Top 10 des bibliothèques Python pour le NLP

Le traitement du langage naturel (TAL) consiste à enseigner aux robots comment interpréter les langues humaines et extraire le sens du texte. C'est aussi pourquoi les projets NLP utilisent fréquemment l'apprentissage automatique. L'objectif du traitement du langage naturel (TAL), une branche de l'intelligence artificielle, est de comprendre la sémantique et les implications des langages humains naturels. Il se concentre sur la collecte d'une signification précieuse à partir des données et sur l'utilisation de ces données pour former des schémas de base de données. L'exploration de texte, la classification de texte, l'analyse de texte, l'analyse des sentiments, le séquençage de mots, la reconnaissance et la création de la parole, la traduction automatique et les systèmes de dialogue ne sont que quelques-unes des capacités clés de la PNL que vous pouvez apprendre via les meilleurs cours d'intelligence artificielle ou via les meilleurs Cours AI-ML en ligne.

Les ingénieurs doivent disposer des meilleurs outils disponibles pour tirer le meilleur parti des techniques et des algorithmes de la PNL pour concevoir des services qui géreraient les langages naturels, car la PNL repose sur des capacités de calcul élevées.

Pourquoi utiliser Python pour le traitement du langage naturel (TAL) ?

Python possède plusieurs fonctionnalités qui en font un excellent langage de script pour un projet NLP. La syntaxe simple et la sémantique simple de ce langage en font un bon candidat pour les applications de traitement du langage naturel. De plus, les programmeurs peuvent bénéficier d'une grande interopérabilité avec d'autres outils et technologies utiles pour des approches telles que l'apprentissage automatique.

Il y a plus sur ce langage adaptable qui en fait un outil si utile pour aider les robots à traiter les langues naturelles. Il permet aux développeurs d'accéder à une grande variété d'outils et de packages NLP, leur permettant d'effectuer un large éventail de tâches liées à la PNL, notamment la classification de documents, la modélisation de sujets, le balisage POS, les vecteurs de mots et l'analyse des sentiments.

1. Boîte à outils en langage naturel (NLTK)

Kit d'outils de langage naturel (NLTK)

Source de l'image : https://medium.com

En Python, NLTK est un package utile qui aide à la catégorisation, à la radicalisation, au balisage, à l'analyse, au raisonnement sémantique et à la tokenisation. Il s'agit essentiellement d'un outil majeur d'apprentissage automatique et de traitement du langage naturel. Il sert maintenant de base aux développeurs Python qui commencent tout juste à se familiariser avec l'industrie.

2. TextBlob

TextBlob

Source de l'image : textblob.readthedocs.io

TextBlob est un incontournable pour les développeurs Python qui débutent avec le NLP et qui souhaitent tirer le meilleur parti de leur première expérience avec NLTK. Il offre essentiellement aux nouveaux arrivants une interface facile à utiliser pour les aider à apprendre les tâches NLP les plus fondamentales, telles que l'analyse des sentiments, le post-marquage et l'extraction de phrases nominales.

3. Noyau NLP

CoreNLP

Source de l'image : stanfordnlp.github.io

Cette bibliothèque Java a été créée à l'Université de Stanford et est disponible en téléchargement. Cependant, il est livré avec des wrappers pour une variété de langages, y compris Python. C'est pourquoi il est pratique pour les développeurs Python qui souhaitent perfectionner leurs compétences en traitement du langage naturel. De plus, plusieurs composants CoreNLP peuvent être combinés avec NLTK, augmentant l'efficacité de ce dernier.

4. Gensim

Gensim

Source de l'image : github.com

Gensim est un package Python qui utilise la modélisation d'espace vectoriel et une boîte à outils de modélisation de sujet pour trouver des similitudes sémantiques entre deux documents. À l'aide d'un flux de données efficace et d'algorithmes incrémentiels, il pourrait gérer de gros corpus de texte; c'est plus que ce que nous pourrions dire pour les packages concurrents qui ciblent uniquement le traitement par lots et en mémoire.

5. SpaCy

SpaCy

Source de l'image : en.wikipedia.org

spaCy est une nouvelle bibliothèque qui a été créée en pensant à la production. C'est pourquoi il est beaucoup plus convivial que les packages Python NLP concurrents tels que NLTK. spaCy possède actuellement l'analyseur syntaxique le plus rapide du marché. De plus, comme la boîte à outils est développée en Python, elle est extrêmement rapide et efficace.

