NLP용 상위 10개 Python 라이브러리

게시 됨: 2021-06-28

자연어 처리(NLP)는 로봇에게 인간의 언어를 해석하고 텍스트에서 의미를 추출하는 방법을 가르치는 것입니다. NLP 프로젝트에서 머신 러닝을 자주 사용하는 이유이기도 합니다. 인공 지능의 한 분야인 자연 언어 처리(NLP)의 목표는 자연 언어의 의미와 의미를 이해하는 것입니다. 데이터에서 가치 있는 의미를 수집하고 해당 데이터를 사용하여 데이터베이스 스키마를 훈련하는 데 중점을 둡니다. 텍스트 마이닝, 텍스트 분류, 텍스트 분석, 감정 분석, 단어 배열, 음성 인식 및 생성, 기계 번역 및 대화 시스템은 최고의 인공 지능 과정을 통해 또는 최고의 AI-ML 과정 온라인.

NLP는 높은 계산 능력에 의존하기 때문에 엔지니어는 자연어를 처리하는 서비스를 설계하기 위해 NLP 기술과 알고리즘을 최대한 활용하기 위해 사용 가능한 최고의 도구를 보유해야 합니다.

NLP(자연어 처리)에 Python을 사용하는 이유는 무엇입니까?

Python에는 NLP 프로젝트를 위한 훌륭한 스크립팅 언어가 되는 몇 가지 기능이 있습니다. 이 언어의 간단한 구문과 간단한 의미는 자연어 처리 응용 프로그램에 적합한 후보입니다. 또한 프로그래머는 기계 학습과 같은 접근 방식에 유용한 다른 도구 및 기술과의 뛰어난 상호 운용성의 이점을 누릴 수 있습니다.

로봇이 자연어를 처리하는 데 도움이 되는 유용한 도구로 만드는 이 적응형 언어에 대한 추가 정보가 있습니다. 이를 통해 개발자는 다양한 NLP 도구 및 패키지에 액세스할 수 있으므로 문서 분류, 주제 모델링, POS 태깅, 단어 벡터 및 감정 분석을 비롯한 광범위한 NLP 관련 작업을 수행할 수 있습니다.

1. 자연어 도구 키트(NLTK)

자연어 도구 키트(NLTK)

자연어 도구 키트(NLTK)

이미지 출처: https://medium.com

Python에서 NLTK는 분류, 형태소 분석, 태깅, 구문 분석, 의미론적 추론 및 토큰화에 도움이 되는 유용한 패키지입니다. 본질적으로 주요 기계 학습 및 자연어 처리 도구입니다. 이제 업계에서 발을 담그고 있는 Python 개발자를 위한 기초 역할을 합니다.

2. 텍스트블롭

TextBlob

TextBlob

이미지 출처: textblob.readthedocs.io

TextBlob은 NLP를 이제 막 시작하고 NLTK의 첫 경험을 최대한 활용하려는 Python 개발자에게 필수품입니다. 기본적으로 신규 이민자에게 감정 분석, 태그 후 태그 지정 및 명사구 추출과 같은 가장 기본적인 NLP 작업을 학습하는 데 도움이 되는 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공합니다.

3. CoreNLP

CoreNLP

CoreNLP

이미지 출처: stanfordnlp.github.io

이 Java 라이브러리는 Stanford University에서 생성되었으며 다운로드할 수 있습니다. 그러나 Python을 포함한 다양한 언어에 대한 래퍼가 함께 제공됩니다. 이것이 자연어 처리 기술을 연마하려는 Python 개발자에게 편리한 이유입니다. 또한 여러 CoreNLP 구성 요소를 NLTK와 결합하여 후자의 효율성을 높일 수 있습니다.

4. 겐심

Gensim

겐심

이미지 출처: github.com

Gensim은 벡터 공간 모델링과 주제 모델링 툴킷을 사용하여 두 문서 간의 의미론적 유사성을 찾는 Python 패키지입니다. 효율적인 데이터 스트리밍 및 증분 알고리즘의 도움으로 큰 텍스트 말뭉치를 처리할 수 있습니다. 이는 일괄 처리 및 메모리 내 처리만을 대상으로 하는 경쟁 패키지에 대해 말할 수 있는 것 이상입니다.

5. 공간

spaCy

공간

이미지 출처: en.wikipedia.org
spaCy는 생산을 염두에 두고 만들어진 새로운 라이브러리입니다. 그렇기 때문에 NLTK와 같은 경쟁 Python NLP 패키지보다 훨씬 더 사용자 친화적입니다. spaCy는 현재 시장에서 가장 빠른 구문 분석기를 보유하고 있습니다. 또한 툴킷은 Python으로 개발되었기 때문에 매우 빠르고 효율적입니다.

