10 thư viện Python tốt nhất để xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Python được nhiều người coi là ngôn ngữ lập trình tốt nhất và nó rất quan trọng đối với các tác vụ trí tuệ nhân tạo (AI) và machine learning. Python là ngôn ngữ lập trình cực kỳ hiệu quả khi so sánh với các ngôn ngữ chính thống khác và nó là sự lựa chọn tuyệt vời cho người mới bắt đầu nhờ các lệnh và cú pháp giống tiếng Anh. Một trong những khía cạnh tốt nhất khác của ngôn ngữ lập trình Python là nó bao gồm một lượng lớn các thư viện nguồn mở, giúp nó trở nên hữu ích cho nhiều nhiệm vụ. 

Python và NLP

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hay NLP, là một lĩnh vực AI nhằm mục đích hiểu ngữ nghĩa và ý nghĩa của ngôn ngữ tự nhiên của con người. Lĩnh vực liên ngành kết hợp các kỹ thuật từ lĩnh vực ngôn ngữ học và khoa học máy tính, được sử dụng để tạo ra các công nghệ như chatbot và trợ lý kỹ thuật số. 

Có nhiều khía cạnh khiến Python trở thành ngôn ngữ lập trình tuyệt vời cho các dự án NLP, bao gồm cú pháp đơn giản và ngữ nghĩa minh bạch của nó. Các nhà phát triển cũng có thể truy cập các kênh hỗ trợ tuyệt vời để tích hợp với các ngôn ngữ và công cụ khác. 

Có lẽ khía cạnh tốt nhất của Python cho NLP là nó cung cấp cho các nhà phát triển một loạt các công cụ và thư viện NLP cho phép họ xử lý một số tác vụ, chẳng hạn như lập mô hình chủ đề, phân loại tài liệu, gắn thẻ một phần của bài phát biểu (POS), vectơ từ, phân tích tình cảm, v.v. 

Chúng ta hãy xem 10 thư viện Python tốt nhất để xử lý ngôn ngữ tự nhiên: 

1. Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên (NLTK) 

Đứng đầu danh sách của chúng tôi là Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên (NLTK), được coi là thư viện Python tốt nhất cho NLP. NLTK là một thư viện thiết yếu hỗ trợ các tác vụ như phân loại, gắn thẻ, bắt nguồn, phân tích cú pháp và lý luận ngữ nghĩa. Nó thường được chọn bởi những người mới bắt đầu muốn tham gia vào các lĩnh vực NLP và học máy. 

NLTK là một thư viện rất linh hoạt và nó giúp bạn tạo các hàm NLP phức tạp. Nó cung cấp cho bạn một tập hợp lớn các thuật toán để lựa chọn cho bất kỳ vấn đề cụ thể nào. NLTK hỗ trợ nhiều ngôn ngữ khác nhau, cũng như các thực thể được đặt tên cho nhiều ngôn ngữ. 

Bởi vì NLTK là một thư viện xử lý chuỗi, nên nó lấy các chuỗi làm đầu vào và trả về các chuỗi hoặc danh sách các chuỗi làm đầu ra. 

Ưu và nhược điểm của việc sử dụng NLTK cho NLP: 

• Ưu điểm:
  • Thư viện NLP nổi tiếng nhất
  • Tiện ích mở rộng của bên thứ ba
• Nhược điểm: 
  • Đường cong học tập
  • Đôi khi chậm
  • Không có mô hình mạng thần kinh
  • Chỉ tách văn bản theo câu

2. spaCy

SpaCy là một thư viện NLP mã nguồn mở được thiết kế rõ ràng để sử dụng trong sản xuất. SpaCy cho phép các nhà phát triển tạo các ứng dụng có thể xử lý và hiểu khối lượng văn bản khổng lồ. Thư viện Python thường được sử dụng để xây dựng các hệ thống hiểu ngôn ngữ tự nhiên và hệ thống khai thác thông tin. 

Một trong những lợi ích chính khác của spaCy là nó hỗ trợ mã hóa cho hơn 49 ngôn ngữ nhờ nó được tải với các mô hình thống kê được đào tạo trước và vectơ từ. Một số trường hợp sử dụng hàng đầu cho spaCy bao gồm tự động hoàn tất tìm kiếm, tự động sửa lỗi, phân tích các bài đánh giá trực tuyến, trích xuất các chủ đề chính, v.v.

