Doğal Dil İşleme için En İyi 10 Python Kitaplığı

Python yaygın olarak en iyi programlama dili olarak kabul edilir ve yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi görevleri için kritik öneme sahiptir. Python, diğer ana dillerle karşılaştırıldığında son derece verimli bir programlama dilidir ve İngilizce benzeri komutları ve söz dizimi sayesinde yeni başlayanlar için harika bir seçimdir. Python programlama dilinin en iyi yönlerinden bir diğeri de, onu çok çeşitli görevler için faydalı kılan çok sayıda açık kaynak kitaplıktan oluşmasıdır. 

Python ve NLP

Doğal dil işleme veya NLP, doğal insan dillerinin anlamlarını ve çağrışımlarını anlamayı amaçlayan bir yapay zeka alanıdır. Disiplinlerarası alan, sohbet robotları ve dijital asistanlar gibi teknolojilerin yaratılmasında kullanılan dil bilimi ve bilgisayar bilimi alanlarındaki teknikleri birleştirir. 

Python'u NLP projeleri için harika bir programlama dili yapan basit sözdizimi ve şeffaf semantiği gibi birçok yönü vardır. Geliştiriciler, diğer diller ve araçlarla entegrasyon için mükemmel destek kanallarına da erişebilir. 

NLP için Python'un belki de en iyi yönü, geliştiricilere konu modelleme, belge sınıflandırma, konuşma bölümü (POS) etiketleme gibi bir dizi görevi yerine getirmelerine izin veren çok çeşitli NLP araçları ve kitaplıkları sağlamasıdır. kelime vektörleri, duyarlılık analizi ve daha fazlası. 

Doğal dil işleme için en iyi 10 Python kitaplığına bir göz atalım: 

1. Doğal Dil Araç Seti (NLTK) 

Listemizin başında, NLP için en iyi Python kitaplığı olarak kabul edilen Natural Language Toolkit (NLTK) var. NLTK, sınıflandırma, etiketleme, kök çıkarma, ayrıştırma ve anlamsal akıl yürütme gibi görevleri destekleyen temel bir kitaplıktır. Genellikle NLP ve makine öğrenimi alanlarına dahil olmak isteyen yeni başlayanlar tarafından seçilir. 

NLTK çok yönlü bir kitaplıktır ve karmaşık NLP işlevleri oluşturmanıza yardımcı olur. Size herhangi bir özel problem için aralarından seçim yapabileceğiniz geniş bir algoritma seti sağlar. NLTK, çoklu dil için adlandırılmış varlıkların yanı sıra çeşitli dilleri de destekler. 

NLTK bir dizi işleme kitaplığı olduğundan, dizeleri girdi olarak alır ve dizileri veya dizi listelerini çıktı olarak döndürür. 

NLP için NLTK kullanmanın Artıları ve Eksileri: 

• Artıları:
  • En iyi bilinen NLP kütüphanesi
  • Üçüncü taraf uzantıları
• Eksileri: 
  • Öğrenme eğrisi
  • Bazen yavaş
  • Sinir ağı modeli yok
  • Metni yalnızca cümlelere göre böler

2. spacy

SpaCy, özellikle üretim kullanımı için tasarlanmış açık kaynaklı bir NLP kitaplığıdır. SpaCy, geliştiricilerin büyük hacimli metinleri işleyebilen ve anlayabilen uygulamalar oluşturmasını sağlar. Python kitaplığı genellikle doğal dil anlama sistemleri ve bilgi çıkarma sistemleri oluşturmak için kullanılır. 

spaCy'nin diğer önemli faydalarından biri, önceden eğitilmiş istatistiksel modeller ve kelime vektörleri ile yüklü olması sayesinde 49'dan fazla dil için simgeleştirmeyi desteklemesidir. SpaCy'nin en önemli kullanım durumlarından bazıları, otomatik arama tamamlama, otomatik düzeltme, çevrimiçi incelemeleri analiz etme, önemli konuları ayıklama ve çok daha fazlasını içerir.

NLP için spaCy kullanmanın Artıları ve Eksileri: 

• Artıları:
  • Hızlı
  • Kullanımı kolay
  • Yeni başlayan geliştiriciler için harika
  • Eğitim modelleri için sinir ağlarına güvenir
• Eksileri: 
  • NLTK gibi diğer kitaplıklar kadar esnek değil

3. gensim

NLP için bir başka en iyi Python kütüphanesi Gensim'dir. Başlangıçta konu modelleme için geliştirilen kitaplık, artık belge indeksleme gibi çeşitli NLP görevleri için kullanılmaktadır. Gensim, RAM'den daha büyük girdileri işlemek için algoritmalara güvenir. 

