Top 10 Python-Bibliotheken für NLP

Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) geht es darum, Robotern beizubringen, menschliche Sprachen zu interpretieren und Bedeutungen aus Texten zu extrahieren. Aus diesem Grund nutzen NLP-Projekte auch häufig maschinelles Lernen. Das Ziel von Natural Language Processing (NLP), einem Zweig der künstlichen Intelligenz, ist es, die Semantik und Implikationen natürlicher menschlicher Sprachen zu verstehen. Es konzentriert sich darauf, wertvolle Bedeutung aus Daten zu sammeln und diese Daten zum Trainieren von Datenbankschemata zu verwenden. Textmining, Textklassifizierung, Textanalyse, Stimmungsanalyse, Wortsequenzierung, Spracherkennung und -erstellung, maschinelle Übersetzung und Dialogsysteme sind nur einige der wichtigsten NLP-Fähigkeiten, die Sie in den besten Kursen für künstliche Intelligenz oder durch die Besten erlernen können AI-ML-Kurs online.

Ingenieure müssen über die besten verfügbaren Tools verfügen, um das Beste aus NLP-Techniken und -Algorithmen für das Entwerfen von Diensten zu machen, die natürliche Sprachen verarbeiten, da NLP auf hohe Rechenleistung angewiesen ist.

Warum Python für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verwenden?

Python hat mehrere Funktionen, die es zu einer großartigen Skriptsprache für ein NLP-Projekt machen. Die einfache Syntax und die einfache Semantik dieser Sprache machen sie zu einem guten Kandidaten für Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Darüber hinaus können Programmierer von der großen Interoperabilität mit anderen Tools und Technologien profitieren, die für Ansätze wie maschinelles Lernen nützlich sind.

Es gibt noch mehr an dieser anpassungsfähigen Sprache, die sie zu einem so nützlichen Werkzeug für die Unterstützung von Robotern bei der Verarbeitung natürlicher Sprachen macht. Es gibt Entwicklern Zugriff auf eine Vielzahl von NLP-Tools und -Paketen, mit denen sie eine Vielzahl von NLP-bezogenen Aufgaben ausführen können, darunter Dokumentenklassifizierung, Themenmodellierung, POS-Tagging, Wortvektoren und Stimmungsanalyse.

1. Natural Language ToolKit (NLTK)

Natural Language ToolKit (NLTK)

Bildquelle: https://medium.com

In Python ist NLTK ein nützliches Paket, das bei Kategorisierung, Stemming, Tagging, Parsing, semantischem Denken und Tokenisierung hilft. Es ist im Wesentlichen ein wichtiges Werkzeug für maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache. Es dient nun als Basis für Python-Entwickler, die in der Branche gerade erst Fuß fassen.

2. TextBlob

TextBlob

Bildquelle: textblob.readthedocs.io

TextBlob ist ein Muss für Python-Entwickler, die gerade erst mit NLP beginnen und das Beste aus ihren ersten Erfahrungen mit NLTK herausholen möchten. Es bietet Neulingen im Wesentlichen eine einfach zu bedienende Oberfläche, um sie beim Erlernen der grundlegendsten NLP-Aufgaben wie Stimmungsanalyse, Pos-Tagging und Extraktion von Nominalphrasen zu unterstützen.

3. CoreNLP

CoreNLP

Bildquelle: stanfordnlp.github.io

Diese Java-Bibliothek wurde an der Stanford University erstellt und steht zum Download bereit. Es enthält jedoch Wrapper für eine Vielzahl von Sprachen, einschließlich Python. Aus diesem Grund ist es praktisch für Python-Entwickler, die ihre Fähigkeiten in der Verarbeitung natürlicher Sprache verbessern möchten. Darüber hinaus können mehrere CoreNLP-Komponenten mit NLTK kombiniert werden, wodurch dessen Effizienz gesteigert wird.

4. Gensim

Gensim

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Gensim ist ein Python-Paket, das Vektorraummodellierung und ein Themenmodellierungs-Toolkit verwendet, um semantische Ähnlichkeiten zwischen zwei Dokumenten zu finden. Mit Hilfe von effizientem Datenstreaming und inkrementellen Algorithmen könnte es große Textkorpora verarbeiten; das ist mehr, als wir von konkurrierenden Paketen behaupten könnten, die ausschließlich auf Batch- und In-Memory-Verarbeitung abzielen.

5. geräumig

geräumig

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spaCy ist eine neue Bibliothek, die mit Blick auf die Produktion erstellt wurde. Aus diesem Grund ist es weitaus benutzerfreundlicher als konkurrierende Python-NLP-Pakete wie NLTK. spaCy hat derzeit den schnellsten syntaktischen Parser auf dem Markt. Da das Toolkit außerdem in Python entwickelt wurde, ist es extrem schnell und effizient.

