLP in računalniški vid. 

Nekateri izmed najboljših vidikov PyTorcha vključujejo njegovo visoko hitrost izvajanja, ki jo lahko doseže tudi pri rokovanju s težkimi grafi. Je tudi prilagodljiva knjižnica, ki lahko deluje na poenostavljenih procesorjih ali CPE in GPE. PyTorch ima zmogljive API-je, ki vam omogočajo razširitev knjižnice, kot tudi nabor orodij za naravni jezik. 

Prednosti in slabosti uporabe Pytorcha za NLP: 

• Prednosti:
  • Robusten okvir
  • Oblačna platforma in ekosistem
• Slabosti: 
  • Splošni komplet orodij za strojno učenje
  • Zahteva poglobljeno poznavanje osnovnih NLP algoritmov