Ưu và nhược điểm của việc sử dụng spaCy cho NLP: 

• Ưu điểm:
  • NHANH CHÓNG
  • Dễ sử dụng
  • Tuyệt vời cho các nhà phát triển mới bắt đầu
  • Dựa vào mạng lưới thần kinh cho các mô hình đào tạo
• Nhược điểm: 
  • Không linh hoạt như các thư viện khác như NLTK

3. gensim

Một thư viện Python hàng đầu khác cho NLP là Gensim. Ban đầu được phát triển để lập mô hình chủ đề, thư viện hiện được sử dụng cho nhiều tác vụ NLP, chẳng hạn như lập chỉ mục tài liệu. Gensim dựa vào các thuật toán để xử lý đầu vào lớn hơn RAM. 

Với các giao diện trực quan, Gensim đạt được khả năng triển khai đa lõi hiệu quả các thuật toán như Phân tích Ngữ nghĩa Tiềm ẩn (LSA) và Phân bổ Dirichlet Tiềm ẩn (LDA). Một số trường hợp sử dụng hàng đầu khác của thư viện bao gồm tìm kiếm sự giống nhau của văn bản và chuyển đổi các từ và tài liệu thành vectơ. 

Ưu và nhược điểm của việc sử dụng Gensim cho NLP: 

• Ưu điểm:
  • Giao diện trực quan
  • Khả năng mở rộng
  • Triển khai hiệu quả các thuật toán phổ biến như LSA và LDA
• Nhược điểm: 
  • Được thiết kế cho mô hình văn bản không giám sát
  • Thường cần sử dụng với các thư viện khác như NLTK

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP là một thư viện bao gồm nhiều công cụ công nghệ ngôn ngữ con người giúp ứng dụng các công cụ phân tích ngôn ngữ vào một đoạn văn bản. CoreNLP cho phép bạn trích xuất nhiều loại thuộc tính văn bản, chẳng hạn như nhận dạng thực thể được đặt tên, gắn thẻ một phần lời nói, v.v. chỉ với một vài dòng mã. 

Một trong những khía cạnh độc đáo của CoreNLP là nó kết hợp các công cụ NLP của Stanford như trình phân tích cú pháp, phân tích tình cảm, trình gắn thẻ một phần lời nói (POS) và trình nhận dạng thực thể có tên (NER). Nó hỗ trợ tổng cộng năm ngôn ngữ: tiếng Anh, tiếng Ả Rập, tiếng Trung, tiếng Đức, tiếng Pháp và tiếng Tây Ban Nha. 

Ưu và nhược điểm của việc sử dụng CoreNLP cho NLP: 

• Ưu điểm:
  • Dễ sử dụng
  • Kết hợp nhiều cách tiếp cận khác nhau 
  • Giấy phép nguồn mở
• Nhược điểm: 
  • Giao diện lỗi thời
  • Không mạnh bằng các thư viện khác như spaCy

5. Họa tiết

Mẫu là một lựa chọn tuyệt vời cho bất kỳ ai đang tìm kiếm thư viện Python tất cả trong một cho NLP. Đây là một thư viện đa năng có thể xử lý NLP, khai thác dữ liệu, phân tích mạng, học máy và trực quan hóa. Nó bao gồm các mô-đun để khai thác dữ liệu từ các kỹ sư tìm kiếm, Wikipedia và mạng xã hội. 

Mẫu được coi là một trong những thư viện hữu ích nhất cho các nhiệm vụ NLP, cung cấp các tính năng như tìm so sánh nhất và so sánh, cũng như phát hiện sự thật và ý kiến. Những tính năng này giúp nó nổi bật giữa các thư viện hàng đầu khác. 

Ưu và nhược điểm của việc sử dụng Mẫu cho NLP: 

• Ưu điểm:
  • Dịch vụ web khai thác dữ liệu
  • Phân tích và trực quan hóa mạng
• Nhược điểm: 
  • Thiếu tối ưu hóa cho một số tác vụ NLP

6. văn bảnBlob

Một lựa chọn tuyệt vời cho các nhà phát triển muốn bắt đầu với NLP trong Python, TextBlob cung cấp một sự chuẩn bị tốt cho NLTK. Nó có giao diện dễ sử dụng cho phép người mới bắt đầu học nhanh các ứng dụng NLP cơ bản như phân tích tình cảm và trích xuất cụm từ danh từ. 

Một ứng dụng hàng đầu khác cho TextBlob là các bản dịch, rất ấn tượng do tính chất phức tạp của nó. Như đã nói, TextBlob thừa hưởng dạng NLTK hiệu suất thấp và nó không nên được sử dụng để sản xuất quy mô lớn. 

