NLP için en iyi 10 Python kitaplığı

Doğal dil işleme (NLP), robotlara insan dillerini nasıl yorumlayacaklarını ve metinden anlam çıkaracaklarını öğretmekle ilgilidir. NLP projelerinin sıklıkla makine öğrenimini kullanmasının nedeni de budur. Yapay zekanın bir dalı olan Doğal Dil İşleme'nin (NLP) amacı, doğal insan dillerinin anlam ve anlamlarını anlamaktır. Verilerden değerli anlamlar toplamaya ve bu verileri veritabanı şemalarını eğitmek için kullanmaya odaklanır. Metin madenciliği, metin sınıflandırma, metin analizi, duygu analizi, kelime sıralama, konuşma tanıma ve oluşturma, makine çevirisi ve diyalog sistemleri, en iyi yapay zeka kursları veya en iyileri aracılığıyla öğrenebileceğiniz temel NLP yeteneklerinden sadece birkaçıdır. AI-ML kursu çevrimiçi.

NLP yüksek hesaplama yeteneklerine dayandığından, doğal dilleri işleyecek hizmetleri tasarlamak için NLP tekniklerinden ve algoritmalarından en iyi şekilde yararlanmak için mühendislerin mevcut en iyi araçlara sahip olmaları gerekir.

Doğal Dil İşleme (NLP) için Python neden kullanılmalı?

Python, onu bir NLP projesi için harika bir betik dili yapan çeşitli özelliklere sahiptir. Bu dilin basit sözdizimi ve anlaşılır semantiği, onu Doğal Dil İşleme uygulamaları için iyi bir aday yapar. Ayrıca programcılar, makine öğrenimi gibi yaklaşımlar için yararlı olan diğer araçlar ve teknolojilerle mükemmel birlikte çalışabilirlikten yararlanabilir.

Bu uyarlanabilir dil hakkında, onu doğal dilleri işlemede robotlara yardımcı olmak için çok kullanışlı bir araç yapan daha çok şey var. Geliştiricilere çok çeşitli NLP araçlarına ve paketlerine erişim sağlayarak, belge sınıflandırma, konu modelleme, POS etiketleme, kelime vektörleri ve duygu analizi dahil olmak üzere NLP ile ilgili çok çeşitli görevleri gerçekleştirmelerine olanak tanır.

1. Doğal Dil Araç Takımı (NLTK)

Doğal Dil Araç Takımı (NLTK)

Görsel kaynağı: https://medium.com

Python'da NLTK, kategorizasyon, kök çıkarma, etiketleme, ayrıştırma, anlamsal akıl yürütme ve simgeleştirmeye yardımcı olan kullanışlı bir pakettir. Esasen büyük bir makine öğrenimi ve doğal dil işleme aracıdır. Artık sektörde ayaklarını ıslatan Python geliştiricileri için bir temel olarak hizmet ediyor.

2. MetinBloğu

MetinBloğu

Resim kaynağı: textblob.readthedocs.io

TextBlob, NLP'ye yeni başlayan ve NLTK ile ilk deneyimlerinden en iyi şekilde yararlanmak isteyen Python geliştiricileri için olmazsa olmazdır. Esasen, yeni başlayanlara, duygu analizi, etiketleme sonrası ve isim öbeği çıkarma gibi en temel NLP görevlerini öğrenmelerine yardımcı olmak için kullanımı kolay bir arayüz sunar.

3. Çekirdek NLP

çekirdek NLP

Resim Kaynağı: stanfordnlp.github.io

Bu Java kitaplığı Stanford Üniversitesi'nde oluşturulmuştur ve indirilebilir. Bununla birlikte, Python dahil olmak üzere çeşitli diller için paketleyicilerle birlikte gelir. Bu nedenle, doğal dil işleme becerilerini geliştirmek isteyen Python geliştiricileri için kullanışlıdır. Ayrıca, birkaç CoreNLP bileşeni, NLTK ile birleştirilebilir, bu da ikincisinin verimliliğini arttırır.

4. Gensim

Gensim

Görsel kaynağı: github.com

Gensim, iki belge arasındaki anlamsal benzerlikleri bulmak için vektör uzayı modellemeyi ve konu modelleme araç setini kullanan bir Python paketidir. Verimli veri akışı ve artımlı algoritmaların yardımıyla büyük metin külliyatını işleyebilir; bu, yalnızca toplu ve bellek içi işlemeyi hedefleyen rakip paketler için söyleyebileceğimizden daha fazlası.

5. spaCy

spaCy

Resim Kaynağı: en.wikipedia.org

spaCy, üretim düşünülerek oluşturulmuş yeni bir kütüphanedir. Bu nedenle, NLTK gibi rakip Python NLP paketlerinden çok daha kullanıcı dostudur. spaCy şu anda piyasadaki en hızlı sözdizimsel ayrıştırıcıya sahiptir. Ayrıca, araç takımı Python'da geliştirildiği için son derece hızlı ve verimlidir.

