10 nejlepších knihoven Pythonu pro zpracování přirozeného jazyka

Python je široce považován za nejlepší programovací jazyk a je kritický pro úlohy umělé inteligence (AI) a strojového učení. Python je extrémně efektivní programovací jazyk ve srovnání s jinými mainstreamovými jazyky a je skvělou volbou pro začátečníky díky svým anglickým příkazům a syntaxi. Dalším z nejlepších aspektů programovacího jazyka Python je to, že se skládá z velkého množství knihoven s otevřeným zdrojovým kódem, díky kterým je užitečný pro širokou škálu úkolů. 

Python a NLP

Zpracování přirozeného jazyka neboli NLP je obor umělé inteligence, jehož cílem je porozumět sémantice a konotacím přirozených lidských jazyků. Interdisciplinární obor kombinuje techniky z oblasti lingvistiky a informatiky, které se používají k vytváření technologií, jako jsou chatboti a digitální asistenti. 

Existuje mnoho aspektů, které činí Python skvělým programovacím jazykem pro projekty NLP, včetně jeho jednoduché syntaxe a transparentní sémantiky. Vývojáři mají také přístup k vynikajícím kanálům podpory pro integraci s jinými jazyky a nástroji. 

Snad nejlepším aspektem Pythonu pro NLP je to, že poskytuje vývojářům širokou škálu nástrojů a knihoven NLP, které jim umožňují zpracovávat řadu úkolů, jako je modelování témat, klasifikace dokumentů, značkování slovních druhů (POS), slovní vektory, analýza sentimentu a další. 

Pojďme se podívat na 10 nejlepších knihoven Pythonu pro zpracování přirozeného jazyka: 

1. Natural Language Toolkit (NLTK) 

Na prvním místě našeho seznamu je Natural Language Toolkit (NLTK), který je široce považován za nejlepší knihovnu Pythonu pro NLP. NLTK je základní knihovna, která podporuje úkoly jako klasifikace, značkování, stemming, parsování a sémantické uvažování. Často si jej vybírají začátečníci, kteří se chtějí zapojit do oblasti NLP a strojového učení. 

NLTK je vysoce univerzální knihovna a pomáhá vám vytvářet komplexní funkce NLP. Poskytuje vám velkou sadu algoritmů, ze kterých si můžete vybrat pro jakýkoli konkrétní problém. NLTK podporuje různé jazyky, stejně jako pojmenované entity pro více jazyků. 

Protože NLTK je knihovna pro zpracování řetězců, bere řetězce jako vstup a vrací řetězce nebo seznamy řetězců jako výstup. 

Výhody a nevýhody používání NLTK pro NLP: 

• Klady:
  • Nejznámější knihovna NLP
  • Rozšíření třetích stran
• Nevýhody: 
  • Křivka učení
  • Občas pomalé
  • Žádné modely neuronové sítě
  • Pouze rozdělí text na věty

2. prostornost

SpaCy je open-source NLP knihovna výslovně navržená pro produkční použití. SpaCy umožňuje vývojářům vytvářet aplikace, které dokážou zpracovat a porozumět velkým objemům textu. Knihovna Python se často používá k vytváření systémů porozumění přirozenému jazyku a systémů pro extrakci informací. 

Jednou z dalších hlavních výhod spaCy je to, že podporuje tokenizaci pro více než 49 jazyků díky tomu, že je nabitý předem trénovanými statistickými modely a slovními vektory. Mezi nejčastější případy použití spaCy patří automatické doplňování vyhledávání, automatické opravy, analýza online recenzí, extrahování klíčových témat a mnoho dalšího.

Výhody a nevýhody používání spaCy pro NLP: 

• Klady:
  • rychlý
  • Snadné použití
  • Skvělé pro začínající vývojáře
  • Spoléhá na neuronové sítě pro trénovací modely
• Nevýhody: 
  • Není tak flexibilní jako jiné knihovny, jako je NLTK

3. Gensim

Další špičkovou knihovnou Pythonu pro NLP je Gensim. Původně byla knihovna vyvinuta pro modelování témat a nyní se používá pro různé úkoly NLP, jako je indexování dokumentů. Gensim spoléhá na algoritmy pro zpracování vstupu většího než RAM. 

