Le 10 migliori librerie Python per NLP

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) consiste nell'insegnare ai robot come interpretare le lingue umane ed estrarre il significato dal testo. Questo è anche il motivo per cui i progetti NLP utilizzano spesso l'apprendimento automatico. L'obiettivo del Natural Language Processing (NLP), una branca dell'intelligenza artificiale, è comprendere la semantica e le implicazioni dei linguaggi umani naturali. Si concentra sulla raccolta di significati preziosi dai dati e sull'utilizzo di tali dati per addestrare gli schemi di database. Estrazione del testo, classificazione del testo, analisi del testo, analisi del sentimento, sequenza di parole, riconoscimento vocale e creazione, traduzione automatica e sistemi di dialogo sono solo alcune delle funzionalità chiave della NLP che puoi apprendere tramite i migliori corsi di intelligenza artificiale o tramite i migliori Corso AI-ML online.

Gli ingegneri devono disporre dei migliori strumenti disponibili per sfruttare al meglio le tecniche e gli algoritmi della PNL per la progettazione di servizi in grado di gestire i linguaggi naturali poiché la PNL si basa su elevate capacità di calcolo.

Perché usare Python per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP)?

Python ha diverse caratteristiche che lo rendono un ottimo linguaggio di scripting per un progetto NLP. La semplice sintassi e la semplice semantica di questo linguaggio lo rendono un buon candidato per le applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale. Inoltre, i programmatori possono beneficiare di una grande interoperabilità con altri strumenti e tecnologie utili per approcci come l'apprendimento automatico.

C'è di più su questo linguaggio adattabile che lo rende uno strumento così utile per assistere i robot nell'elaborazione dei linguaggi naturali. Offre agli sviluppatori l'accesso a un'ampia varietà di strumenti e pacchetti NLP, consentendo loro di eseguire un'ampia gamma di attività relative alla NLP, tra cui la classificazione dei documenti, la modellazione degli argomenti, la codifica POS, i vettori di parole e l'analisi dei sentimenti.

1. Kit di strumenti per il linguaggio naturale (NLTK)

Kit di strumenti per il linguaggio naturale (NLTK)

Fonte immagine: https://medium.com

In Python, NLTK è un pacchetto utile che aiuta con categorizzazione, stemming, tagging, analisi, ragionamento semantico e tokenizzazione. È essenzialmente un importante strumento di apprendimento automatico e di elaborazione del linguaggio naturale. Ora serve come base per gli sviluppatori Python che si stanno appena bagnando i piedi nel settore.

2. Blob di testo

TextBlob

Fonte immagine: textblob.readthedocs.io

TextBlob è un must per gli sviluppatori Python che hanno appena iniziato con la NLP e vogliono ottenere il massimo dalla loro prima esperienza con NLTK. In sostanza, offre ai nuovi arrivati ​​un'interfaccia facile da usare per assisterli nell'apprendimento delle attività più fondamentali della PNL, come l'analisi del sentimento, la post-tagging e l'estrazione di frasi nominali.

3. CorePNL

CorePNL

Fonte immagine: stanfordnlp.github.io

Questa libreria Java è stata creata presso la Stanford University ed è disponibile per il download. Tuttavia, viene fornito con wrapper per una varietà di linguaggi, incluso Python. Ecco perché è utile per gli sviluppatori Python che vogliono affinare le proprie abilità nell'elaborazione del linguaggio naturale. Inoltre, diversi componenti CoreNLP possono essere combinati con NLTK, aumentando l'efficienza di quest'ultimo.

4. Gensim

Gensim

Fonte immagine: github.com

Gensim è un pacchetto Python che utilizza la modellazione dello spazio vettoriale e un toolkit per la modellazione degli argomenti per trovare somiglianze semantiche tra due documenti. Con l'aiuto di un efficiente flusso di dati e di algoritmi incrementali, potrebbe gestire grandi corpora di testo; è più di quanto potremmo dire per i pacchetti concorrenti che mirano esclusivamente all'elaborazione batch e in memoria.

5. SPAZIO

spaCy

Fonte immagine: en.wikipedia.org

spaCy è una nuova libreria creata pensando alla produzione. Questo è il motivo per cui è molto più intuitivo rispetto ai pacchetti NLP Python concorrenti come NLTK. spaCy ha il parser sintattico più veloce sul mercato in questo momento. Inoltre, poiché il toolkit è sviluppato in Python, è estremamente veloce ed efficiente.