6. Mehrsprachig

Mehrsprachig

Bildquelle: github.io/

Diese wenig bekannte Sammlung ist einer unserer Favoriten, da sie eine Vielzahl von Analysen sowie eine umfassende Sprachabdeckung bietet. Dank NumPy funktioniert es auch recht schnell. Die Bibliothek unterscheidet sich vom Paket dadurch, dass sie Verarbeitungsmethoden verwendet, um die Verwendung eines bestimmten Befehls auf dem Terminal anzufordern.

7. Scikit – lernen

Scikit – lernen

Bildquelle: en.wikipedia.org

Dieses nützliche NLP-Paket bietet Programmierern Zugriff auf eine Vielzahl von Techniken zum Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen. Es verfügt über viele Funktionen zum Umgang mit Textkategorisierungsproblemen unter Verwendung des Bag-of-Words-Ansatzes zum Erstellen von Funktionen. Die einfachen Klassenprozeduren sind der Kern der Bibliothek. Darüber hinaus enthält scikit-learn gute Dokumentationen, um Programmierern dabei zu helfen, das Beste aus ihren Fähigkeiten zu machen.

8. Muster

Muster

Bildquelle: https://medium.com

Das Muster ist ein weiterer Schatz unter den NLP-Paketen von Python-Programmierern für den Umgang mit natürlichen Sprachen. Mit Pattern sind beispielsweise Part-of-Speech-Tagging, Stimmungsanalyse, Vektorraummodellierung, SVM, Clustering, N-Gramm-Suche und WordNet möglich. Darüber hinaus können ein DOM-Parser, ein Web-Crawler und mehrere hilfreiche APIs wie Twitter und Facebook verwendet werden.

9. PyNLPl

PyNLPl

Bildquelle: github.com

PyNLPl ist eine Python-Bibliothek zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Es enthält mehrere Module, die sowohl für typische als auch für ungewöhnliche NLP-Aufgaben verwendet werden können. Beispielsweise kann PyNLP1 verwendet werden, um einfache Aufgaben wie das Extrahieren von N-Grammen und Häufigkeitslisten sowie das Erstellen eines minimalen Sprachmodells auszuführen. Insbesondere PyNLPl verfügt über eine umfangreiche Bibliothek für die Arbeit mit FoLiA XML.

10. Quepy

Quepy

Bildquelle: github.com

Quepy ist ein Python-Framework zum Konvertieren von Abfragen in natürlicher Sprache in Abfragen in SQL-Abfragesprache. Es ist einfach, sich an verschiedene Arten von Abfragen in natürlicher Sprache und relationale Datenbanken anzupassen. Quepy erstellt eine sprachunabhängige Kodierung abstrakter Semantik, die anschließend auf eine Programmiersprache abgebildet wird. Damit lassen sich Ihre Anfragen transparent auf andere Programmiersprachen abbilden.

Fazit

Python ist eine führende Technologie für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Im Bereich der künstlichen Intelligenz könnte die Anwendungsentwicklung, die natürliche Sprachen verstehen kann, schwierig sein. Dank dieser umfassenden Toolbox und der Python-NLP-Module haben Entwickler jedoch alles, was sie brauchen, um bemerkenswerte Tools zu erstellen.

FAQ

• Was ist eine NLP-Bibliothek?

Ans. Früher konnten nur Fachleute mit einem fortgeschrittenen Verständnis von Mathematik, maschinellem Lernen und Linguistik an NLP-Projekten arbeiten. Entwickler können jetzt vorgefertigte Tools verwenden, um die Textvorbereitung zu vereinfachen und sich auf die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen zu konzentrieren. Darüber hinaus wurden viele Methoden und Bibliotheken entwickelt, um bei NLP-Problemen zu helfen.

• Wo finde ich NLP-Datensätze?

Ans. Kaggle hat zahlreiche kostenlose Datensätze zur Auswahl.

• Was sind die besten Ressourcen, um etwas über die Verarbeitung natürlicher Sprache zu lernen?

Ans. Wenn Sie NLP ernsthaft lernen möchten, wird empfohlen, mit den Grundlagen zu beginnen, indem Sie Jurafsky und Martins Speech and Language Processing lesen. Die dritte Auflage wird derzeit geschrieben, und einzelne Kapitel sind im PDF-Format zugänglich. Lesen Sie außerdem die Einführung von Yoav Goldberg, um mehr über Deep Learning für NLP zu erfahren.

• Welche Bereiche gibt es im NLP?

Ans. Die Verarbeitung natürlicher Sprache kann verwendet werden für-

1. Semantische Analyse
2. Automatische Zusammenfassung