As 10 principais bibliotecas Python para PNL

O processamento de linguagem natural (PNL) trata de ensinar robôs a interpretar linguagens humanas e extrair significado do texto. É também por isso que os projetos de PNL usam frequentemente o aprendizado de máquina. O objetivo do Processamento de Linguagem Natural (PLN), um ramo da inteligência artificial, é compreender a semântica e as implicações das linguagens humanas naturais. Ele se concentra na coleta de significados valiosos dos dados e no uso desses dados para treinar esquemas de banco de dados. Mineração de texto, classificação de texto, análise de texto, análise de sentimento, sequenciamento de palavras, reconhecimento e criação de fala, tradução automática e sistemas de diálogo são apenas alguns dos principais recursos de PNL que você pode aprender através dos melhores cursos de inteligência artificial ou através dos melhores Curso de AI-ML online.

Os engenheiros precisam ter as melhores ferramentas disponíveis para aproveitar ao máximo as técnicas e algoritmos de PNL para projetar serviços que lidem com linguagens naturais, pois a PNL depende de altas capacidades computacionais.

Por que usar Python para Processamento de Linguagem Natural (NLP)?

O Python tem vários recursos que o tornam uma ótima linguagem de script para um projeto de PNL. A sintaxe direta e a semântica direta dessa linguagem a tornam uma boa candidata para aplicativos de processamento de linguagem natural. Além disso, os programadores podem se beneficiar de uma grande interoperabilidade com outras ferramentas e tecnologias que são úteis para abordagens como aprendizado de máquina.

Há mais sobre essa linguagem adaptável que a torna uma ferramenta tão útil para auxiliar os robôs no processamento de linguagens naturais. Ele oferece aos desenvolvedores acesso a uma grande variedade de ferramentas e pacotes de PNL, permitindo que eles executem uma ampla variedade de tarefas relacionadas à PNL, incluindo classificação de documentos, modelagem de tópicos, marcação de POS, vetores de palavras e análise de sentimentos.

1. Kit de ferramentas de linguagem natural (NLTK)

Kit de ferramentas de linguagem natural (NLTK)

Fonte da imagem: https://medium.com

Em Python, o NLTK é um pacote útil que ajuda na categorização, lematização, marcação, análise, raciocínio semântico e tokenização. É essencialmente uma importante ferramenta de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural. Ele agora serve como base para desenvolvedores Python que estão apenas começando na indústria.

2. TextoBlob

TextBlob

Fonte da imagem: textblob.readthedocs.io

TextBlob é obrigatório para desenvolvedores Python que estão apenas começando com NLP e querem tirar o máximo proveito de sua primeira experiência com NLTK. Essencialmente, ele oferece aos recém-chegados uma interface fácil de usar para ajudá-los a aprender as tarefas mais fundamentais da PNL, como análise de sentimentos, pós-marcação e extração de frases nominais.

3. NúcleoNLP

NúcleoNLP

Fonte da imagem: stanfordnlp.github.io

Esta biblioteca Java foi criada na Universidade de Stanford e está disponível para download. No entanto, ele vem com wrappers para uma variedade de linguagens, incluindo Python. É por isso que é útil para desenvolvedores Python que desejam aprimorar suas habilidades em processamento de linguagem natural. Além disso, vários componentes do CoreNLP podem ser combinados com o NLTK, aumentando a eficiência deste último.

4. Gensim

Gensim

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Gensim é um pacote Python que usa modelagem de espaço vetorial e um kit de ferramentas de modelagem de tópicos para encontrar semelhanças semânticas entre dois documentos. Com a ajuda de fluxo de dados eficiente e algoritmos incrementais, ele poderia lidar com corpora de texto grande; isso é mais do que poderíamos dizer para pacotes concorrentes que visam apenas processamento em lote e na memória.

5. espaço

ESPAÇO

Fonte da imagem: en.wikipedia.org

spaCy é uma nova biblioteca que foi criada com a produção em mente. É por isso que é muito mais fácil de usar do que os pacotes de NLP Python concorrentes, como o NLTK. spaCy tem o analisador sintático mais rápido do mercado no momento. Além disso, como o kit de ferramentas é desenvolvido em Python, é extremamente rápido e eficiente.