Díky svým intuitivním rozhraním Gensim dosahuje efektivních vícejádrových implementací algoritmů, jako je latentní sémantická analýza (LSA) a latentní dirichletová alokace (LDA). Mezi další hlavní případy použití knihovny patří hledání podobnosti textu a převod slov a dokumentů na vektory. 

Výhody a nevýhody používání Gensim pro NLP: 

• Klady:
  • Intuitivní rozhraní
  • Škálovatelné
  • Efektivní implementace populárních algoritmů jako LSA a LDA
• Nevýhody: 
  • Navrženo pro modelování textu bez dozoru
  • Často je třeba použít s jinými knihovnami, jako je NLTK

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP je knihovna sestávající z různých technologických nástrojů lidského jazyka, které pomáhají s aplikací nástrojů lingvistické analýzy na kus textu. CoreNLP umožňuje extrahovat širokou škálu vlastností textu, jako je rozpoznávání pojmenovaných entit, značkování slovních druhů a další, pomocí pouhých několika řádků kódu. 

Jedním z jedinečných aspektů CoreNLP je, že zahrnuje nástroje Stanford NLP, jako je analyzátor, analýza sentimentu, tagger part-of-speech (POS) a rozpoznávač pojmenovaných entit (NER). Podporuje celkem pět jazyků: angličtinu, arabštinu, čínštinu, němčinu, francouzštinu a španělštinu. 

Výhody a nevýhody používání CoreNLP pro NLP: 

• Klady:
  • Snadné použití
  • Kombinuje různé přístupy 
  • Open source licence
• Nevýhody: 
  • Zastaralé rozhraní
  • Není tak výkonný jako jiné knihovny, jako je spaCy

5. Vzor

Pattern je skvělá volba pro každého, kdo hledá all-in-one Python knihovnu pro NLP. Jedná se o víceúčelovou knihovnu, která zvládne NLP, dolování dat, síťovou analýzu, strojové učení a vizualizaci. Zahrnuje moduly pro dolování dat od vyhledávačů, Wikipedie a sociálních sítí. 

Vzor je považován za jednu z nejužitečnějších knihoven pro úkoly NLP, poskytuje funkce, jako je vyhledávání superlativů a komparativů, stejně jako zjišťování faktů a názorů. Tyto funkce jí pomáhají vyniknout mezi ostatními špičkovými knihovnami. 

Výhody a nevýhody používání Pattern pro NLP: 

• Klady:
  • Webové služby pro dolování dat
  • Síťová analýza a vizualizace
• Nevýhody: 
  • Chybí optimalizace pro některé úkoly NLP

6. TextBlob

TextBlob, skvělá volba pro vývojáře, kteří chtějí začít s NLP v Pythonu, poskytuje dobrou přípravu na NLTK. Má snadno použitelné rozhraní, které začátečníkům umožňuje rychle se naučit základní aplikace NLP, jako je analýza sentimentu a extrakce podstatných jmen. 

Další špičkovou aplikací pro TextBlob jsou překlady, které jsou působivé vzhledem k jejich komplexní povaze. Díky tomu TextBlob zdědí od NLTK nízký výkon a neměl by být používán pro výrobu ve velkém měřítku. 

Výhody a nevýhody používání TextBlob pro NLP: 

• Klady:
  • Skvělé pro začátečníky
  • Poskytuje základy pro NLTK
  • Snadno použitelné rozhraní
• Nevýhody: 
  • Nízký výkon zděděný od NLTK
  • Není vhodné pro použití ve velkém měřítku

7. PyNLPI 

PyNLPI, které se vyslovuje jako „ananas“, je další knihovnou Pythonu pro NLP. Obsahuje různé na zakázku vyrobené Python moduly pro úlohy NLP a jednou z jeho špičkových funkcí je rozsáhlá knihovna pro práci s FoLiA XML (Format for Linguistic Annotation). 

