ไลบรารี Python 10 อันดับแรกสำหรับ NLP

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นเรื่องเกี่ยวกับการสอนหุ่นยนต์ให้ตีความภาษามนุษย์และดึงความหมายออกจากข้อความ นี่เป็นสาเหตุที่โปรเจ็กต์ NLP มักใช้แมชชีนเลิร์นนิง เป้าหมายของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ซึ่งเป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์คือการทำความเข้าใจความหมายและความหมายของภาษามนุษย์ตามธรรมชาติ โดยมุ่งเน้นที่การรวบรวมความหมายอันมีค่าจากข้อมูลและการใช้ข้อมูลนั้นเพื่อฝึกสคีมาฐานข้อมูล การทำเหมืองข้อความ การจัดประเภทข้อความ การวิเคราะห์ข้อความ การวิเคราะห์ความรู้สึก การจัดลำดับคำ การรู้จำคำพูด และการสร้าง การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ และระบบการสนทนา เป็นเพียงไม่กี่ความสามารถของ NLP หลักที่คุณสามารถเรียนรู้ผ่านหลักสูตรปัญญาประดิษฐ์ที่ดีที่สุดหรือผ่านหลักสูตรที่ดีที่สุด คอร์ส AI-ML ออนไลน์

วิศวกรจำเป็นต้องมีเครื่องมือที่ดีที่สุดเพื่อใช้ประโยชน์สูงสุดจากเทคนิค NLP และอัลกอริธึมสำหรับการออกแบบบริการที่จะจัดการกับภาษาธรรมชาติ เนื่องจาก NLP อาศัยความสามารถในการคำนวณระดับสูง

เหตุใดจึงต้องใช้ Python สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

Python มีคุณสมบัติหลายอย่างที่ทำให้เป็นภาษาสคริปต์ที่ยอดเยี่ยมสำหรับโครงการ NLP ไวยากรณ์ที่ตรงไปตรงมาและความหมายที่ตรงไปตรงมาของภาษานี้ทำให้เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับแอปพลิเคชันการประมวลผลภาษาธรรมชาติ นอกจากนี้ โปรแกรมเมอร์ยังสามารถได้รับประโยชน์จากความสามารถในการทำงานร่วมกันที่ยอดเยี่ยมกับเครื่องมือและเทคโนโลยีอื่นๆ ที่เป็นประโยชน์สำหรับแนวทางอย่างเช่น แมชชีนเลิร์นนิง

มีข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับภาษาที่ปรับเปลี่ยนได้นี้ซึ่งทำให้เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการช่วยเหลือหุ่นยนต์ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเข้าถึงเครื่องมือและแพ็คเกจ NLP ที่หลากหลาย ทำให้พวกเขาทำงานที่เกี่ยวข้องกับ NLP ได้หลากหลาย รวมถึงการจัดประเภทเอกสาร การสร้างแบบจำลองหัวข้อ การแท็ก POS เวกเตอร์คำ และการวิเคราะห์ความรู้สึก

1. ชุดเครื่องมือภาษาธรรมชาติ (NLTK)

ชุดเครื่องมือภาษาธรรมชาติ (NLTK)

ที่มาของภาพ: https://medium.com

ใน Python NLTK เป็นแพ็คเกจที่มีประโยชน์ซึ่งช่วยในการจัดหมวดหมู่ การแยกส่วน การติดแท็ก การแยกวิเคราะห์ การใช้เหตุผลเชิงความหมาย และการแปลงโทเค็น โดยพื้นฐานแล้วมันคือแมชชีนเลิร์นนิงที่สำคัญและเครื่องมือประมวลผลภาษาธรรมชาติ ตอนนี้ทำหน้าที่เป็นพื้นฐานสำหรับนักพัฒนา Python ที่เพิ่งเริ่มเข้าสู่อุตสาหกรรม

2. TextBlob

TextBlob

ที่มาของภาพ: textblob.readthedocs.io

TextBlob เป็นสิ่งที่ต้องมีสำหรับนักพัฒนา Python ที่เพิ่งเริ่มต้นใช้งาน NLP และต้องการใช้ประโยชน์สูงสุดจากประสบการณ์ครั้งแรกกับ NLTK โดยพื้นฐานแล้วจะช่วยให้ผู้มาใหม่มีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายเพื่อช่วยพวกเขาในการเรียนรู้งาน NLP ขั้นพื้นฐานที่สุด เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก การติดแท็กหลังการแท็ก และการแยกคำนาม