Sezgisel arabirimleriyle Gensim, Latent Semantic Analysis (LSA) ve Latent Dirichlet Allocation (LDA) gibi algoritmaların verimli çok çekirdekli uygulamalarını gerçekleştirir. Kitaplığın diğer en önemli kullanım durumlarından bazıları, metin benzerliğini bulma ve sözcükleri ve belgeleri vektörlere dönüştürmeyi içerir. 

NLP için Gensim kullanmanın Artıları ve Eksileri: 

• Artıları:
  • Sezgisel arayüz
  • Ölçek
  • LSA ve LDA gibi popüler algoritmaların verimli bir şekilde uygulanması
• Eksileri: 
  • Denetimsiz metin modelleme için tasarlandı
  • Genellikle NLTK gibi diğer kitaplıklarla kullanılması gerekir

5. çekirdek NLP 

Stanford CoreNLP, dilbilimsel analiz araçlarının bir metin parçasına uygulanmasına yardımcı olan çeşitli insan dili teknolojisi araçlarından oluşan bir kitaplıktır. CoreNLP, adlandırılmış varlık tanıma, konuşma parçası etiketleme ve daha fazlası gibi çok çeşitli metin özelliklerini yalnızca birkaç satır kodla çıkarmanıza olanak tanır. 

CoreNLP'nin benzersiz yönlerinden biri, ayrıştırıcı, duyarlılık analizi, konuşma parçası (POS) etiketleyici ve adlandırılmış varlık tanıyıcı (NER) gibi Stanford NLP araçlarını içermesidir. Toplamda beş dili destekler: İngilizce, Arapça, Çince, Almanca, Fransızca ve İspanyolca. 

NLP için CoreNLP kullanmanın Artıları ve Eksileri: 

• Artıları:
  • Kullanımı kolay
  • Çeşitli yaklaşımları birleştirir 
  • Açık kaynak lisansı
• Eksileri: 
  • eski arayüz
  • spaCy gibi diğer kütüphaneler kadar güçlü değil

5. model

Desen, NLP için hepsi bir arada bir Python kitaplığı arayan herkes için harika bir seçenektir. NLP, veri madenciliği, ağ analizi, makine öğrenimi ve görselleştirmeyi işleyebilen çok amaçlı bir kitaplıktır. Arama mühendislerinden, Wikipedia'dan ve sosyal ağlardan veri madenciliği için modüller içerir. 

Model, NLP görevleri için en kullanışlı kitaplıklardan biri olarak kabul edilir ve üstünlükleri ve karşılaştırmaları bulmanın yanı sıra gerçek ve görüş algılama gibi özellikler sağlar. Bu özellikler, diğer en iyi kitaplıklar arasında öne çıkmasına yardımcı olur. 

NLP için Pattern kullanmanın Artıları ve Eksileri: 

• Artıları:
  • Veri madenciliği web hizmetleri
  • Ağ analizi ve görselleştirme
• Eksileri: 
  • Bazı NLP görevleri için optimizasyon eksikliği

6. MetinBloğu

Python'da NLP'ye başlamak isteyen geliştiriciler için harika bir seçenek olan TextBlob, NLTK için iyi bir hazırlık sağlar. Yeni başlayanların duygu analizi ve isim tamlaması çıkarma gibi temel NLP uygulamalarını hızlı bir şekilde öğrenmelerini sağlayan, kullanımı kolay bir arayüze sahiptir. 

TextBlob için bir başka en iyi uygulama, karmaşık yapısı göz önüne alındığında etkileyici olan çevirilerdir. Bununla birlikte, TextBlob düşük performansı NLTK'dan devralır ve büyük ölçekli üretim için kullanılmamalıdır. 

NLP için TextBlob kullanmanın Artıları ve Eksileri: 

• Artıları:
  • Yeni başlayanlar için harika
  • NLTK için temel sağlar
  • Kullanımı kolay arayüz
• Eksileri: 
  • NLTK'dan devralınan düşük performans
  • Büyük ölçekli üretim kullanımı için iyi değil

7. PyNLPI 

'Ananas' olarak telaffuz edilen PyNLPI, NLP için bir başka Python kütüphanesidir. NLP görevleri için çeşitli özel yapım Python modülleri içerir ve en önemli özelliklerinden biri, FoLiA XML (Dil Ek Açıklama Formatı) ile çalışmak için kapsamlı bir kitaplıktır. 