Každý ze segregovaných modulů a balíčků je užitečný pro standardní a pokročilé úkoly NLP. Některé z těchto úkolů zahrnují extrakci n-gramů, seznamy frekvencí a vytvoření jednoduchého nebo složitého jazykového modelu.

Výhody a nevýhody používání PyNLPI pro NLP: 

• Klady:
  • Extrakce n-gramů a další základní úlohy
  • Modulární struktura
• Nevýhody: 
  • Omezená dokumentace 

8. scikit-učit se

Scikit-learn, původně rozšíření knihovny SciPy od třetí strany, je nyní samostatnou knihovnou Pythonu na Githubu. Používají ho velké společnosti jako Spotify a jeho používání má mnoho výhod. Jednak je velmi užitečný pro klasické algoritmy strojového učení, jako jsou algoritmy pro detekci spamu, rozpoznávání obrázků, tvorbu predikcí a segmentaci zákazníků. 

Díky tomu lze scikit-learn použít také pro úkoly NLP, jako je klasifikace textu, což je jeden z nejdůležitějších úkolů v kontrolovaném strojovém učení. Dalším nejčastějším případem použití je analýza sentimentu, kterou scikit-learn může pomoci provést k analýze názorů nebo pocitů prostřednictvím dat.

Výhody a nevýhody používání PyNLPI pro NLP: 

• Klady:
  • Všestranný s řadou modelů a algoritmů
  • Postaveno na SciPy a NumPy
  • Osvědčený záznam reálných aplikací
• Nevýhody: 
  • Omezená podpora pro hluboké učení

9. polyglot

Blíží se konec našeho seznamu Polyglot, což je open-source python knihovna používaná k provádění různých NLP operací. Na základě Numpy je to neuvěřitelně rychlá knihovna nabízející širokou škálu vyhrazených příkazů. 

Jedním z důvodů, proč je Polyglot pro NLP tak užitečný, je to, že podporuje rozsáhlé vícejazyčné aplikace. Jeho dokumentace ukazuje, že podporuje tokenizaci pro 165 jazyků, detekci jazyka pro 196 jazyků a značkování slovní části pro 16 jazyků. 

Výhody a nevýhody používání Polyglotu pro NLP: 

• Klady:
  • Vícejazyčný s téměř 200 lidskými jazyky v některých úkolech
  • Postaveno na vrcholu NumPy
• Nevýhody: 
  • Menší komunita ve srovnání s jinými knihovnami, jako je NLTK a spaCy

10. PyTorch

Náš seznam 10 nejlepších knihoven Pythonu pro NLP uzavírá PyTorch, open-source knihovna vytvořená výzkumným týmem AI na Facebooku v roce 2016. Název knihovny je odvozen od Torch, což je rámec pro hluboké učení napsaný v programovacím jazyce Lua . 

PyTorch vám umožňuje provádět mnoho úkolů a je zvláště užitečný pro aplikace hlubokého učení, jako je NLP a počítačové vidění. 

Některé z nejlepších aspektů PyTorch zahrnují jeho vysokou rychlost provádění, které může dosáhnout i při práci s těžkými grafy. Je to také flexibilní knihovna, která je schopna pracovat na zjednodušených procesorech nebo CPU a GPU. PyTorch má výkonná rozhraní API, která vám umožňují rozšířit knihovnu, a také sadu nástrojů pro přirozený jazyk. 

Výhody a nevýhody používání Pytorch pro NLP: 

• Klady:
  • Robustní rám
  • Cloudová platforma a ekosystém
• Nevýhody: 
  • Obecná sada nástrojů pro strojové učení
  • Vyžaduje důkladnou znalost základních algoritmů NLP