6. Polyglotte

Polyglotte

Source de l'image : github.io/

Cette collection peu connue est l'une de nos préférées car elle offre une grande variété d'analyses ainsi qu'une couverture linguistique étendue. Cela fonctionne également assez rapidement, grâce à NumPy. La bibliothèque se distingue du pack car elle utilise des méthodes de traitement pour demander l'utilisation d'une commande spécifique sur le terminal.

7. Scikit-apprendre

Scikit-apprendre

Source de l'image : fr.wikipedia.org

Ce package NLP utile permet aux programmeurs d'accéder à une variété de techniques pour créer des modèles d'apprentissage automatique. Il a beaucoup de fonctionnalités pour traiter les problèmes de catégorisation de texte en utilisant l'approche sac de mots des fonctionnalités de construction. Les procédures de classes simples sont le cœur de la bibliothèque. De plus, scikit-learn est livré avec de bons documents pour aider les programmeurs à tirer le meilleur parti de leurs capacités.

8. Motif

Motif

Source de l'image : https://medium.com

Le modèle est un autre trésor parmi les packages NLP des programmeurs Python pour traiter les langages naturels. Par exemple, le marquage de la partie du discours, l'analyse des sentiments, la modélisation de l'espace vectoriel, le SVM, le clustering, la recherche n-gramme et WordNet sont tous possibles avec Pattern. De plus, un analyseur DOM, un robot d'exploration Web et plusieurs API utiles comme Twitter et Facebook peuvent tous être utilisés.

9. PyNLPl

PyNLPl

Source de l'image : github.com

PyNLPl est une bibliothèque Python de traitement du langage naturel. Il comprend plusieurs modules qui peuvent être utilisés pour les tâches PNL typiques et inhabituelles. Par exemple, PyNLPl peut être utilisé pour effectuer des tâches simples comme l'extraction de n-grammes et de listes de fréquences ainsi que la création d'un modèle de langage minimal. PyNLPl, en particulier, possède une bibliothèque complète pour travailler avec FoLiA XML.

10. Quepy

Quepy

Source de l'image : github.com

Quepy est un framework Python permettant de convertir des requêtes en langage naturel en requêtes en langage de requête SQL. Il est simple de s'adapter à différents types de requêtes en langage naturel et de bases de données relationnelles. Quepy crée un codage indépendant du langage de la sémantique abstraite, qui est ensuite mappé à un langage de programmation. Cela permet à vos requêtes d'être mappées de manière transparente vers d'autres langages de programmation.

Conclusion

Python est une technologie de pointe pour le traitement du langage naturel. Dans le domaine de l'intelligence artificielle, le développement d'applications capables de comprendre les langages naturels peut être difficile. Cependant, grâce à cette boîte à outils complète et aux modules Python NLP, les développeurs ont tout ce dont ils ont besoin pour créer des outils remarquables.

FAQ

• Qu'est-ce qu'une bibliothèque PNL ?

Rép. Auparavant, seuls les professionnels ayant une compréhension avancée des mathématiques, de l'apprentissage automatique et de la linguistique pouvaient travailler sur des projets NLP. Les développeurs peuvent désormais utiliser des outils prédéfinis pour faciliter la préparation du texte afin de se concentrer sur la construction de modèles d'apprentissage automatique. De plus, de nombreuses méthodes et bibliothèques ont été développées pour aider à résoudre les problèmes de PNL.

• Où trouver des ensembles de données NLP ?

Rép. Kaggle propose de nombreux ensembles de données gratuits.

• Quelles sont les meilleures ressources pour en savoir plus sur le traitement automatique du langage naturel ?

Rép. Si vous voulez vraiment apprendre la PNL, il est suggéré de commencer par les bases en lisant le Speech and Language Processing de Jurafsky et Martin. La troisième édition est en cours de rédaction et des chapitres spécifiques sont accessibles au format PDF. De plus, lisez l'introduction de Yoav Goldberg pour en savoir plus sur le Deep Learning pour la PNL.

• Quels sont certains domaines de la PNL ?

Rép. Le traitement du langage naturel peut être utilisé pour-

1. Analyse sémantique
2. Résumé automatique