10 bästa Python-bibliotek för naturlig språkbehandling

Python anses allmänt vara det bästa programmeringsspråket, och det är avgörande för artificiell intelligens (AI) och maskininlärningsuppgifter. Python är ett extremt effektivt programmeringsspråk jämfört med andra vanliga språk, och det är ett utmärkt val för nybörjare tack vare dess engelska-liknande kommandon och syntax. En annan av de bästa aspekterna av programmeringsspråket Python är att det består av en enorm mängd bibliotek med öppen källkod, vilket gör det användbart för ett brett utbud av uppgifter. 

Python och NLP

Naturlig språkbehandling, eller NLP, är ett område inom AI som syftar till att förstå semantiken och konnotationerna av naturliga mänskliga språk. Det tvärvetenskapliga området kombinerar tekniker från lingvistik och datavetenskap, som används för att skapa teknologier som chatbots och digitala assistenter. 

Det finns många aspekter som gör Python till ett bra programmeringsspråk för NLP-projekt, inklusive dess enkla syntax och transparenta semantik. Utvecklare kan också få tillgång till utmärkta supportkanaler för integration med andra språk och verktyg. 

Den kanske bästa aspekten av Python för NLP är att den förser utvecklare med ett brett utbud av NLP-verktyg och -bibliotek som låter dem hantera ett antal uppgifter, såsom ämnesmodellering, dokumentklassificering, POS-taggning, ordvektorer, sentimentanalys och mer. 

Låt oss ta en titt på de 10 bästa Python-biblioteken för naturlig språkbehandling: 

1. Natural Language Toolkit (NLTK) 

Toppar vår lista är Natural Language Toolkit (NLTK), som allmänt anses vara det bästa Python-biblioteket för NLP. NLTK är ett viktigt bibliotek som stöder uppgifter som klassificering, taggning, stemming, parsning och semantiskt resonemang. Det väljs ofta av nybörjare som vill engagera sig inom NLP och maskininlärning. 

NLTK är ett mycket mångsidigt bibliotek och det hjälper dig att skapa komplexa NLP-funktioner. Det ger dig en stor uppsättning algoritmer att välja mellan för ett visst problem. NLTK stöder olika språk, såväl som namngivna enheter för flera språk. 

Eftersom NLTK är ett strängbearbetningsbibliotek tar det strängar som indata och returnerar strängar eller listor med strängar som utdata. 

För- och nackdelar med att använda NLTK för NLP: 

• Alla tillgångar på ett och samma ställe
  • Mest välkända NLP-bibliotek
  • Tillägg från tredje part
• Nackdelar: 
  • Inlärningskurva
  • Långsamt ibland
  • Inga neurala nätverksmodeller
  • Delar bara upp text efter mening

2. rymd

SpaCy är ett NLP-bibliotek med öppen källkod som uttryckligen är designat för produktionsanvändning. SpaCy gör det möjligt för utvecklare att skapa applikationer som kan bearbeta och förstå enorma volymer text. Python-biblioteket används ofta för att bygga naturliga språkförståelsesystem och informationsextraktionssystem. 

En av de andra stora fördelarna med spaCy är att den stöder tokenisering för mer än 49 språk tack vare att den är laddad med förtränade statistiska modeller och ordvektorer. Några av de vanligaste användningsfallen för spaCy inkluderar automatisk komplettering av sökning, autokorrigering, analys av onlinerecensioner, extrahering av viktiga ämnen och mycket mer.

För- och nackdelar med att använda spaCy för NLP: 

• Alla tillgångar på ett och samma ställe
  • Snabb
  • Lätt att använda
  • Perfekt för nybörjare utvecklare
  • Förlitar sig på neurala nätverk för träningsmodeller
• Nackdelar: 
  • Inte lika flexibel som andra bibliotek som NLTK

3. Gensim

Ett annat topp Python-bibliotek för NLP är Gensim. Ursprungligen utvecklat för ämnesmodellering, används biblioteket nu för en mängd olika NLP-uppgifter, såsom dokumentindexering. Gensim förlitar sig på algoritmer för att bearbeta indata som är större än RAM. 

Med sina intuitiva gränssnitt uppnår Gensim effektiva multicore-implementationer av algoritmer som Latent Semantic Analysis (LSA) och Latent Dirichlet Allocation (LDA). Några av bibliotekets andra vanligaste användningsfall inkluderar att hitta textlikhet och konvertera ord och dokument till vektorer. 

För- och nackdelar med att använda Gensim för NLP: 

• Alla tillgångar på ett och samma ställe
  • Intuitivt gränssnitt
  • Skalbar
  • Effektiv implementering av populära algoritmer som LSA och LDA
• Nackdelar: 
  • Designad för oövervakad textmodellering
  • Behöver ofta användas med andra bibliotek som NLTK

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP är ett bibliotek som består av en mängd olika mänskliga språkteknologiska verktyg som hjälper till med tillämpningen av språkliga analysverktyg på ett stycke text. CoreNLP gör att du kan extrahera ett brett utbud av textegenskaper, såsom namngiven enhetsigenkänning, ordordstaggning och mer med bara några rader kod. 

En av de unika aspekterna av CoreNLP är att den innehåller Stanford NLP-verktyg som parser, sentimentanalys, POS-taggare och namngiven enhetsidentifierare (NER). Den stöder fem språk totalt: engelska, arabiska, kinesiska, tyska, franska och spanska. 

