10 лучших библиотек Python для НЛП
Опубликовано: 2021-06-28Обработка естественного языка (NLP) — это обучение роботов тому, как интерпретировать человеческие языки и извлекать смысл из текста. Именно поэтому проекты NLP часто используют машинное обучение. Цель обработки естественного языка (NLP), ветви искусственного интеллекта, состоит в том, чтобы понять семантику и значение естественных человеческих языков. Он фокусируется на сборе ценного смысла из данных и использовании этих данных для обучения схем базы данных. Интеллектуальный анализ текста, классификация текста, анализ текста, анализ настроений, определение последовательности слов, распознавание и создание речи, машинный перевод и диалоговые системы — это лишь некоторые из ключевых возможностей НЛП, которым вы можете научиться на лучших курсах по искусственному интеллекту или на лучших курсах по искусственному интеллекту. Курс AI-ML онлайн.
Инженеры должны иметь самые лучшие доступные инструменты, чтобы максимально использовать методы и алгоритмы НЛП для разработки сервисов, которые будут обрабатывать естественные языки, поскольку НЛП опирается на высокие вычислительные возможности.
Зачем использовать Python для обработки естественного языка (NLP)?
У Python есть несколько особенностей, которые делают его отличным языком сценариев для проекта НЛП. Простой синтаксис и простая семантика этого языка делают его хорошим кандидатом для приложений обработки естественного языка. Кроме того, программисты могут извлечь выгоду из отличной совместимости с другими инструментами и технологиями, полезными для таких подходов, как машинное обучение.
В этом адаптируемом языке есть еще кое-что, что делает его таким полезным инструментом для помощи роботам в обработке естественных языков. Это дает разработчикам доступ к большому количеству инструментов и пакетов NLP, позволяя им выполнять широкий спектр задач, связанных с NLP, включая классификацию документов, моделирование тем, тегирование POS, векторы слов и анализ настроений.
1. Набор инструментов естественного языка (NLTK)
Набор инструментов естественного языка (NLTK)
Источник изображения: https://medium.com
В Python NLTK — это полезный пакет, который помогает с категоризацией, определением корней, тегами, синтаксическим анализом, семантическими рассуждениями и токенизацией. По сути, это основной инструмент машинного обучения и обработки естественного языка. Теперь он служит основой для разработчиков Python, которые только начинают работать в отрасли.
2. TextBlob
TextBlob
Источник изображения: textblob.readthedocs.io
TextBlob является обязательным для разработчиков Python, которые только начинают работать с NLP и хотят получить максимальную отдачу от своего первого опыта работы с NLTK. По сути, это дает новичкам простой в использовании интерфейс, помогающий им в изучении самых фундаментальных задач НЛП, таких как анализ настроений, пост-теги и извлечение именной фразы.
3. Ядро НЛП
ЯдроНЛП
Источник изображения: stanfordnlp.github.io
Эта библиотека Java была создана в Стэнфордском университете и доступна для скачивания. Однако он поставляется с оболочками для различных языков, включая Python. Вот почему он удобен для разработчиков Python, которые хотят отточить свои навыки обработки естественного языка. Кроме того, несколько компонентов CoreNLP можно комбинировать с NLTK, повышая эффективность последнего.
4. Генсим
Генсим
Источник изображения: github.com
Gensim — это пакет Python, который использует моделирование в векторном пространстве и набор инструментов тематического моделирования для поиска семантического сходства между двумя документами. С помощью эффективной потоковой передачи данных и инкрементных алгоритмов он мог обрабатывать большие текстовые корпуса; это больше, чем мы могли бы сказать о конкурирующих пакетах, предназначенных исключительно для пакетной обработки и обработки в памяти.
5. ПРОСТОРНЫЙ
СПАСИ
Источник изображения: en.wikipedia.org
spaCy — это новая библиотека, созданная специально для производства. Вот почему он гораздо более удобен для пользователя, чем конкурирующие пакеты Python NLP, такие как NLTK. У spaCy сейчас самый быстрый синтаксический анализатор на рынке. Кроме того, поскольку инструментарий разработан на Python, он чрезвычайно быстр и эффективен.
6. Полиглот
Полиглот
Источник изображения: github.io/
Эта малоизвестная коллекция — одна из наших любимых, поскольку она содержит широкий спектр аналитических материалов, а также обширный языковой охват. Это также работает довольно быстро, благодаря NumPy. Библиотека отличается от пакета тем, что использует методы обработки для запроса использования определенной команды на терминале.
7. Scikit-учиться
Scikit–учиться
Источник изображения: en.wikipedia.org
Этот полезный пакет NLP предоставляет программистам доступ к различным методам создания моделей машинного обучения. Он имеет множество функций для решения проблем с категоризацией текста, используя подход к построению функций с использованием набора слов. Простые процедуры классов являются ядром библиотеки. Кроме того, scikit-learn поставляется с хорошей документацией, помогающей программистам максимально использовать свои способности.
8. Узор
Шаблон
Источник изображения: https://medium.com
Этот шаблон является еще одним сокровищем среди пакетов NLP программистов Python для работы с естественными языками. Например, тегирование частей речи, анализ настроений, моделирование векторного пространства, SVM, кластеризация, поиск n-грамм и WordNet — все это возможно с использованием Pattern. Кроме того, можно использовать парсер DOM, поисковый робот и несколько полезных API, таких как Twitter и Facebook.
9. ПинЛПл
PyNLPl
Источник изображения: github.com
PyNLPl — это библиотека Python для обработки естественного языка. Он включает в себя несколько модулей, которые можно использовать как для типичных, так и для необычных задач НЛП. Например, PyNLPl можно использовать для выполнения простых задач, таких как извлечение n-грамм и списков частот, а также для создания минимальной языковой модели. PyNLPl, в частности, имеет обширную библиотеку для работы с FoLiA XML.
10. Запрос
Запрос
Источник изображения: github.com
Quepy — это платформа Python для преобразования запросов на естественном языке в запросы на языке запросов SQL. Легко адаптироваться к различным типам запросов на естественном языке и реляционным базам данных. Quepy создает независимую от языка кодировку абстрактной семантики, которая впоследствии сопоставляется с языком программирования. Это позволяет прозрачно сопоставлять ваши запросы с другими языками программирования.
Вывод
Python — это ведущая технология для обработки естественного языка. В области искусственного интеллекта разработка приложений, способных понимать естественные языки, может быть затруднена. Однако благодаря этому комплексному набору инструментов и модулям Python NLP у разработчиков есть все необходимое для создания замечательных инструментов.
Часто задаваемые вопросы
- Что такое библиотека НЛП?
Ответ Раньше над проектами НЛП могли работать только профессионалы с глубоким пониманием математики, машинного обучения и лингвистики. Теперь разработчики могут использовать готовые инструменты, чтобы упростить подготовку текста и сосредоточиться на построении моделей машинного обучения. Кроме того, было разработано множество методов и библиотек, помогающих с проблемами НЛП.
- Где найти наборы данных НЛП?
Ответ Kaggle предлагает множество бесплатных наборов данных на выбор.
- Каковы лучшие ресурсы для изучения обработки естественного языка?
Ответ Если вы серьезно относитесь к изучению НЛП, рекомендуется начать с основ, прочитав книгу Джурафски и Мартина «Обработка речи и языка». В настоящее время пишется третье издание, и отдельные главы доступны в формате PDF. Кроме того, прочитайте введение Йоава Голдберга, чтобы узнать о глубоком обучении для НЛП.
- Какие есть направления в НЛП?
Ответ Обработку естественного языка можно использовать для:
- Семантический анализ
- Автоматическое суммирование