Les 10 millors biblioteques de Python per al processament del llenguatge natural

Python es considera àmpliament el millor llenguatge de programació i és fonamental per a les tasques d'intel·ligència artificial (IA) i d'aprenentatge automàtic. Python és un llenguatge de programació extremadament eficient en comparació amb altres llenguatges convencionals, i és una opció fantàstica per als principiants gràcies a les seves ordres i sintaxi semblants a l'anglès. Un altre dels millors aspectes del llenguatge de programació Python és que consta d'una gran quantitat de biblioteques de codi obert, que el fan útil per a una àmplia gamma de tasques. 

Python i PNL

El processament del llenguatge natural, o PNL, és un camp de la IA que té com a objectiu entendre la semàntica i les connotacions dels llenguatges humans naturals. L'àmbit interdisciplinari combina tècniques dels camps de la lingüística i la informàtica, que s'utilitzen per crear tecnologies com els chatbots i els assistents digitals. 

Hi ha molts aspectes que fan de Python un gran llenguatge de programació per a projectes de PNL, inclosa la seva simple sintaxi i la seva semàntica transparent. Els desenvolupadors també poden accedir a canals de suport excel·lents per a la integració amb altres idiomes i eines. 

Potser el millor aspecte de Python per a NLP és que ofereix als desenvolupadors una àmplia gamma d'eines i biblioteques de PNL que els permeten gestionar una sèrie de tasques, com ara el modelatge de temes, la classificació de documents, l'etiquetatge de part de la veu (POS). vectors de paraules, anàlisi de sentiments i molt més. 

Fem una ullada a les 10 millors biblioteques de Python per al processament del llenguatge natural: 

1. Kit d'eines de llenguatge natural (NLTK) 

Al capdavant de la nostra llista hi ha Natural Language Toolkit (NLTK), que es considera àmpliament la millor biblioteca de Python per a NLP. NLTK és una biblioteca essencial que admet tasques com la classificació, l'etiquetatge, la derivació, l'anàlisi i el raonament semàntic. Sovint l'escullen els principiants que volen involucrar-se en els camps de la PNL i l'aprenentatge automàtic. 

NLTK és una biblioteca molt versàtil i us ajuda a crear funcions NLP complexes. Us proporciona un gran conjunt d'algorismes per triar per a qualsevol problema en particular. NLTK admet diversos idiomes, així com entitats amb nom per a diversos idiomes. 

Com que NLTK és una biblioteca de processament de cadenes, pren cadenes com a entrada i retorna cadenes o llistes de cadenes com a sortida. 

Pros i contres d'utilitzar NLTK per a NLP: 

• Pros:
  • La biblioteca de PNL més coneguda
  • Extensions de tercers
• Contres: 
  • Corba d'aprenentatge
  • Lenta de vegades
  • No hi ha models de xarxes neuronals
  • Només divideix el text per frases

2. espaiós

SpaCy és una biblioteca PNL de codi obert dissenyada explícitament per a l'ús de producció. SpaCy permet als desenvolupadors crear aplicacions que poden processar i comprendre grans volums de text. La biblioteca Python s'utilitza sovint per construir sistemes de comprensió del llenguatge natural i sistemes d'extracció d'informació. 

Un dels altres avantatges principals de spaCy és que admet la tokenització per a més de 49 idiomes gràcies a que està carregat amb models estadístics i vectors de paraules prèviament entrenats. Alguns dels principals casos d'ús per a spaCy inclouen l'autocompletar, la correcció automàtica, l'anàlisi de ressenyes en línia, l'extracció de temes clau i molt més.

Pros i contres d'utilitzar spaCy per a PNL: 

• Pros:
  • Ràpid
  • Fàcil d'usar
  • Genial per a desenvolupadors principiants
  • Es basa en xarxes neuronals per a models d'entrenament
• Contres: 
  • No és tan flexible com altres biblioteques com NLTK

3. Gensim

Una altra biblioteca de Python per a PNL és Gensim. Desenvolupada originalment per al modelatge de temes, la biblioteca ara s'utilitza per a una varietat de tasques de PNL, com ara la indexació de documents. Gensim es basa en algorismes per processar entrada més gran que la RAM. 

Amb les seves interfícies intuïtives, Gensim aconsegueix implementacions eficients multinucli d'algorismes com l'anàlisi semàntica latent (LSA) i l'assignació de dirichlet latent (LDA). Alguns dels altres casos d'ús principals de la biblioteca inclouen trobar semblances de text i convertir paraules i documents en vectors. 

Pros i contres d'utilitzar Gensim per a PNL: 

• Pros:
  • Interfície intuïtiva
  • Escalable
  • Implementació eficient d'algorismes populars com LSA i LDA
• Contres: 
  • Dissenyat per al modelatge de text no supervisat
  • Sovint s'ha d'utilitzar amb altres biblioteques com NLTK

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP és una biblioteca que consta d'una varietat d'eines tecnològiques del llenguatge humà que ajuden amb l'aplicació d'eines d'anàlisi lingüística a un fragment de text. CoreNLP us permet extreure una àmplia gamma de propietats de text, com ara el reconeixement d'entitats amb nom, l'etiquetatge de part de la veu i molt més amb només unes poques línies de codi. 

Un dels aspectes únics de CoreNLP és que incorpora eines de Stanford NLP com l'analitzador, l'anàlisi de sentiments, l'etiquetatge de part de la veu (POS) i el reconeixedor d'entitats anomenades (NER). Admet cinc idiomes en total: anglès, àrab, xinès, alemany, francès i espanyol. 