3. CoreNLP

CoreNLP

ที่มาของรูปภาพ: stanfordnlp.github.io

ไลบรารี Java นี้สร้างขึ้นที่ Stanford University และสามารถดาวน์โหลดได้ อย่างไรก็ตาม มันมาพร้อมกับ Wrapper สำหรับภาษาต่างๆ รวมถึง Python นั่นคือเหตุผลที่สะดวกสำหรับนักพัฒนา Python ที่ต้องการฝึกฝนทักษะในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ นอกจากนี้ ส่วนประกอบ CoreNLP หลายตัวสามารถใช้ร่วมกับ NLTK ได้ ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของส่วนหลัง

4. เกนซิม

เกนซิม

ที่มาของภาพ: github.com

Gensim เป็นแพ็คเกจ Python ที่ใช้การสร้างแบบจำลองพื้นที่เวกเตอร์และชุดเครื่องมือการสร้างแบบจำลองหัวข้อเพื่อค้นหาความคล้ายคลึงทางความหมายระหว่างสองเอกสาร ด้วยความช่วยเหลือของการสตรีมข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและอัลกอริธึมที่เพิ่มขึ้น มันจึงสามารถจัดการกับข้อความขนาดใหญ่ได้ นั่นเป็นมากกว่าที่เราจะพูดได้สำหรับแพ็คเกจที่แข่งขันกันซึ่งกำหนดเป้าหมายเฉพาะการประมวลผลแบบแบตช์และในหน่วยความจำ

5. spaCy

spaCy

ที่มาของภาพ: en.wikipedia.org

spaCy เป็นห้องสมุดใหม่ที่สร้างขึ้นโดยคำนึงถึงการผลิต นั่นคือเหตุผลที่ใช้งานง่ายกว่าแพ็คเกจ Python NLP ที่แข่งขันกันอย่าง NLTK spaCy มีตัวแยกวิเคราะห์วากยสัมพันธ์ที่เร็วที่สุดในตลาดตอนนี้ นอกจากนี้ เนื่องจากชุดเครื่องมือได้รับการพัฒนาใน Python จึงรวดเร็วและมีประสิทธิภาพอย่างยิ่ง

6. หลายภาษา

พูดได้หลายภาษา

ที่มาของภาพ: github.io/

คอลเลกชันที่ไม่ค่อยมีใครรู้จักนี้เป็นหนึ่งในรายการโปรดของเรา เนื่องจากมีการวิเคราะห์ที่หลากหลายรวมถึงความครอบคลุมของภาษาที่กว้างขวาง มันทำงานได้ค่อนข้างเร็วด้วย NumPy ไลบรารีแยกความแตกต่างจากแพ็คเนื่องจากใช้วิธีการประมวลผลเพื่อขอใช้คำสั่งเฉพาะบนเทอร์มินัล

7. Scikit–เรียนรู้

Scikit–เรียนรู้

ที่มาของภาพ: en.wikipedia.org

แพ็คเกจ NLP ที่มีประโยชน์นี้ช่วยให้โปรแกรมเมอร์สามารถเข้าถึงเทคนิคต่างๆ ในการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง มีฟังก์ชันมากมายในการจัดการกับปัญหาการจัดหมวดหมู่ข้อความโดยใช้วิธีการแบบทีละคำของคุณลักษณะการสร้าง ขั้นตอนการเรียนอย่างง่ายคือแกนหลักของห้องสมุด นอกจากนี้ scikit-learn ยังมาพร้อมกับเอกสารที่ดีที่จะช่วยให้โปรแกรมเมอร์ใช้ความสามารถอย่างเต็มที่

