10 perpustakaan Python teratas untuk NLP

Pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah tentang mengajari robot bagaimana menafsirkan bahasa manusia dan mengekstrak makna dari teks. Ini juga mengapa proyek NLP sering menggunakan pembelajaran mesin. Tujuan dari Natural Language Processing (NLP), sebuah cabang dari kecerdasan buatan, adalah untuk memahami semantik dan implikasi dari bahasa alami manusia. Ini berfokus pada pengumpulan makna berharga dari data dan menggunakan data itu untuk melatih skema basis data. Penambangan teks, klasifikasi teks, analisis teks, analisis sentimen, pengurutan kata, pengenalan suara, dan kreasi, terjemahan mesin, dan sistem dialog hanyalah beberapa dari kemampuan NLP utama yang dapat Anda pelajari melalui kursus kecerdasan buatan terbaik atau melalui yang terbaik Kursus AI-ML online.

Insinyur perlu memiliki alat terbaik yang tersedia untuk memanfaatkan teknik dan algoritma NLP untuk merancang layanan yang akan menangani bahasa alami karena NLP bergantung pada kemampuan komputasi yang tinggi.

Mengapa menggunakan Python untuk Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)?

Python memiliki beberapa fitur yang menjadikannya bahasa skrip yang bagus untuk proyek NLP. Sintaks langsung bahasa ini dan semantik langsung menjadikannya kandidat yang baik untuk aplikasi Pemrosesan Bahasa Alami. Selain itu, pemrogram dapat memperoleh manfaat dari interoperabilitas yang hebat dengan alat dan teknologi lain yang berguna untuk pendekatan seperti pembelajaran mesin.

Ada lebih banyak lagi tentang bahasa yang dapat beradaptasi ini yang menjadikannya alat yang sangat berguna untuk membantu robot dalam memproses bahasa alami. Ini memberi pengembang akses ke berbagai macam alat dan paket NLP, memungkinkan mereka untuk melakukan berbagai tugas terkait NLP, termasuk klasifikasi dokumen, pemodelan topik, penandaan POS, vektor kata, dan analisis sentimen.

1. Alat Bahasa Alami (NLTK)

Alat Bahasa Alami (NLTK)

Sumber gambar: https://medium.com

Dalam Python, NLTK adalah paket berguna yang membantu dengan kategorisasi, stemming, tagging, parsing, penalaran semantik, dan tokenization. Ini pada dasarnya adalah pembelajaran mesin utama dan alat pemrosesan bahasa alami. Ini sekarang berfungsi sebagai dasar bagi pengembang Python yang baru saja mulai basah di industri.

2. TextBlob

TeksBlob

Sumber gambar: textblob.readthedocs.io

TextBlob harus dimiliki oleh pengembang Python yang baru memulai NLP dan ingin mendapatkan hasil maksimal dari pengalaman pertama mereka dengan NLTK. Ini pada dasarnya memberikan pendatang baru antarmuka yang mudah digunakan untuk membantu mereka dalam mempelajari tugas-tugas NLP yang paling mendasar, seperti analisis sentimen, post-tagging, dan ekstraksi frase kata benda.

3. IntiNLP

IntiNLP

Sumber Gambar: stanfordnlp.github.io

Pustaka Java ini dibuat di Universitas Stanford dan tersedia untuk diunduh. Namun, itu datang dengan pembungkus untuk berbagai bahasa, termasuk Python. Itulah mengapa ini berguna bagi pengembang Python yang ingin mengasah keterampilan mereka dalam pemrosesan bahasa alami. Selanjutnya, beberapa komponen CoreNLP dapat digabungkan dengan NLTK, meningkatkan efisiensi yang terakhir.

4. Gensim

Gensim

Sumber gambar: github.com

Gensim adalah paket Python yang menggunakan pemodelan ruang vektor dan toolkit pemodelan topik untuk menemukan kesamaan semantik antara dua dokumen. Dengan bantuan streaming data yang efisien dan algoritme inkremental, ia dapat menangani kumpulan teks besar; itu lebih dari yang bisa kami katakan untuk paket pesaing yang hanya menargetkan pemrosesan batch dan dalam memori.

5. spaCy

spaCy

Sumber Gambar: en.wikipedia.org

spaCy adalah perpustakaan baru yang dibuat dengan mempertimbangkan produksi. Itulah mengapa jauh lebih ramah pengguna daripada paket Python NLP yang bersaing seperti NLTK. spaCy memiliki pengurai sintaksis tercepat di pasaran saat ini. Selain itu, karena toolkit ini dikembangkan dengan Python, sangat cepat dan efisien.

