NLPのトップ10Pythonライブラリ

公開: 2021-06-28

自然言語処理（NLP）とは、人間の言語を解釈し、テキストから意味を抽出する方法をロボットに教えることです。これが、NLPプロジェクトが機械学習を頻繁に使用する理由でもあります。人工知能の一分野である自然言語処理（NLP）の目標は、自然人間の言語の意味と意味を理解することです。データから貴重な意味を収集し、そのデータを使用してデータベーススキーマをトレーニングすることに重点を置いています。テキストマイニング、テキスト分類、テキスト分析、感情分析、単語シーケンス、音声認識、作成、機械翻訳、対話システムは、最高の人工知能コースまたは最高の人工知能コースを通じて学習できる主要なNLP機能のほんの一部です。オンラインのAI-MLコース。

NLPは高度な計算能力に依存しているため、エンジニアは、自然言語を処理するサービスを設計するためのNLP技術とアルゴリズムを最大限に活用するために利用可能な最高のツールを持っている必要があります。

自然言語処理（NLP）にPythonを使用する理由

Pythonには、NLPプロジェクトに最適なスクリプト言語となるいくつかの機能があります。この言語の単純な構文と単純なセマンティクスは、自然言語処理アプリケーションの優れた候補になります。さらに、プログラマーは、機械学習などのアプローチに役立つ他のツールやテクノロジーとの優れた相互運用性の恩恵を受けることができます。

この適応可能な言語については、ロボットが自然言語を処理するのを支援するための非常に便利なツールになっています。開発者は、さまざまなNLPツールとパッケージにアクセスできるため、ドキュメント分類、トピックモデリング、品詞タグ付け、単語ベクトル、感情分析など、NLP関連のさまざまなタスクを実行できます。

1. Natural Language ToolKit（NLTK）

自然言語ツールキット（NLTK）

画像ソース：https：//medium.com

Pythonでは、NLTKは、分類、ステミング、タグ付け、解析、セマンティック推論、およびトークン化に役立つ便利なパッケージです。これは本質的に、主要な機械学習および自然言語処理ツールです。これは、業界で足を踏み入れたばかりのPython開発者の基盤として機能します。

2. TextBlob

TextBlob

画像ソース：textblob.readthedocs.io

TextBlobは、NLPを使い始めたばかりで、NLTKの最初の経験を最大限に活用したいPython開発者にとってなくてはならないものです。これは基本的に、新参者が感情分析、品詞タグ付け、名詞句抽出などの最も基本的なNLPタスクを学習するのに役立つ使いやすいインターフェースを提供します。

3. CoreNLP

CoreNLP

画像ソース：stanfordnlp.github.io

このJavaライブラリはスタンフォード大学で作成され、ダウンロードできます。ただし、Pythonを含むさまざまな言語のラッパーが付属しています。そのため、自然言語処理のスキルを磨きたいPython開発者にとって便利です。さらに、いくつかのCoreNLPコンポーネントをNLTKと組み合わせて、NLTKの効率を高めることができます。

4. Gensim

Gensim

画像ソース：github.com

Gensimは、ベクトル空間モデリングとトピックモデリングツールキットを使用して、2つのドキュメント間の意味的類似性を見つけるPythonパッケージです。効率的なデータストリーミングとインクリメンタルアルゴリズムの助けを借りて、ビッグテキストコーパスを処理できます。これは、バッチ処理とインメモリ処理のみを対象とする競合パッケージについて言えることではありません。

5. spaCy

spaCy

画像ソース：en.wikipedia.org

spaCyは、本番環境を念頭に置いて作成された新しいライブラリです。そのため、NLTKのような競合するPythonNLPパッケージよりもはるかにユーザーフレンドリーです。 spaCyは、現在市場で最速の構文パーサーを備えています。さらに、ツールキットはPythonで開発されているため、非常に高速で効率的です。

6.ポリグロット

ポリグロット

画像ソース：github.io/

このあまり知られていないコレクションは、さまざまな分析と広範な言語カバレッジを提供するため、私たちのお気に入りの1つです。また、NumPyのおかげで、非常に高速に動作します。ライブラリは、処理メソッドを使用して端末で特定のコマンドの使用を要求するため、パックとは区別されます。

7. Scikit–learn

Scikit-learn

画像ソース：en.wikipedia.org

この便利なNLPパッケージにより、プログラマーは機械学習モデルを作成するためのさまざまな手法にアクセスできます。機能を構築するためのbag-of-wordsアプローチを利用して、テキスト分類の問題に対処するための多くの機能を備えています。単純なクラスプロシージャは、ライブラリのコアです。さらに、scikit-learnには、プログラマーが能力を最大限に活用できるように支援する優れたドキュメントが付属しています。

8.パターン

パターン

画像ソース：https：//medium.com

このパターンは、自然言語を処理するためのPythonプログラマーのNLPパッケージのもう1つの宝物です。たとえば、品詞タグ付け、感情分析、ベクトル空間モデリング、SVM、クラスタリング、n-gram検索、およびWordNetはすべてPatternを使用して可能です。さらに、DOMパーサー、Webクローラー、およびTwitterやFacebookなどのいくつかの便利なAPIをすべて使用できます。

9. PyNLPl

PyNLPl

画像ソース：github.com

PyNLPlは、自然言語処理Pythonライブラリです。これには、一般的なNLPタスクと一般的でないNLPタスクの両方に使用できるいくつかのモジュールが含まれています。たとえば、PyNLP1を使用して、n-gramや頻度リストの抽出、最小限の言語モデルの作成などの簡単なタスクを実行できます。特に、PyNLPlには、FoLiAXMLを操作するための広範なライブラリがあります。

10. Quepy

Quepy

画像ソース：github.com

Quepyは、自然言語の照会をSQLクエリ言語の照会に変換するためのPythonフレームワークです。さまざまな種類の自然言語の問い合わせやリレーショナルデータベースに簡単に適応できます。 Quepyは、抽象セマンティクスの言語に依存しないエンコーディングを作成し、その後、プログラミング言語にマッピングされます。これにより、問い合わせを他のプログラミング言語に透過的にマッピングできます。

結論

Pythonは、自然言語処理の主要なテクノロジーです。人工知能の分野では、自然言語を理解できるアプリケーション開発は難しいかもしれません。ただし、この包括的なツールボックスとPython NLPモジュールにより、開発者は優れたツールを作成するために必要なすべてを手に入れることができます。

よくある質問

NLPライブラリとは何ですか？

回答以前は、数学、機械学習、言語学を高度に理解している専門家だけがNLPプロジェクトに取り組むことができました。開発者は、事前に構築されたツールを利用して、テキストの準備を容易にし、機械学習モデルの構築に集中できるようになりました。さらに、NLPの問題を解決するために、多くのメソッドとライブラリが開発されています。

NLPデータセットはどこにありますか？

回答Kaggleには、選択できる無料のデータセットが多数あります。

自然言語処理について学ぶための最良のリソースは何ですか？

回答NLPの学習に真剣に取り組んでいる場合は、ジュラフスキーとマーティンの音声と言語処理を読んで基本から始めることをお勧めします。現在、第3版が作成されており、特定の章にPDF形式でアクセスできます。さらに、Yoav Goldbergの紹介を読んで、NLPのディープラーニングについて学びます。

NLPのいくつかの領域は何ですか？

回答自然言語処理は次の目的で使用できます-

セマンティック分析
自動要約