10 najlepszych bibliotek Pythona dla NLP

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) polega na nauczeniu robotów, jak interpretować ludzkie języki i wydobywać znaczenie z tekstu. Dlatego też projekty NLP często wykorzystują uczenie maszynowe. Celem przetwarzania języka naturalnego (NLP), gałęzi sztucznej inteligencji, jest zrozumienie semantyki i implikacji naturalnych języków człowieka. Koncentruje się na zbieraniu cennego znaczenia z danych i wykorzystywaniu tych danych do uczenia schematów baz danych. Eksploracja tekstu, klasyfikacja tekstu, analiza tekstu, analiza sentymentu, sekwencjonowanie słów, rozpoznawanie i tworzenie mowy, tłumaczenie maszynowe i systemy dialogowe to tylko niektóre z kluczowych możliwości NLP, których można się nauczyć na najlepszych kursach sztucznej inteligencji lub najlepszych Kurs AI-ML online.

Inżynierowie muszą dysponować najlepszymi dostępnymi narzędziami, aby w pełni wykorzystać techniki i algorytmy NLP do projektowania usług obsługujących języki naturalne, ponieważ NLP opiera się na wysokich możliwościach obliczeniowych.

Dlaczego warto używać Pythona do przetwarzania języka naturalnego (NLP)?

Python ma kilka funkcji, które sprawiają, że jest doskonałym językiem skryptowym dla projektu NLP. Prosta składnia i prosta semantyka tego języka sprawiają, że jest on dobrym kandydatem do aplikacji przetwarzania języka naturalnego. Ponadto programiści mogą korzystać z doskonałej interoperacyjności z innymi narzędziami i technologiami przydatnymi w podejściach, takich jak uczenie maszynowe.

Jest więcej informacji o tym adaptowalnym języku, co czyni go tak użytecznym narzędziem do wspomagania robotów w przetwarzaniu języków naturalnych. Daje programistom dostęp do szerokiej gamy narzędzi i pakietów NLP, umożliwiając im wykonywanie szerokiego zakresu zadań związanych z NLP, w tym klasyfikację dokumentów, modelowanie tematów, tagowanie POS, wektory słów i analizę sentymentu.

1. Zestaw narzędzi języka naturalnego (NLTK)

Zestaw narzędzi języka naturalnego (NLTK)

Źródło obrazu: https://medium.com

W Pythonie NLTK jest użytecznym pakietem, który pomaga w kategoryzacji, macierzystym, tagowaniu, parsowaniu, rozumowaniu semantycznym i tokenizacji. Zasadniczo jest to główne narzędzie do uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego. Teraz służy jako podstawa dla programistów Pythona, którzy dopiero zaczynają chodzić w branży.

2. TekstBlob

TextBlob

Źródło obrazu: textblob.readthedocs.io

TextBlob jest niezbędny dla programistów Pythona, którzy dopiero zaczynają korzystać z NLP i chcą jak najlepiej wykorzystać swoje pierwsze doświadczenia z NLTK. Zasadniczo daje nowicjuszom łatwy w użyciu interfejs, który pomaga im w nauce najbardziej podstawowych zadań NLP, takich jak analiza sentymentu, tagowanie po tagowaniu i wyodrębnianie fraz rzeczownikowych.

3. CoreNLP

CoreNLP

Źródło obrazu: stanfordnlp.github.io

Ta biblioteka Java została utworzona na Uniwersytecie Stanforda i jest dostępna do pobrania. Zawiera jednak wrappery dla różnych języków, w tym Pythona. Dlatego jest przydatny dla programistów Pythona, którzy chcą doskonalić swoje umiejętności w przetwarzaniu języka naturalnego. Co więcej, kilka komponentów CoreNLP można połączyć z NLTK, zwiększając wydajność tego ostatniego.

4. Gensim

Gensim

Źródło obrazu: github.com

Gensim to pakiet Pythona, który wykorzystuje modelowanie przestrzeni wektorowej i zestaw narzędzi do modelowania tematów, aby znaleźć semantyczne podobieństwa między dwoma dokumentami. Dzięki wydajnemu strumieniowaniu danych i algorytmom przyrostowym może obsługiwać duże korpusy tekstowe; to więcej niż moglibyśmy powiedzieć o konkurencyjnych pakietach, które są przeznaczone wyłącznie do przetwarzania wsadowego i w pamięci.