För- och nackdelar med att använda CoreNLP för NLP: 

• Alla tillgångar på ett och samma ställe
  • Lätt att använda
  • Kombinerar olika tillvägagångssätt 
  • Licens för öppen källkod
• Nackdelar: 
  • Föråldrat gränssnitt
  • Inte lika kraftfullt som andra bibliotek som spaCy

5. Mönster

Mönster är ett bra alternativ för alla som letar efter ett allt-i-ett Python-bibliotek för NLP. Det är ett mångsidigt bibliotek som kan hantera NLP, datautvinning, nätverksanalys, maskininlärning och visualisering. Den innehåller moduler för datautvinning från sökingenjörer, Wikipedia och sociala nätverk. 

Mönster anses vara ett av de mest användbara biblioteken för NLP-uppgifter, och tillhandahåller funktioner som att hitta superlativ och jämförelser, samt upptäckt av fakta och åsikter. Dessa funktioner hjälper den att sticka ut bland andra toppbibliotek. 

För- och nackdelar med att använda mönster för NLP: 

• Alla tillgångar på ett och samma ställe
  • Data mining webbtjänster
  • Nätverksanalys och visualisering
• Nackdelar: 
  • Saknar optimering för vissa NLP-uppgifter

6. TextBlob

Ett bra alternativ för utvecklare som vill komma igång med NLP i Python, TextBlob ger en bra förberedelse för NLTK. Den har ett lättanvänt gränssnitt som gör det möjligt för nybörjare att snabbt lära sig grundläggande NLP-applikationer som sentimentanalys och extraktion av substantivfraser. 

En annan toppapplikation för TextBlob är översättningar, vilket är imponerande med tanke på dess komplexa karaktär. Med det sagt ärver TextBlob lågpresterande från NLTK, och det bör inte användas för storskalig produktion. 

För- och nackdelar med att använda TextBlob för NLP: 

• Alla tillgångar på ett och samma ställe
  • Perfekt för nybörjare
  • Ger grund för NLTK
  • Enkel att använda gränssnitt
• Nackdelar: 
  • Låg prestanda ärvt från NLTK
  • Inte bra för storskalig produktion

7. PyNLPI 

PyNLPI, som uttalas som 'ananas', är ytterligare ett Python-bibliotek för NLP. Den innehåller olika skräddarsydda Python-moduler för NLP-uppgifter, och en av dess främsta funktioner är ett omfattande bibliotek för att arbeta med FoLiA XML (Format for Linguistic Annotation). 

Var och en av de segregerade modulerna och paketen är användbar för standard- och avancerade NLP-uppgifter. Några av dessa uppgifter inkluderar extraktion av n-gram, frekvenslistor och att bygga en enkel eller komplex språkmodell.

För- och nackdelar med att använda PyNLPI för NLP: 

• Alla tillgångar på ett och samma ställe
  • Utvinning av n-gram och andra grundläggande uppgifter
  • Modulär struktur
• Nackdelar: 
  • Begränsad dokumentation 

8. scikit lära

Ursprungligen en tredjepartstillägg till SciPy-biblioteket, scikit-learn är nu ett fristående Python-bibliotek på Github. Det används av stora företag som Spotify, och det finns många fördelar med att använda det. För det första är det mycket användbart för klassiska maskininlärningsalgoritmer, som de för skräppostdetektering, bildigenkänning, förutsägelseskapande och kundsegmentering. 

Med det sagt kan scikit-learn också användas för NLP-uppgifter som textklassificering, vilket är en av de viktigaste uppgifterna inom övervakad maskininlärning. Ett annat toppanvändningsfall är sentimentanalys, som scikit-learn kan hjälpa till att utföra för att analysera åsikter eller känslor genom data.

För- och nackdelar med att använda PyNLPI för NLP: 

• Alla tillgångar på ett och samma ställe
  • Mångsidig med olika modeller och algoritmer
  • Byggd på SciPy och NumPy
  • Beprövad erfarenhet av verkliga applikationer
• Nackdelar: 
  • Begränsat stöd för djupinlärning

9. Flerspråkig

Närmar sig slutet av vår lista är Polyglot, som är ett pythonbibliotek med öppen källkod som används för att utföra olika NLP-operationer. Baserat på Numpy är det ett otroligt snabbt bibliotek som erbjuder ett stort utbud av dedikerade kommandon. 

En av anledningarna till att Polyglot är så användbar för NLP är att den stöder omfattande flerspråkiga applikationer. Dess dokumentation visar att den stöder tokenisering för 165 språk, språkdetektering för 196 språk och ordstyrd taggning för 16 språk. 

För- och nackdelar med att använda Polyglot för NLP: 

• Alla tillgångar på ett och samma ställe
  • Flerspråkig med nära 200 mänskliga språk i vissa uppgifter
  • Byggd ovanpå NumPy
• Nackdelar: 
  • Mindre community jämfört med andra bibliotek som NLTK och spaCy

10. PyTorch

Vi avslutar vår lista över 10 bästa Python-bibliotek för NLP är PyTorch, ett bibliotek med öppen källkod skapat av Facebooks AI-forskarteam 2016. Namnet på biblioteket kommer från Torch, som är ett ramverk för djupinlärning skrivet på programmeringsspråket Lua . 

PyTorch gör att du kan utföra många uppgifter, och det är särskilt användbart för djupinlärningsapplikationer som NLP och datorseende. 

Några av de bästa aspekterna av PyTorch inkluderar dess höga körhastighet, som den kan uppnå även när du hanterar tunga grafer. Det är också ett flexibelt bibliotek, som kan fungera på förenklade processorer eller CPU:er och GPU:er. PyTorch har kraftfulla API:er som gör att du kan utöka biblioteket, såväl som en verktygslåda för naturligt språk. 

För- och nackdelar med att använda Pytorch för NLP: 

• Alla tillgångar på ett och samma ställe
  • Robust ram
  • Molnplattform och ekosystem
• Nackdelar: 
  • Allmän verktygslåda för maskininlärning
  • Kräver fördjupad kunskap om kärnan i NLP-algoritmer