6. Poliglotta

Poliglotta

Fonte immagine: github.io/

Questa raccolta poco conosciuta è una delle nostre preferite poiché offre un'ampia varietà di analisi e un'ampia copertura linguistica. Funziona anche abbastanza rapidamente, grazie a NumPy. La libreria si distingue dal pack in quanto utilizza metodi di elaborazione per richiedere l'utilizzo di un comando specifico sul terminale.

7. Scikit: impara

Scikit: impara

Fonte immagine: en.wikipedia.org

Questo utile pacchetto NLP offre ai programmatori l'accesso a una varietà di tecniche per la creazione di modelli di apprendimento automatico. Ha molte funzionalità per affrontare i problemi di categorizzazione del testo utilizzando l'approccio del sacco di parole delle funzionalità di costruzione. Le semplici procedure delle classi sono il cuore della libreria. Inoltre, scikit-learn include buoni documenti per aiutare i programmatori a sfruttare al meglio le proprie capacità.

8. Modello

Modello

Fonte immagine: https://medium.com

Il modello è un altro tesoro tra i pacchetti NLP dei programmatori Python per la gestione dei linguaggi naturali. Ad esempio, utilizzando Pattern sono possibili tag di parti del discorso, analisi del sentiment, modellazione dello spazio vettoriale, SVM, clustering, ricerca di n-grammi e WordNet. Inoltre, possono essere utilizzati un parser DOM, un web crawler e diverse API utili come Twitter e Facebook.

9. PyNLPl

PyNLpl

Fonte immagine: github.com

PyNLPL è una libreria Python per l'elaborazione del linguaggio naturale. Include diversi moduli che possono essere utilizzati per attività NLP sia tipiche che non comuni. Ad esempio, PyNLPl può essere utilizzato per eseguire semplici attività come l'estrazione di n-grammi e gli elenchi di frequenze, nonché la creazione di un modello linguistico minimo. PyNLPL, in particolare, ha una vasta libreria per lavorare con FoLiA XML.

10. Domanda

Quepy

Fonte immagine: github.com

Quepy è un framework Python per la conversione di query in linguaggio naturale in query in linguaggio di query SQL. È semplice adattarsi a diversi tipi di richieste in linguaggio naturale e database relazionali. Quepy crea una codifica indipendente dal linguaggio della semantica astratta, che viene successivamente mappata su un linguaggio di programmazione. Ciò consente alle tue richieste di essere mappate in modo trasparente ad altri linguaggi di programmazione.

Conclusione

Python è una tecnologia leader per l'elaborazione del linguaggio naturale. Nel regno dell'intelligenza artificiale, lo sviluppo di applicazioni in grado di comprendere i linguaggi naturali potrebbe essere difficile. Tuttavia, grazie a questo toolbox completo e ai moduli Python NLP, gli sviluppatori hanno tutto ciò di cui hanno bisogno per creare strumenti straordinari.

FAQ

• Che cos'è una libreria NLP?

Ans. In precedenza, solo i professionisti con una conoscenza avanzata della matematica, dell'apprendimento automatico e della linguistica potevano lavorare su progetti di PNL. Gli sviluppatori possono ora utilizzare strumenti predefiniti per facilitare la preparazione del testo e concentrarsi sulla costruzione di modelli di apprendimento automatico. Inoltre, sono stati sviluppati molti metodi e librerie per aiutare con i problemi della PNL.

• Dove trovare i set di dati della PNL?

Ans. Kaggle ha numerosi set di dati gratuiti tra cui scegliere.

• Quali sono le migliori risorse per imparare l'elaborazione del linguaggio naturale?

Ans. Se sei seriamente intenzionato a imparare la PNL, ti suggeriamo di iniziare con le basi leggendo Jurafsky e Martin's Speech and Language Processing. La terza edizione è attualmente in fase di stesura e capitoli specifici sono accessibili in formato PDF. Inoltre, leggi l'introduzione di Yoav Goldberg per conoscere il Deep Learning per la PNL.

• Quali sono alcune aree della PNL?

Ans. L'elaborazione del linguaggio naturale può essere utilizzata per-

1. Analisi semantica
2. Riepilogo automatico