Pros i contres d'utilitzar CoreNLP per a PNL: 

• Pros:
  • Fàcil d'usar
  • Combina diferents enfocaments 
  • Llicència de codi obert
• Contres: 
  • Interfície obsoleta
  • No és tan potent com altres biblioteques com spaCy

5. patró

Pattern és una opció fantàstica per a qualsevol persona que busqui una biblioteca Python tot en un per a NLP. És una biblioteca polivalent que pot gestionar PNL, mineria de dades, anàlisi de xarxes, aprenentatge automàtic i visualització. Inclou mòduls per a la mineria de dades d'enginyers de cerca, Viquipèdia i xarxes socials. 

Pattern es considera una de les biblioteques més útils per a tasques de PNL, ja que ofereix funcions com la recerca de superlatius i comparatius, així com la detecció de fets i opinions. Aquestes funcions l'ajuden a destacar entre altres biblioteques principals. 

Pros i contres d'utilitzar Pattern per a PNL: 

• Pros:
  • Serveis web de mineria de dades
  • Anàlisi i visualització de xarxes
• Contres: 
  • Falta optimització per a algunes tasques de PNL

6. TextBlob

TextBlob, una opció fantàstica per als desenvolupadors que busquen començar amb NLP a Python, proporciona una bona preparació per a NLTK. Té una interfície fàcil d'utilitzar que permet als principiants aprendre ràpidament aplicacions bàsiques de PNL com l'anàlisi de sentiments i l'extracció de frases nominals. 

Una altra aplicació principal per a TextBlob són les traduccions, la qual cosa és impressionant donada la naturalesa complexa de la mateixa. Dit això, TextBlob hereta de baix rendiment de NLTK i no s'hauria d'utilitzar per a la producció a gran escala. 

Pros i contres d'utilitzar TextBlob per a PNL: 

• Pros:
  • Ideal per a principiants
  • Proporciona les bases per a NLTK
  • Interfície fàcil d'usar
• Contres: 
  • Baix rendiment heretat de NLTK
  • No és bo per a la producció a gran escala

7. PyNLPI 

PyNLPI, que es pronuncia com a "pinya", és una biblioteca més de Python per a PNL. Conté diversos mòduls de Python personalitzats per a tasques de PNL, i una de les seves característiques principals és una biblioteca extensa per treballar amb FoLiA XML (Format per a l'anotació lingüística). 

Cadascun dels mòduls i paquets segregats és útil per a tasques de PNL estàndard i avançades. Algunes d'aquestes tasques inclouen l'extracció de n-grames, llistes de freqüències i la construcció d'un model de llenguatge simple o complex.

Pros i contres d'utilitzar PyNLPI per a PNL: 

• Pros:
  • Extracció de n-grams i altres tasques bàsiques
  • Estructura modular
• Contres: 
  • Documentació limitada 

8. scikit-aprendre

Originalment una extensió de tercers a la biblioteca SciPy, scikit-learn és ara una biblioteca Python autònoma a Github. És utilitzat per grans empreses com Spotify i hi ha molts avantatges per utilitzar-lo. D'una banda, és molt útil per als algorismes d'aprenentatge automàtic clàssic, com ara els de detecció de correu brossa, reconeixement d'imatges, predicció i segmentació de clients. 

Dit això, scikit-learn també es pot utilitzar per a tasques de PNL com la classificació de textos, que és una de les tasques més importants de l'aprenentatge automàtic supervisat. Un altre cas d'ús principal és l'anàlisi de sentiments, que scikit-learn pot ajudar a dur a terme per analitzar opinions o sentiments a través de dades.

Pros i contres d'utilitzar PyNLPI per a PNL: 

• Pros:
  • Versàtil amb una gamma de models i algorismes
  • Construït sobre SciPy i NumPy
  • Registre provat d'aplicacions de la vida real
• Contres: 
  • Suport limitat per a l'aprenentatge profund

9. Poliglota

A prop del final de la nostra llista hi ha Polyglot, que és una biblioteca Python de codi obert que s'utilitza per realitzar diferents operacions de NLP. Basada en Numpy, és una biblioteca increïblement ràpida que ofereix una gran varietat d'ordres dedicades. 

Una de les raons per les quals Polyglot és tan útil per a la PNL és que admet aplicacions multilingües extenses. La seva documentació mostra que admet la tokenització per a 165 idiomes, la detecció d'idiomes per a 196 idiomes i l'etiquetatge de part de la veu per a 16 idiomes. 

Pros i contres d'utilitzar Polyglot per a PNL: 

• Pros:
  • Multilingüe amb prop de 200 idiomes humans en algunes tasques
  • Construït a sobre de NumPy
• Contres: 
  • Comunitat més petita en comparació amb altres biblioteques com NLTK i spaCy

10. PyTorch

Tancant la nostra llista de les 10 millors biblioteques de Python per a PNL és PyTorch, una biblioteca de codi obert creada per l'equip de recerca d'IA de Facebook el 2016. El nom de la biblioteca deriva de Torch, que és un marc d'aprenentatge profund escrit en el llenguatge de programació Lua. . 

PyTorch us permet realitzar moltes tasques, i és especialment útil per a aplicacions d'aprenentatge profund com la PNL i la visió per computador. 

Alguns dels millors aspectes de PyTorch inclouen la seva alta velocitat d'execució, que pot aconseguir fins i tot quan maneja gràfics pesats. També és una biblioteca flexible, capaç de funcionar amb processadors simplificats o CPU i GPU. PyTorch té potents API que us permeten ampliar la biblioteca, així com un conjunt d'eines de llenguatge natural. 

Pros i contres d'utilitzar Pytorch per a PNL: 

• Pros:
  • Marc robust
  • Plataforma i ecosistema al núvol
• Contres: 
  • Kit d'eines d'aprenentatge automàtic general
  • Requereix un coneixement profund dels algorismes bàsics de PNL