Top 10 biblioteci Python pentru NLP

Procesarea limbajului natural (NLP) se referă la predarea roboților cum să interpreteze limbajele umane și să extragă sens din text. Acesta este și motivul pentru care proiectele NLP folosesc frecvent învățarea automată. Scopul procesării limbajului natural (NLP), o ramură a inteligenței artificiale, este de a înțelege semantica și implicațiile limbajelor naturale umane. Se concentrează pe colectarea de semnificații valoroase din date și pe utilizarea acestor date pentru a antrena schemele bazei de date. Exploatarea textului, clasificarea textului, analiza textului, analiza sentimentelor, secvențierea cuvintelor, recunoașterea și crearea vorbirii, traducerea automată și sistemele de dialog sunt doar câteva dintre capacitățile cheie NLP pe care le puteți învăța prin intermediul celor mai bune cursuri de inteligență artificială sau prin cele mai bune Curs AI-ML online.

Inginerii trebuie să aibă cele mai bune instrumente disponibile pentru a profita la maximum de tehnicile și algoritmii NLP pentru proiectarea de servicii care ar gestiona limbaje naturale, deoarece NLP se bazează pe capacități de calcul ridicate.

De ce să folosiți Python pentru procesarea limbajului natural (NLP)?

Python are mai multe caracteristici care îl fac un limbaj de scripting excelent pentru un proiect NLP. Sintaxa simplă și semantica simplă a acestui limbaj îl fac un bun candidat pentru aplicațiile de procesare a limbajului natural. În plus, programatorii pot beneficia de o mare interoperabilitate cu alte instrumente și tehnologii care sunt utile pentru abordări precum învățarea automată.

Există mai multe despre acest limbaj adaptabil care îl face un instrument atât de util pentru a ajuta roboții în procesarea limbajelor naturale. Oferă dezvoltatorilor acces la o mare varietate de instrumente și pachete NLP, permițându-le să realizeze o gamă largă de sarcini legate de NLP, inclusiv clasificarea documentelor, modelarea subiectelor, etichetarea POS, vectorii de cuvinte și analiza sentimentelor.

1. Setul de instrumente pentru limbajul natural (NLTK)

Kit de instrumente pentru limbajul natural (NLTK)

Sursa imagine: https://medium.com

În Python, NLTK este un pachet util care ajută la categorizare, stemming, etichetare, parsare, raționament semantic și tokenizare. Este, în esență, un instrument major de învățare automată și de procesare a limbajului natural. Acum servește drept bază pentru dezvoltatorii Python care tocmai își ud picioarele în industrie.

2. TextBlob

TextBlob

Sursa imagine: textblob.readthedocs.io

TextBlob este un element obligatoriu pentru dezvoltatorii Python care abia au început să folosească NLP și doresc să profite la maximum de prima lor experiență cu NLTK. În esență, le oferă noilor veniți o interfață ușor de utilizat pentru a-i ajuta să învețe cele mai fundamentale sarcini NLP, cum ar fi analiza sentimentelor, post-etichetarea și extragerea frazelor substantivale.

3. CoreNLP

CoreNLP

Sursa imagine: stanfordnlp.github.io

Această bibliotecă Java a fost creată la Universitatea Stanford și este disponibilă pentru descărcare. Cu toate acestea, vine cu pachete pentru o varietate de limbi, inclusiv Python. De aceea este util pentru dezvoltatorii Python care doresc să-și perfecționeze abilitățile în procesarea limbajului natural. În plus, mai multe componente CoreNLP pot fi combinate cu NLTK, crescând eficiența acestuia din urmă.

4. Gensim

Gensim

Sursa imagine: github.com

Gensim este un pachet Python care utilizează modelarea spațiului vectorial și un set de instrumente de modelare a subiectelor pentru a găsi asemănări semantice între două documente. Cu ajutorul fluxului de date eficient și a algoritmilor incrementali, ar putea gestiona corpuri mari de text; este mai mult decât am putea spune pentru pachetele concurente care vizează exclusiv procesarea în lot și în memorie.

5. spaCy

spațios

Sursa imagine: en.wikipedia.org

spaCy este o nouă bibliotecă care a fost creată având în vedere producția. De aceea este mult mai ușor de utilizat decât pachetele Python NLP concurente precum NLTK. spaCy are cel mai rapid analizator sintactic de pe piață chiar acum. În plus, deoarece setul de instrumente este dezvoltat în Python, este extrem de rapid și eficient.