5. spaCy

spaCy

Źródło obrazu: en.wikipedia.org

spaCy to nowa biblioteka stworzona z myślą o produkcji. Dlatego jest znacznie bardziej przyjazny dla użytkownika niż konkurencyjne pakiety Python NLP, takie jak NLTK. spaCy ma obecnie najszybszy parser składniowy na rynku. Ponadto, ponieważ zestaw narzędzi został opracowany w Pythonie, jest niezwykle szybki i wydajny.

6. Poliglota

Poliglota

Źródło obrazu: github.io/

Ten mało znany zbiór jest jednym z naszych ulubionych, ponieważ zawiera szeroką gamę analiz, a także obszerny zakres językowy. Działa też dość szybko, dzięki NumPy. Biblioteka odróżnia się od pakietu, ponieważ wykorzystuje metody przetwarzania, aby zażądać użycia określonego polecenia na terminalu.

7. Scikit-ucz się

Scikit-ucz się

Źródło obrazu: en.wikipedia.org

Ten przydatny pakiet NLP daje programistom dostęp do różnych technik tworzenia modeli uczenia maszynowego. Ma wiele funkcji do radzenia sobie z problemami z kategoryzacją tekstu, wykorzystując podejście „bag-of-words” do funkcji budowania. Rdzeniem biblioteki są proste procedury klasowe. Dodatkowo, scikit-learn zawiera dobre dokumenty, które pomagają programistom w maksymalnym wykorzystaniu ich umiejętności.

8. Wzór

Wzorzec

Źródło obrazu: https://medium.com

Wzorzec jest kolejnym skarbem wśród pakietów NLP programistów Pythona do obsługi języków naturalnych. Na przykład tagowanie części mowy, analiza sentymentu, modelowanie przestrzeni wektorowej, SVM, klastrowanie, wyszukiwanie n-gramów i WordNet są możliwe przy użyciu Pattern. Ponadto można użyć parsera DOM, robota indeksującego i kilku przydatnych interfejsów API, takich jak Twitter i Facebook.

9. PyNLPl

PyNLPl

Źródło obrazu: github.com

PyNLPl to biblioteka Pythona do przetwarzania języka naturalnego. Zawiera kilka modułów, które można wykorzystać zarówno do typowych, jak i nietypowych zadań NLP. Na przykład PyNLPl może być używany do wykonywania prostych zadań, takich jak wyodrębnianie n-gramów i list częstotliwości, a także tworzenie minimalnego modelu języka. W szczególności PyNLPl posiada obszerną bibliotekę do pracy z FoLiA XML.

10. Zapytaj

Quepy

Źródło obrazu: github.com

Quepy to framework Pythona do konwersji zapytań w języku naturalnym na zapytania w języku SQL. Łatwo jest dostosować się do różnych typów zapytań języka naturalnego i relacyjnych baz danych. Quepy tworzy niezależne od języka kodowanie abstrakcyjnej semantyki, które jest następnie mapowane na język programowania. Umożliwia to przejrzyste mapowanie zapytań na inne języki programowania.

Wniosek

Python to wiodąca technologia przetwarzania języka naturalnego. W sferze sztucznej inteligencji tworzenie aplikacji obsługujących języki naturalne może być trudne. Jednak dzięki temu wszechstronnemu zestawowi narzędzi i modułom Python NLP programiści mają wszystko, czego potrzebują, aby tworzyć niezwykłe narzędzia.

FAQ

• Co to jest biblioteka NLP?

Odp. Wcześniej nad projektami NLP mogli pracować tylko profesjonaliści z zaawansowanym rozumieniem matematyki, uczenia maszynowego i lingwistyki. Deweloperzy mogą teraz korzystać z gotowych narzędzi, aby ułatwić przygotowanie tekstu i skupić się na konstruowaniu modeli uczenia maszynowego. Ponadto opracowano wiele metod i bibliotek, aby pomóc w kwestiach NLP.

• Gdzie znaleźć zbiory danych NLP?

Odp. Kaggle ma wiele darmowych zbiorów danych do wyboru.

• Jakie są najlepsze zasoby do nauki o przetwarzaniu języka naturalnego?

Odp. Jeśli poważnie myślisz o nauce NLP, sugerujemy zacząć od podstaw od przeczytania Przetwarzania mowy i języka Jurafsky'ego i Martina. Obecnie trwa pisanie trzeciego wydania, a poszczególne rozdziały są dostępne w formacie PDF. Ponadto przeczytaj wprowadzenie Yoava Goldberga, aby dowiedzieć się o Deep Learning dla NLP.

• Jakie są obszary NLP?

Odp. Przetwarzanie języka naturalnego może być wykorzystywane do:

1. Analiza semantyczna
2. Automatyczne podsumowanie