8. รูปแบบ

ลวดลาย

ที่มาของภาพ: https://medium.com

รูปแบบนี้เป็นสมบัติล้ำค่าอีกประการหนึ่งในแพ็คเกจ NLP ของโปรแกรมเมอร์ Python สำหรับการจัดการกับภาษาธรรมชาติ ตัวอย่างเช่น การแท็กบางส่วนของคำพูด การวิเคราะห์ความคิดเห็น การสร้างแบบจำลองพื้นที่เวกเตอร์ SVM การทำคลัสเตอร์ การค้นหา n-gram และ WordNet ล้วนเป็นไปได้โดยใช้รูปแบบ นอกจากนี้ อาจใช้ตัวแยกวิเคราะห์ DOM โปรแกรมรวบรวมข้อมูลเว็บ และ API ที่เป็นประโยชน์หลายอย่าง เช่น Twitter และ Facebook

9. PyNLPl

PyNLPl

ที่มาของภาพ: github.com

PyNLPl เป็นไลบรารี Python ของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ประกอบด้วยโมดูลต่างๆ ที่อาจใช้สำหรับงาน NLP ทั้งทั่วไปและที่ไม่ธรรมดา ตัวอย่างเช่น อาจใช้ PyNLPl เพื่อทำงานง่ายๆ เช่น การแยก n-gram และรายการความถี่ ตลอดจนสร้างแบบจำลองภาษาขั้นต่ำ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง PyNLPl มีไลบรารีขนาดใหญ่สำหรับการทำงานกับ FoLiA XML

10. Quepy

Quepy

ที่มาของภาพ: github.com

Quepy เป็นเฟรมเวิร์ก Python สำหรับแปลงการสอบถามภาษาธรรมชาติเป็นคิวรีภาษาคิวรี SQL การปรับให้เข้ากับการสอบถามภาษาธรรมชาติและฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ประเภทต่างๆ เป็นเรื่องง่าย Quepy สร้างการเข้ารหัสที่ไม่ขึ้นกับภาษาของความหมายเชิงนามธรรม ซึ่งต่อมาถูกแมปกับภาษาการเขียนโปรแกรม ซึ่งจะช่วยให้สามารถแมปคำถามของคุณกับภาษาโปรแกรมอื่นๆ ได้อย่างโปร่งใส

บทสรุป

Python เป็นเทคโนโลยีชั้นนำสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ในขอบเขตของปัญญาประดิษฐ์ การพัฒนาแอปพลิเคชันที่สามารถเข้าใจภาษาธรรมชาติอาจเป็นเรื่องยาก อย่างไรก็ตาม ด้วยกล่องเครื่องมือที่ครอบคลุมนี้และโมดูล Python NLP นักพัฒนาจึงมีทุกสิ่งที่จำเป็นในการสร้างเครื่องมือที่โดดเด่น

คำถามที่พบบ่อย

• ห้องสมุด NLP คืออะไร?

ตอบ ก่อนหน้านี้ เฉพาะมืออาชีพที่มีความเข้าใจขั้นสูงเกี่ยวกับคณิตศาสตร์ แมชชีนเลิร์นนิง และภาษาศาสตร์เท่านั้นที่สามารถทำงานในโครงการ NLP ได้ ตอนนี้นักพัฒนาอาจใช้เครื่องมือที่สร้างไว้ล่วงหน้าเพื่อทำให้การเตรียมข้อความง่ายขึ้นเพื่อมุ่งเน้นที่การสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง นอกจากนี้ ได้มีการพัฒนาวิธีการและไลบรารีจำนวนมากเพื่อช่วยแก้ปัญหา NLP

• จะหาชุดข้อมูล NLP ได้ที่ไหน

ตอบ Kaggle มีชุดข้อมูลฟรีมากมายให้เลือก

• อะไรคือแหล่งข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้เกี่ยวกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ?

ตอบ หากคุณจริงจังกับการเรียนรู้ NLP ขอแนะนำให้เริ่มต้นด้วยพื้นฐานโดยการอ่าน Jurafsky and Martin's Speech and Language Processing กำลังเขียนฉบับที่สามและบทเฉพาะสามารถเข้าถึงได้ในรูปแบบ PDF นอกจากนี้ อ่านบทนำของ Yoav Goldberg เพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับ Deep Learning สำหรับ NLP

• NLP มีอะไรบ้าง?

ตอบ การประมวลผลภาษาธรรมชาติสามารถใช้สำหรับ-

1. การวิเคราะห์เชิงความหมาย
2. สรุปอัตโนมัติ