6. Çok dilli

çok dilli

Resim kaynağı: github.io/

Bu az bilinen koleksiyon, çok çeşitli analizlerin yanı sıra kapsamlı dil kapsamı sağladığı için favorilerimizden biridir. NumPy sayesinde oldukça hızlı çalışır. Kitaplık, terminalde belirli bir komutun kullanılmasını istemek için işleme yöntemlerini kullandığından paketten ayrılır.

7. Scikit–öğren

Scikit–öğren

Görsel kaynağı: en.wikipedia.org

Bu kullanışlı NLP paketi, programcılara makine öğrenimi modelleri oluşturmak için çeşitli tekniklere erişim sağlar. Bina özelliklerinin kelime çantası yaklaşımını kullanarak metin sınıflandırma sorunlarıyla başa çıkmak için birçok işlevselliğe sahiptir. Basit sınıf prosedürleri, kütüphanenin çekirdeğidir. Ek olarak, scikit-learn, programcıların yeteneklerinden en iyi şekilde yararlanmalarına yardımcı olacak iyi belgelerle birlikte gelir.

8. Desen

Model

Görsel kaynağı: https://medium.com

Desen, Python programcılarının doğal dillerle uğraşmaya yönelik NLP paketleri arasında bir başka hazinedir. Örneğin, konuşma bölümü etiketleme, duygu analizi, vektör uzayı modelleme, SVM, kümeleme, n-gram arama ve WordNet, Model kullanılarak mümkündür. Ayrıca, bir DOM ayrıştırıcısı, bir web tarayıcısı ve Twitter ve Facebook gibi çeşitli faydalı API'lerin tümü kullanılabilir.

9. PyNLPI

PyNLPI

Görsel kaynağı: github.com

PyNLPl bir Doğal Dil İşleme Python kütüphanesidir. Hem tipik hem de yaygın olmayan NLP görevleri için kullanılabilecek birkaç modül içerir. Örneğin, PyNLPl, n-gramları ve frekans listelerini çıkarmak ve aynı zamanda bir minimal dil modeli oluşturmak gibi basit görevleri gerçekleştirmek için kullanılabilir. Özellikle PyNLPI, FoLiA XML ile çalışmak için kapsamlı bir kütüphaneye sahiptir.

10. Sorgu

sorgu

Görsel kaynağı: github.com

Quepy, doğal dil sorgularını SQL sorgu dili sorgularına dönüştürmek için bir Python çerçevesidir. Farklı türdeki doğal dil sorgulamalarına ve ilişkisel veritabanlarına uyum sağlamak kolaydır. Quepy, daha sonra bir programlama diline eşlenen soyut anlambilimin dilden bağımsız bir kodlamasını oluşturur. Bu, sorgularınızın diğer programlama dilleriyle şeffaf bir şekilde eşlenmesini sağlar.

Çözüm

Python, Doğal Dil İşleme için lider bir teknolojidir. Yapay zeka alanında, doğal dilleri anlayabilecek uygulama geliştirme zor olabilir. Ancak bu kapsamlı araç kutusu ve Python NLP modülleri sayesinde, geliştiriciler olağanüstü araçlar oluşturmak için ihtiyaç duydukları her şeye sahiptir.

SSS

• NLP kitaplığı nedir?

Ans. Daha önce, yalnızca ileri düzeyde matematik, makine öğrenimi ve dilbilim anlayışına sahip profesyoneller NLP projelerinde çalışabilirdi. Geliştiriciler artık makine öğrenimi modelleri oluşturmaya odaklanmak için metin hazırlığını kolaylaştırmak için önceden oluşturulmuş araçları kullanabilir. Ayrıca NLP sorunlarına yardımcı olmak için birçok yöntem ve kitaplık geliştirilmiştir.

• NLP veri kümelerini nerede bulabilirim?

Ans. Kaggle, aralarından seçim yapabileceğiniz çok sayıda ücretsiz veri kümesine sahiptir.

• Doğal Dil İşleme hakkında bilgi edinmek için en iyi kaynaklar nelerdir?

Ans. NLP öğrenme konusunda ciddiyseniz, Jurafsky ve Martin's Speech and Language Processing'i okuyarak temel bilgilerle başlamanız önerilir. Üçüncü baskı şu anda yazılmaktadır ve belirli bölümlere PDF formatında erişilebilir. Ayrıca, NLP için Derin Öğrenme hakkında bilgi edinmek için Yoav Goldberg'in girişini okuyun.

• NLP'deki bazı alanlar nelerdir?

Ans. Doğal Dil İşleme şu amaçlarla kullanılabilir:

1. Semantik Analiz
2. Otomatik özetleme