6. Poliglota

Poliglota

Fonte da imagem: github.io/

Esta coleção pouco conhecida é uma das nossas favoritas, pois oferece uma ampla variedade de análises, bem como uma extensa cobertura linguística. Também funciona muito rapidamente, graças ao NumPy. A biblioteca se diferencia do pacote, pois utiliza métodos de processamento para solicitar o uso de um comando específico no terminal.

7. Scikit–aprender

Scikit–aprender

Fonte da imagem: en.wikipedia.org

Este útil pacote de NLP dá aos programadores acesso a uma variedade de técnicas para criar modelos de aprendizado de máquina. Ele tem muitas funcionalidades para lidar com problemas de categorização de texto utilizando a abordagem do pacote de palavras dos recursos de construção. Os procedimentos de classes simples são o núcleo da biblioteca. Além disso, o scikit-learn vem com bons documentos para ajudar os programadores a aproveitar ao máximo suas habilidades.

8. Padrão

Padrão

Fonte da imagem: https://medium.com

O padrão é outro tesouro entre os pacotes NLP dos programadores Python para lidar com linguagens naturais. Por exemplo, marcação de parte de fala, análise de sentimento, modelagem de espaço vetorial, SVM, clustering, pesquisa de n-gram e WordNet são possíveis usando o Pattern. Além disso, um analisador DOM, um rastreador da Web e várias APIs úteis, como Twitter e Facebook, podem ser usados.

9. PyNLPL

PyNLPL

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PyNLPL é uma biblioteca Python de processamento de linguagem natural. Ele inclui vários módulos que podem ser usados ​​para tarefas de PNL típicas e incomuns. Por exemplo, o PyNLPl pode ser usado para realizar tarefas simples como extrair n-grams e listas de frequência, bem como criar um modelo de linguagem mínimo. O PyNLPL, em particular, possui uma extensa biblioteca para trabalhar com FoLiA XML.

10. Pergunta

Pergunta

Fonte da imagem: github.com

Quepy é uma estrutura Python para converter consultas de linguagem natural em consultas de linguagem de consulta SQL. É simples de se adaptar a diferentes tipos de consultas de linguagem natural e bancos de dados relacionais. O Quepy cria uma codificação independente de linguagem de semântica abstrata, que é posteriormente mapeada para uma linguagem de programação. Isso permite que suas consultas sejam mapeadas de forma transparente para outras linguagens de programação.

Conclusão

Python é uma tecnologia líder para Processamento de Linguagem Natural. No domínio da inteligência artificial, o desenvolvimento de aplicativos que podem compreender linguagens naturais pode ser difícil. No entanto, devido a essa caixa de ferramentas abrangente e módulos Python NLP, os desenvolvedores têm tudo o que precisam para criar ferramentas notáveis.

Perguntas frequentes

• O que é uma biblioteca de PNL?

Resp. Anteriormente, apenas profissionais com conhecimento avançado de matemática, aprendizado de máquina e linguística podiam trabalhar em projetos de PNL. Os desenvolvedores agora podem utilizar ferramentas pré-criadas para facilitar a preparação de texto para se concentrar na construção de modelos de aprendizado de máquina. Além disso, muitos métodos e bibliotecas foram desenvolvidos para ajudar com questões de PNL.

• Onde encontrar conjuntos de dados de PNL?

Resp. O Kaggle tem vários conjuntos de dados gratuitos para escolher.

• Quais são os melhores recursos para aprender sobre Processamento de Linguagem Natural?

Resp. Se você leva a sério o aprendizado de PNL, sugere-se que comece com o básico lendo Jurafsky e Martin's Speech and Language Processing. A terceira edição está sendo escrita e capítulos específicos estão acessíveis em formato PDF. Além disso, leia a introdução de Yoav Goldberg para aprender sobre Deep Learning para PNL.

• Quais são algumas áreas da PNL?

Resp. Processamento de linguagem natural pode ser usado para

1. Análise Semântica
2. Resumo automático