Las 10 mejores bibliotecas de Python para PNL

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) se trata de enseñar a los robots cómo interpretar los lenguajes humanos y extraer el significado del texto. Esta es también la razón por la que los proyectos de PNL utilizan con frecuencia el aprendizaje automático. El objetivo del procesamiento del lenguaje natural (NLP), una rama de la inteligencia artificial, es comprender la semántica y las implicaciones de los lenguajes humanos naturales. Se enfoca en recopilar significado valioso de los datos y usar esos datos para entrenar esquemas de bases de datos. La extracción de texto, la clasificación de texto, el análisis de texto, el análisis de sentimientos, la secuenciación de palabras, el reconocimiento y creación de voz, la traducción automática y los sistemas de diálogo son solo algunas de las capacidades clave de NLP que puede aprender a través de los mejores cursos de inteligencia artificial o a través de los mejores. Curso de IA-ML en línea.

Los ingenieros deben contar con las mejores herramientas disponibles para aprovechar al máximo las técnicas y los algoritmos de NLP para diseñar servicios que manejen lenguajes naturales, ya que NLP se basa en altas capacidades computacionales.

¿Por qué usar Python para el procesamiento del lenguaje natural (NLP)?

Python tiene varias características que lo convierten en un excelente lenguaje de secuencias de comandos para un proyecto de PNL. La sintaxis directa y la semántica directa de este lenguaje lo convierten en un buen candidato para aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural. Además, los programadores pueden beneficiarse de una gran interoperabilidad con otras herramientas y tecnologías que son útiles para enfoques como el aprendizaje automático.

Hay más información sobre este lenguaje adaptable que lo convierte en una herramienta tan útil para ayudar a los robots a procesar lenguajes naturales. Brinda a los desarrolladores acceso a una gran variedad de herramientas y paquetes de NLP, lo que les permite realizar una amplia gama de tareas relacionadas con NLP, incluida la clasificación de documentos, el modelado de temas, el etiquetado de POS, los vectores de palabras y el análisis de sentimientos.

1. Kit de herramientas de lenguaje natural (NLTK)

Kit de herramientas de lenguaje natural (NLTK)

Fuente de la imagen: https://medium.com

En Python, NLTK es un paquete útil que ayuda con la categorización, derivación, etiquetado, análisis, razonamiento semántico y tokenización. Es esencialmente una importante herramienta de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático. Ahora sirve como base para los desarrolladores de Python que se están iniciando en la industria.

2. Blob de texto

TextBlob

Fuente de la imagen: textblob.readthedocs.io

TextBlob es imprescindible para los desarrolladores de Python que recién comienzan con NLP y desean aprovechar al máximo su primera experiencia con NLTK. Básicamente, brinda a los recién llegados una interfaz fácil de usar para ayudarlos a aprender las tareas más fundamentales de PNL, como el análisis de sentimientos, el etiquetado posterior y la extracción de frases nominales.

3. Núcleo de PNL

CoreNLP

Fuente de la imagen: stanfordnlp.github.io

Esta biblioteca de Java fue creada en la Universidad de Stanford y está disponible para su descarga. Sin embargo, viene con contenedores para una variedad de lenguajes, incluido Python. Es por eso que es útil para los desarrolladores de Python que desean perfeccionar sus habilidades en el procesamiento del lenguaje natural. Además, varios componentes de CoreNLP pueden combinarse con NLTK, aumentando la eficiencia de este último.

4. Gensim

Gensim

Fuente de la imagen: github.com

Gensim es un paquete de Python que utiliza el modelado de espacio vectorial y un conjunto de herramientas de modelado de temas para encontrar similitudes semánticas entre dos documentos. Con la ayuda de una transmisión de datos eficiente y algoritmos incrementales, podría manejar grandes corpus de texto; eso es más de lo que podríamos decir de los paquetes de la competencia que se enfocan únicamente en el procesamiento por lotes y en memoria.

5. espacioso

espacioso

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spaCy es una nueva biblioteca que se creó pensando en la producción. Es por eso que es mucho más fácil de usar que los paquetes de Python NLP de la competencia como NLTK. spaCy tiene el analizador sintáctico más rápido del mercado en este momento. Además, debido a que el kit de herramientas está desarrollado en Python, es extremadamente rápido y eficiente.