Ayrılmış modüllerin ve paketlerin her biri, standart ve gelişmiş NLP görevleri için kullanışlıdır. Bu görevlerden bazıları, n-gramların çıkarılmasını, frekans listelerini ve basit veya karmaşık bir dil modeli oluşturmayı içerir.

NLP için PyNLPI kullanmanın Artıları ve Eksileri: 

• Artıları:
  • n-gramların çıkarılması ve diğer temel görevler
  • Modüler yapı
• Eksileri: 
  • Sınırlı dokümantasyon 

8. scikit-öğrenme

Başlangıçta SciPy kitaplığının üçüncü taraf bir uzantısı olan scikit-learn, artık Github'da bağımsız bir Python kitaplığıdır. Spotify gibi büyük şirketler tarafından kullanılıyor ve kullanmanın birçok faydası var. Birincisi, spam algılama, görüntü tanıma, tahmin oluşturma ve müşteri segmentasyonu gibi klasik makine öğrenimi algoritmaları için oldukça faydalıdır. 

Bununla birlikte scikit-learn, denetimli makine öğrenimindeki en önemli görevlerden biri olan metin sınıflandırma gibi NLP görevleri için de kullanılabilir. En çok kullanılan başka bir durum, scikit-learn'ün veriler aracılığıyla fikirleri veya duyguları analiz etmeye yardımcı olabileceği duygu analizidir.

NLP için PyNLPI kullanmanın Artıları ve Eksileri: 

• Artıları:
  • Model ve algoritma yelpazesi ile çok yönlü
  • SciPy ve NumPy üzerine inşa edilmiştir
  • Gerçek hayattaki uygulamaların kanıtlanmış kaydı
• Eksileri: 
  • Derin öğrenme için sınırlı destek

9. çok dilli

Listemizin sonuna doğru, farklı NLP işlemlerini gerçekleştirmek için kullanılan açık kaynaklı bir python kütüphanesi olan Polyglot var. Numpy'ye dayalı olarak, çok çeşitli özel komutlar sunan inanılmaz derecede hızlı bir kitaplıktır. 

Polyglot'un NLP için bu kadar yararlı olmasının nedenlerinden biri, kapsamlı çok dilli uygulamaları desteklemesidir. Belgeleri, 165 dil için simgeleştirmeyi, 196 dil için dil algılamayı ve 16 dil için konuşma parçası etiketlemeyi desteklediğini gösteriyor. 

NLP için Polyglot kullanmanın Artıları ve Eksileri: 

• Artıları:
  • Bazı görevlerde 200'e yakın insan diliyle çok dilli
  • NumPy üzerine inşa edilmiştir
• Eksileri: 
  • NLTK ve spaCy gibi diğer kitaplıklarla karşılaştırıldığında daha küçük topluluk

10 PyTorch

NLP için en iyi 10 Python kütüphanesi listemizi, Facebook'un AI araştırma ekibi tarafından 2016'da oluşturulan açık kaynaklı bir kütüphane olan PyTorch ile kapatıyoruz. Kütüphanenin adı, Lua programlama dilinde yazılmış derin bir öğrenme çerçevesi olan Torch'tan türetilmiştir. . 

PyTorch birçok görevi gerçekleştirmenize olanak tanır ve özellikle NLP ve bilgisayarlı görme gibi derin öğrenme uygulamaları için kullanışlıdır. 

PyTorch'un en iyi yönlerinden bazıları, ağır grafiklerle çalışırken bile elde edebildiği yüksek yürütme hızıdır. Aynı zamanda, basitleştirilmiş işlemciler veya CPU'lar ve GPU'lar üzerinde çalışabilen esnek bir kitaplıktır. PyTorch, doğal bir dil araç setinin yanı sıra kitaplığı genişletmenize olanak tanıyan güçlü API'lere sahiptir. 

NLP için Pytorch kullanmanın Artıları ve Eksileri: 

• Artıları:
  • Sağlam çerçeve
  • Bulut platformu ve ekosistem
• Eksileri: 
  • Genel makine öğrenimi araç seti
  • Çekirdek NLP algoritmaları hakkında derinlemesine bilgi gerektirir