Ưu và nhược điểm của việc sử dụng TextBlob cho NLP: 

• Ưu điểm:
  • Tuyệt vời cho người mới bắt đầu
  • Cung cấp nền tảng cho NLTK
  • Giao diện dễ sử dụng
• Nhược điểm: 
  • Hiệu suất thấp kế thừa từ NLTK
  • Không tốt cho việc sử dụng sản xuất quy mô lớn

7. PyNLPI 

PyNLPI, được phát âm là 'quả dứa', là một thư viện Python khác dành cho NLP. Nó chứa nhiều mô-đun Python được tạo tùy chỉnh khác nhau cho các tác vụ NLP và một trong những tính năng hàng đầu của nó là một thư viện mở rộng để làm việc với FoLiA XML (Định dạng cho chú thích ngôn ngữ). 

Mỗi mô-đun và gói riêng biệt đều hữu ích cho các tác vụ NLP tiêu chuẩn và nâng cao. Một số tác vụ này bao gồm trích xuất n-gram, danh sách tần suất và xây dựng mô hình ngôn ngữ đơn giản hoặc phức tạp.

Ưu và nhược điểm của việc sử dụng PyNLPI cho NLP: 

• Ưu điểm:
  • Trích xuất n-gram và các tác vụ cơ bản khác
  • Cấu trúc mô đun
• Nhược điểm: 
  • tài liệu hạn chế 

8. học hỏi

Ban đầu là một tiện ích mở rộng của bên thứ ba cho thư viện SciPy, scikit-learning hiện là một thư viện Python độc lập trên Github. Nó được sử dụng bởi các công ty lớn như Spotify và có rất nhiều lợi ích khi sử dụng nó. Đầu tiên, nó rất hữu ích cho các thuật toán học máy cổ điển, chẳng hạn như các thuật toán phát hiện thư rác, nhận dạng hình ảnh, đưa ra dự đoán và phân khúc khách hàng. 

Như đã nói, scikit-learning cũng có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ NLP như phân loại văn bản, đây là một trong những nhiệm vụ quan trọng nhất trong học máy có giám sát. Một trường hợp sử dụng hàng đầu khác là phân tích tình cảm, mà scikit-learning có thể giúp thực hiện để phân tích ý kiến ​​hoặc cảm xúc thông qua dữ liệu.

Ưu và nhược điểm của việc sử dụng PyNLPI cho NLP: 

• Ưu điểm:
  • Đa năng với nhiều mô hình và thuật toán
  • Được xây dựng trên SciPy và NumPy
  • Hồ sơ đã được chứng minh về các ứng dụng thực tế
• Nhược điểm: 
  • Hỗ trợ hạn chế cho học sâu

9. Đa ngữ

Ở gần cuối danh sách của chúng tôi là Polyglot, đây là một thư viện python mã nguồn mở được sử dụng để thực hiện các hoạt động NLP khác nhau. Dựa trên Numpy, đây là một thư viện cực kỳ nhanh cung cấp nhiều lệnh chuyên dụng. 

Một trong những lý do Polyglot rất hữu ích cho NLP là nó hỗ trợ các ứng dụng đa ngôn ngữ mở rộng. Tài liệu của nó cho thấy nó hỗ trợ mã thông báo cho 165 ngôn ngữ, phát hiện ngôn ngữ cho 196 ngôn ngữ và gắn thẻ một phần lời nói cho 16 ngôn ngữ. 

Ưu và nhược điểm của việc sử dụng Polyglot cho NLP: 

• Ưu điểm:
  • Đa ngôn ngữ với gần 200 ngôn ngữ của con người trong một số tác vụ
  • Được xây dựng trên NumPy
• Nhược điểm: 
  • Cộng đồng nhỏ hơn khi so sánh với các thư viện khác như NLTK và spaCy

10. Kim tự tháp

Kết thúc danh sách 10 thư viện Python tốt nhất cho NLP của chúng tôi là PyTorch, một thư viện mã nguồn mở được tạo bởi nhóm nghiên cứu AI của Facebook vào năm 2016. Tên của thư viện bắt nguồn từ Torch, một khung học sâu được viết bằng ngôn ngữ lập trình Lua . 

PyTorch cho phép bạn thực hiện nhiều tác vụ và đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng học sâu như NLP và thị giác máy tính. 

Một số khía cạnh tốt nhất của PyTorch bao gồm tốc độ thực thi cao mà nó có thể đạt được ngay cả khi xử lý các biểu đồ nặng. Nó cũng là một thư viện linh hoạt, có khả năng hoạt động trên các bộ xử lý đơn giản hoặc CPU và GPU. PyTorch có các API mạnh mẽ cho phép bạn mở rộng thư viện cũng như bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên. 

Ưu và nhược điểm của việc sử dụng Pytorch cho NLP: 

• Ưu điểm:
  • Khung mạnh mẽ
  • Nền tảng đám mây và hệ sinh thái
• Nhược điểm: 
  • Bộ công cụ học máy chung
  • Yêu cầu kiến ​​thức chuyên sâu về các thuật toán NLP cốt lõi