6. Poliglot

Poliglot

Sursa imagine: github.io/

Această colecție puțin cunoscută este una dintre preferatele noastre, deoarece oferă o mare varietate de analize, precum și o acoperire extinsă a limbii. De asemenea, funcționează destul de repede, datorită NumPy. Biblioteca se distinge de pachet, deoarece folosește metode de procesare pentru a solicita utilizarea unei anumite comenzi pe terminal.

7. Scikit–învață

Scikit-învață

Sursa imagine: en.wikipedia.org

Acest pachet util NLP oferă programatorilor acces la o varietate de tehnici pentru crearea modelelor de învățare automată. Are o mulțime de funcționalități pentru a trata problemele de categorizare a textului, utilizând abordarea pachetului de cuvinte a funcțiilor de construire. Procedurile simple ale claselor sunt nucleul bibliotecii. În plus, scikit-learn vine cu documente bune pentru a ajuta programatorii să profite la maximum de abilitățile lor.

8. Model

Model

Sursa imagine: https://medium.com

Modelul este o altă comoară printre pachetele NLP ale programatorilor Python pentru a se ocupa de limbajele naturale. De exemplu, etichetarea unei părți din vorbire, analiza sentimentelor, modelarea spațiului vectorial, SVM, gruparea, căutarea n-grame și WordNet sunt toate posibile folosind Pattern. În plus, pot fi folosite un parser DOM, un crawler web și mai multe API-uri utile precum Twitter și Facebook.

9. PyNLPl

PyNLPl

Sursa imagine: github.com

PyNLPl este o bibliotecă Python de procesare a limbajului natural. Include mai multe module care pot fi utilizate atât pentru sarcini NLP tipice, cât și neobișnuite. De exemplu, PyNLPl poate fi folosit pentru a efectua sarcini simple, cum ar fi extragerea de n-grame și liste de frecvențe, precum și pentru a crea un model de limbaj minim. PyNLPl, în special, are o bibliotecă extinsă pentru lucrul cu FoLiA XML.

10. Quepy

Quepy

Sursa imagine: github.com

Quepy este un cadru Python pentru conversia interogărilor în limbaj natural în interogări în limbaj de interogare SQL. Este simplu de adaptat la diferite tipuri de întrebări în limbaj natural și baze de date relaționale. Quepy creează o codificare independentă de limbaj a semanticii abstracte, care este ulterior mapată la un limbaj de programare. Acest lucru permite interogărilor dumneavoastră să fie mapate transparent la alte limbaje de programare.

Concluzie

Python este o tehnologie de vârf pentru procesarea limbajului natural. În domeniul inteligenței artificiale, dezvoltarea de aplicații care poate înțelege limbajele naturale ar putea fi dificilă. Cu toate acestea, datorită acestei cutii de instrumente cuprinzătoare și modulelor Python NLP, dezvoltatorii au tot ce le trebuie pentru a crea instrumente remarcabile.

FAQ

• Ce este o bibliotecă NLP?

Ans. Anterior, numai profesioniștii cu o înțelegere avansată a matematicii, învățării automate și lingvisticii puteau lucra la proiecte NLP. Dezvoltatorii pot utiliza acum instrumente pre-construite pentru a ușura pregătirea textului pentru a se concentra pe construirea modelelor de învățare automată. În plus, au fost dezvoltate multe metode și biblioteci pentru a ajuta cu problemele NLP.

• Unde găsiți seturi de date NLP?

Ans. Kaggle are numeroase seturi de date gratuite din care să aleagă.

• Care sunt cele mai bune resurse pentru a învăța despre Procesarea limbajului natural?

Ans. Dacă sunteți serios să învățați NLP, vă recomandăm să începeți cu elementele de bază citind Procesarea vorbirii și a limbajului lui Jurafsky și Martin. A treia ediție este în curs de redactare, iar capitolele specifice sunt accesibile în format PDF. Mai mult, citiți introducerea lui Yoav Goldberg pentru a afla despre Deep Learning pentru NLP.

• Care sunt unele domenii în NLP?

Ans. Procesarea limbajului natural poate fi folosită pentru

1. Analiza semantică
2. Rezumat automat