6. 여러 언어

Polyglot

여러 언어

이미지 출처: github.io/

이 잘 알려지지 않은 컬렉션은 광범위한 언어 범위뿐만 아니라 다양한 분석을 제공하기 때문에 우리가 가장 좋아하는 컬렉션 중 하나입니다. NumPy 덕분에 매우 빠르게 작동합니다. 라이브러리는 터미널에서 특정 명령의 사용을 요청하는 처리 방법을 사용하기 때문에 팩과 구별됩니다.

7. 사이킷 런

Scikit–learn

사이킷 런

이미지 출처: en.wikipedia.org

이 유용한 NLP 패키지를 통해 프로그래머는 기계 학습 모델을 생성하기 위한 다양한 기술에 액세스할 수 있습니다. 기능을 구축하는 백 오브 워드 접근 방식을 사용하여 텍스트 분류 문제를 처리하기 위한 많은 기능이 있습니다. 간단한 클래스 절차는 라이브러리의 핵심입니다. 또한 scikit-learn에는 프로그래머가 자신의 능력을 최대한 활용하는 데 도움이 되는 좋은 문서가 함께 제공됩니다.

8. 패턴

Pattern

무늬

이미지 출처: https://medium.com

패턴은 자연어를 다루기 위한 Python 프로그래머의 NLP 패키지 중 또 다른 보물입니다. 예를 들어 품사 태깅, 감정 분석, 벡터 공간 모델링, SVM, 클러스터링, n-gram 검색 및 WordNet은 모두 Pattern을 사용하여 가능합니다. 또한 DOM 파서, 웹 크롤러 및 Twitter 및 Facebook과 같은 여러 유용한 API를 모두 사용할 수 있습니다.

9. PyNPl

PyNLPl

PyNPl

이미지 출처: github.com

PyNLPl은 자연어 처리 Python 라이브러리입니다. 여기에는 일반적인 NLP 작업과 일반적이지 않은 NLP 작업 모두에 사용할 수 있는 여러 모듈이 포함됩니다. 예를 들어, PyNLPl은 n-gram 및 빈도 목록을 추출하고 최소 언어 모델을 만드는 것과 같은 간단한 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 특히 PyNLPl에는 FoLiA XML 작업을 위한 광범위한 라이브러리가 있습니다.

10. 퀘피

Quepy

퀘피

이미지 출처: github.com

quepy는 자연어 쿼리를 SQL 쿼리 언어 쿼리로 변환하기 위한 Python 프레임워크입니다. 다양한 유형의 자연어 조회 및 관계형 데이터베이스에 쉽게 적응할 수 있습니다. Quepy는 추상 의미론의 언어 독립적인 인코딩을 생성하며, 이는 이후에 프로그래밍 언어에 매핑됩니다. 이를 통해 귀하의 문의 사항을 다른 프로그래밍 언어에 투명하게 매핑할 수 있습니다.

결론

Python은 자연어 처리를 위한 선도적인 기술입니다. 인공 지능의 영역에서 자연어를 이해할 수 있는 애플리케이션 개발은 어려울 수 있습니다. 그러나 이 포괄적인 도구 상자와 Python NLP 모듈 덕분에 개발자는 놀라운 도구를 만드는 데 필요한 모든 것을 사용할 수 있습니다.

자주하는 질문

  • NLP 라이브러리란 무엇입니까?

앤. 이전에는 수학, 기계 학습 및 언어학에 대한 고급 이해를 가진 전문가만 NLP 프로젝트에서 작업할 수 있었습니다. 이제 개발자는 사전 구축된 도구를 활용하여 기계 학습 모델 구성에 집중할 수 있도록 텍스트 준비를 쉽게 할 수 있습니다. 또한 NLP 문제를 돕기 위해 많은 방법과 라이브러리가 개발되었습니다.

  • NLP 데이터 세트는 어디에서 찾을 수 있습니까?

앤. Kaggle에는 선택할 수 있는 수많은 무료 데이터 세트가 있습니다.

  • 자연어 처리에 대해 배울 수 있는 가장 좋은 리소스는 무엇입니까?

앤. NLP 학습에 대해 진지하게 생각하고 있다면 Jurafsky와 Martin의 Speech and Language Processing을 읽고 기초부터 시작하는 것이 좋습니다. 세 번째 판은 현재 작성 중이며 특정 챕터는 PDF 형식으로 액세스할 수 있습니다. 또한 NLP용 딥 러닝에 대해 알아보려면 Yoav Goldberg의 소개를 읽어보세요.

  • NLP의 일부 영역은 무엇입니까?

앤. 자연어 처리는 다음 용도로 사용할 수 있습니다.

  1. 의미 분석
  2. 자동 요약