6. Políglota

Polígloto

Fuente de la imagen: github.io/

Esta colección poco conocida es una de nuestras favoritas, ya que proporciona una amplia variedad de análisis, así como una amplia cobertura de idiomas. También funciona bastante rápido, gracias a NumPy. La biblioteca se distingue del paquete porque utiliza métodos de procesamiento para solicitar el uso de un comando específico en la terminal.

7. Scikit-aprender

Scikit-aprender

Fuente de la imagen: en.wikipedia.org

Este útil paquete NLP brinda a los programadores acceso a una variedad de técnicas para crear modelos de aprendizaje automático. Tiene una gran cantidad de funciones para lidiar con problemas de categorización de texto utilizando el enfoque de bolsa de palabras para crear características. Los procedimientos de clases simples son el núcleo de la biblioteca. Además, scikit-learn viene con buenos documentos para ayudar a los programadores a aprovechar al máximo sus habilidades.

8. Patrón

Patrón

Fuente de la imagen: https://medium.com

El patrón es otro tesoro entre los paquetes NLP de los programadores de Python para trabajar con lenguajes naturales. Por ejemplo, el etiquetado de partes del discurso, el análisis de sentimientos, el modelado de espacio vectorial, SVM, la agrupación en clústeres, la búsqueda de n-gramas y WordNet son posibles con Pattern. Además, se pueden usar un analizador DOM, un rastreador web y varias API útiles como Twitter y Facebook.

9. PyNLPL

PyNLPL

Fuente de la imagen: github.com

PyNLPl es una biblioteca Python de procesamiento de lenguaje natural. Incluye varios módulos que se pueden usar para tareas de PNL típicas y poco comunes. Por ejemplo, PyNLPl se puede usar para realizar tareas simples como extraer n-gramas y listas de frecuencia, así como crear un modelo de lenguaje mínimo. PyNLPl, en particular, tiene una biblioteca extensa para trabajar con FoLiA XML.

10. Consulta

consulta

Fuente de la imagen: github.com

Quepy es un marco de Python para convertir consultas de lenguaje natural en consultas de lenguaje de consulta SQL. Es fácil de adaptar a diferentes tipos de consultas de lenguaje natural y bases de datos relacionales. Quepy crea una codificación de semántica abstracta independiente del idioma, que posteriormente se asigna a un lenguaje de programación. Esto permite que sus consultas se asignen de forma transparente a otros lenguajes de programación.

Conclusión

Python es una tecnología líder para el procesamiento del lenguaje natural. En el ámbito de la inteligencia artificial, el desarrollo de aplicaciones que puedan comprender lenguajes naturales puede ser difícil. Sin embargo, gracias a esta completa caja de herramientas y a los módulos Python NLP, los desarrolladores tienen todo lo que necesitan para crear herramientas extraordinarias.

Preguntas más frecuentes

• ¿Qué es una biblioteca de PNL?

Respuesta Anteriormente, solo los profesionales con conocimientos avanzados de matemáticas, aprendizaje automático y lingüística podían trabajar en proyectos de PNL. Los desarrolladores ahora pueden utilizar herramientas prediseñadas para facilitar la preparación del texto y centrarse en la construcción de modelos de aprendizaje automático. Además, se han desarrollado muchos métodos y bibliotecas para ayudar con los problemas de PNL.

• ¿Dónde encontrar conjuntos de datos de PNL?

Respuesta Kaggle tiene numerosos conjuntos de datos gratuitos para elegir.

• ¿Cuáles son los mejores recursos para aprender sobre el procesamiento del lenguaje natural?

Respuesta Si te tomas en serio el aprendizaje de la PNL, se sugiere comenzar con los conceptos básicos leyendo el Procesamiento del habla y el lenguaje de Jurafsky y Martin. Actualmente se está escribiendo la tercera edición y los capítulos específicos están disponibles en formato PDF. Además, lea la introducción de Yoav Goldberg para aprender sobre Deep Learning para NLP.

• ¿Cuáles son algunas áreas de la PNL?

Respuesta El procesamiento del lenguaje natural se puede utilizar para:

1. Análisis Semántico
2. Resumen automático