6. Poliglot

Poliglot

Sumber gambar: github.io/

Koleksi yang kurang dikenal ini adalah salah satu favorit kami karena menyediakan berbagai macam analisis serta cakupan bahasa yang luas. Ini juga bekerja cukup cepat, berkat NumPy. Pustaka membedakan dari paket karena menggunakan metode pemrosesan untuk meminta penggunaan perintah tertentu di terminal.

7. Scikit–belajar

Scikit–belajar

Sumber gambar: en.wikipedia.org

Paket NLP yang berguna ini memberi programmer akses ke berbagai teknik untuk membuat model pembelajaran mesin. Ini memiliki banyak fungsi untuk menangani masalah kategorisasi teks menggunakan pendekatan bag-of-words dari fitur bangunan. Prosedur kelas sederhana adalah inti perpustakaan. Selain itu, scikit-learn dilengkapi dengan dokumen yang bagus untuk membantu pemrogram dalam memaksimalkan kemampuan mereka.

8. Pola

Pola

Sumber gambar: https://medium.com

Polanya adalah harta lain di antara paket NLP programmer Python untuk berurusan dengan bahasa alami. Misalnya, penandaan Part-of-speech, analisis sentimen, pemodelan ruang vektor, SVM, pengelompokan, pencarian n-gram, dan WordNet semuanya dimungkinkan menggunakan Pola. Selain itu, pengurai DOM, perayap web, dan beberapa API bermanfaat seperti Twitter dan Facebook semuanya dapat digunakan.

9. PyNLPl

PyNLPl

Sumber gambar: github.com

PyNLPl adalah pustaka Python Pemrosesan Bahasa Alami. Ini mencakup beberapa modul yang dapat digunakan untuk tugas NLP biasa dan tidak biasa. Misalnya, PyNLPl dapat digunakan untuk melakukan tugas-tugas sederhana seperti mengekstrak n-gram dan daftar frekuensi serta membuat model bahasa minimal. PyNLPl, khususnya, memiliki perpustakaan yang luas untuk bekerja dengan FoLiA XML.

10. Quepy

aneh

Sumber gambar: github.com

Quepy adalah kerangka kerja Python untuk mengubah pertanyaan bahasa alami menjadi kueri bahasa kueri SQL. Sangat mudah untuk beradaptasi dengan berbagai jenis pertanyaan bahasa alami dan database relasional. Quepy membuat pengkodean semantik abstrak yang tidak bergantung pada bahasa, yang kemudian dipetakan ke bahasa pemrograman. Ini memungkinkan pertanyaan Anda dipetakan secara transparan ke bahasa pemrograman lain.

Kesimpulan

Python adalah teknologi terdepan untuk Pemrosesan Bahasa Alami. Di ranah kecerdasan buatan, pengembangan aplikasi yang bisa memahami bahasa alami mungkin sulit. Namun, karena kotak peralatan yang komprehensif dan modul Python NLP ini, pengembang memiliki semua yang mereka butuhkan untuk membuat alat yang luar biasa.

FAQ

• Apa itu perpustakaan NLP?

Jwb. Sebelumnya, hanya profesional dengan pemahaman matematika, pembelajaran mesin, dan linguistik tingkat lanjut yang dapat mengerjakan proyek NLP. Pengembang sekarang dapat menggunakan alat yang telah dibuat sebelumnya untuk memudahkan persiapan teks untuk fokus pada pembuatan model pembelajaran mesin. Selain itu, banyak metode dan perpustakaan telah dikembangkan untuk membantu masalah NLP.

• Di mana menemukan kumpulan data NLP?

Jwb. Kaggle memiliki banyak kumpulan data gratis untuk dipilih.

• Apa sumber terbaik untuk belajar tentang Pemrosesan Bahasa Alami?

Jwb. Jika Anda serius mempelajari NLP, disarankan untuk memulai dengan dasar-dasar dengan membaca Jurafsky and Martin's Speech and Language Processing. Edisi ketiga sedang ditulis, dan bab-bab tertentu dapat diakses dalam format PDF. Selanjutnya, baca pengantar Yoav Goldberg untuk mempelajari Deep Learning for NLP.

• Apa saja area di NLP?

Jwb. Pemrosesan Bahasa Alami dapat digunakan untuk-

1. Analisis Semantik
2. Peringkasan otomatis