用于 NLP 的 10 大 Python 库

已发表: 2021-06-28

自然语言处理 (NLP) 就是教机器人如何解释人类语言并从文本中提取意义。 这也是 NLP 项目频繁使用机器学习的原因。 自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个分支，其目标是理解自然人类语言的语义和含义。 它专注于从数据中收集有价值的含义，并使用该数据来训练数据库模式。 文本挖掘、文本分类、文本分析、情感分析、单词排序、语音识别和创建、机器翻译和对话系统只是您可以通过最好的人工智能课程或通过最好的人工智能课程学习的几个关键 NLP 功能AI-ML 在线课程。

工程师需要拥有最好的可用工具，以充分利用 NLP 技术和算法来设计处理自然语言的服务，因为 NLP 依赖于高计算能力。

为什么使用 Python 进行自然语言处理 (NLP)？

Python 有几个特性使其成为 NLP 项目的优秀脚本语言。 这种语言直接的语法和直接的语义使其成为自然语言处理应用程序的良好候选者。 此外，程序员可以从与其他工具和技术的良好互操作性中受益，这些工具和技术对机器学习等方法很有用。

这种适应性强的语言还有更多的特点，使它成为帮助机器人处理自然语言的有用工具。 它使开发人员可以访问各种 NLP 工具和软件包，从而使他们能够执行广泛的 NLP 相关任务，包括文档分类、主题建模、POS 标记、词向量和情感分析。

1.自然语言工具包（NLTK）

自然语言工具包 (NLTK)

自然语言工具包 (NLTK)

图片来源：https://medium.com

在 Python 中，NLTK 是一个有用的包，它有助于分类、词干提取、标记、解析、语义推理和标记化。 它本质上是一种主要的机器学习和自然语言处理工具。 它现在成为刚刚涉足该行业的 Python 开发人员的基础。

2.文本块

TextBlob

文本块

图片来源：textblob.readthedocs.io

对于刚开始使用 NLP 并希望充分利用他们第一次使用 NLTK 的 Python 开发人员来说，TextBlob 是必备工具。 它本质上为新手提供了一个易于使用的界面，以帮助他们学习最基本的 NLP 任务，例如情感分析、pos-tagging 和名词短语提取。

3.核心NLP

核心NLP

核心NLP

图片来源：stanfordnlp.github.io

这个 Java 库是在斯坦福大学创建的，可供下载。 但是，它确实带有各种语言的包装器，包括 Python。 这就是为什么它对于想要磨练自然语言处理技能的 Python 开发人员来说很方便。 此外，可以将几个 CoreNLP 组件与 NLTK 结合使用，从而提高后者的效率。

4.根西姆

Gensim

根西姆

图片来源：github.com

Gensim 是一个 Python 包，它使用向量空间建模和主题建模工具包来查找两个文档之间的语义相似性。 借助高效的数据流和增量算法，可以处理大文本语料库； 对于仅针对批处理和内存处理的竞争包来说，这比我们可以说的要多。

5.斯帕西

spaCy

斯帕西

图片来源：en.wikipedia.org
spaCy 是一个在创建时考虑到生产的新库。 这就是为什么它比 NLTK 等竞争 Python NLP 包更加用户友好的原因。 spaCy 目前拥有市场上最快的句法解析器。 此外，由于该工具包是用 Python 开发的，因此非常快速和高效。

6.多语种

Polyglot

多语种

图片来源：github.io/

这个鲜为人知的集合是我们的最爱之一，因为它提供了广泛的分析以及广泛的语言覆盖。 多亏了 NumPy，它的运行速度也很快。 该库与包不同，因为它使用处理方法来请求在终端上使用特定命令。

7. Scikit-学习

Scikit–learn

Scikit-学习

图片来源：en.wikipedia.org

这个有用的 NLP 包让程序员可以使用各种技术来创建机器学习模型。 它有很多功能可以利用构建特征的词袋方法来处理文本分类问题。 简单的类过程是库的核心。 此外，scikit-learn 附带了很好的文档来帮助程序员充分利用他们的能力。

8.图案

Pattern

图案

图片来源：https://medium.com

该模式是 Python 程序员处理自然语言的 NLP 包中的另一个宝藏。 例如，词性标注、情感分析、向量空间建模、SVM、聚类、n-gram 搜索和 WordNet 都可以使用 Pattern。 此外，一个 DOM 解析器、一个网络爬虫和几个有用的 API（如 Twitter 和 Facebook）都可以使用。

9. PyNLPl

PyNLPl

PyNLPl

图片来源：github.com

PyNLPl 是一个自然语言处理 Python 库。 它包括几个可用于典型和不常见 NLP 任务的模块。 例如，PyNLPl 可用于执行简单的任务，例如提取 n-gram 和频率列表以及创建最小语言模型。 尤其是 PyNLPl，有一个用于处理 FoLiA XML 的扩展库。

10.好奇

Quepy

奇怪的

图片来源：github.com

Quepy 是一个 Python 框架，用于将自然语言查询转换为 SQL 查询语言查询。 适应不同类型的自然语言查询和关系数据库很简单。 Quepy 创建了一种与语言无关的抽象语义编码，随后将其映射到编程语言。 这使您的查询可以透明地映射到其他编程语言。

结论

Python 是自然语言处理的领先技术。 在人工智能领域，可以理解自然语言的应用程序开发可能很困难。 然而，由于这个全面的工具箱和 Python NLP 模块，开发人员拥有创建卓越工具所需的一切。

常问问题

  • 什么是 NLP 库？

答。 早些时候，只有对数学、机器学习和语言学有深入了解的专业人士才能从事 NLP 项目。 开发人员现在可以利用预先构建的工具来简化文本准备工作，从而专注于构建机器学习模型。 此外，已经开发了许多方法和库来帮助解决 NLP 问题。

  • 在哪里可以找到 NLP 数据集？

答。 Kaggle 有许多免费数据集可供选择。

  • 学习自然语言处理的最佳资源是什么？

答。 如果你认真学习 NLP，建议从基础开始阅读 Jurafsky 和 ​​Martin 的语音和语言处理。 目前正在编写第三版，具体章节可以 PDF 格式访问。 此外，阅读 Yoav Goldberg 的介绍以了解 NLP 的深度学习。

  • NLP有哪些领域？

答。 自然语言处理可用于-

  1. 语义分析
  2. 自动汇总