用於 NLP 的 10 大 Python 庫

已發表: 2021-06-28

自然語言處理 (NLP) 就是教機器人如何解釋人類語言並從文本中提取意義。 這也是 NLP 項目頻繁使用機器學習的原因。 自然語言處理 (NLP) 是人工智能的一個分支，其目標是理解自然人類語言的語義和含義。 它專注於從數據中收集有價值的含義，並使用該數據來訓練數據庫模式。 文本挖掘、文本分類、文本分析、情感分析、單詞排序、語音識別和創建、機器翻譯和對話系統只是您可以通過最好的人工智能課程或通過最好的人工智能課程學習的幾個關鍵 NLP 功能AI-ML 在線課程。

工程師需要擁有最好的可用工具，以充分利用 NLP 技術和算法來設計處理自然語言的服務，因為 NLP 依賴於高計算能力。

為什麼使用 Python 進行自然語言處理 (NLP)？

Python 有幾個特性使其成為 NLP 項目的優秀腳本語言。 這種語言直接的語法和直接的語義使其成為自然語言處理應用程序的良好候選者。 此外，程序員可以從與其他工具和技術的良好互操作性中受益，這些工具和技術對機器學習等方法很有用。

這種適應性強的語言還有更多的特點，使它成為幫助機器人處理自然語言的有用工具。 它使開發人員可以訪問各種 NLP 工具和軟件包，從而使他們能夠執行廣泛的 NLP 相關任務，包括文檔分類、主題建模、詞性標註、詞向量和情感分析。

1.自然語言工具包（NLTK）

自然語言工具包 (NLTK)

自然語言工具包 (NLTK)

圖片來源：https://medium.com

在 Python 中，NLTK 是一個有用的包，它有助於分類、詞幹提取、標記、解析、語義推理和標記化。 它本質上是一種主要的機器學習和自然語言處理工具。 它現在成為剛剛涉足該行業的 Python 開發人員的基礎。

2.文本塊

TextBlob

文本塊

圖片來源：textblob.readthedocs.io

對於剛開始使用 NLP 並希望充分利用他們第一次使用 NLTK 的 Python 開發人員來說，TextBlob 是必備工具。 它本質上為新手提供了一個易於使用的界面，以幫助他們學習最基本的 NLP 任務，例如情感分析、pos-tagging 和名詞短語提取。

3.核心NLP

核心NLP

核心NLP

圖片來源：stanfordnlp.github.io

這個 Java 庫是在斯坦福大學創建的，可供下載。 但是，它確實帶有各種語言的包裝器，包括 Python。 這就是為什麼它對於想要磨練自然語言處理技能的 Python 開發人員來說很方便。 此外，可以將幾個 CoreNLP 組件與 NLTK 結合使用，從而提高後者的效率。

4.根西姆

Gensim

根西姆

圖片來源：github.com

Gensim 是一個 Python 包，它使用向量空間建模和主題建模工具包來查找兩個文檔之間的語義相似性。 借助高效的數據流和增量算法，可以處理大文本語料庫； 對於僅針對批處理和內存處理的競爭包來說，這比我們可以說的要多。

5.斯帕西

spaCy

斯帕西

圖片來源：en.wikipedia.org
spaCy 是一個在創建時考慮到生產的新庫。 這就是為什麼它比 NLTK 等競爭 Python NLP 包更加用戶友好的原因。 spaCy 目前擁有市場上最快的句法解析器。 此外，由於該工具包是用 Python 開發的，因此非常快速和高效。

6.多語種

Polyglot

多語種

圖片來源：github.io/

這個鮮為人知的集合是我們的最愛之一，因為它提供了廣泛的分析以及廣泛的語言覆蓋。 多虧了 NumPy，它的運行速度也很快。 該庫與包不同，因為它使用處理方法來請求在終端上使用特定命令。

7. Scikit-學習

Scikit–learn

Scikit-學習

圖片來源：en.wikipedia.org

這個有用的 NLP 包讓程序員可以使用各種技術來創建機器學習模型。 它有很多功能可以利用構建特徵的詞袋方法來處理文本分類問題。 簡單的類過程是庫的核心。 此外，scikit-learn 附帶了很好的文檔來幫助程序員充分利用他們的能力。

8.圖案

Pattern

圖案

圖片來源：https://medium.com

該模式是 Python 程序員處理自然語言的 NLP 包中的另一個寶藏。 例如，詞性標註、情感分析、向量空間建模、SVM、聚類、n-gram 搜索和 WordNet 都可以使用 Pattern。 此外，一個 DOM 解析器、一個網絡爬蟲和幾個有用的 API（如 Twitter 和 Facebook）都可以使用。

9. PyNLPl

PyNLPl

PyNLPl

圖片來源：github.com

PyNLPl 是一個自然語言處理 Python 庫。 它包括幾個可用於典型和不常見 NLP 任務的模塊。 例如，PyNLPl 可用於執行簡單的任務，例如提取 n-gram 和頻率列表以及創建最小語言模型。 尤其是 PyNLPl，有一個用於處理 FoLiA XML 的擴展庫。

10.好奇

Quepy

奇怪的

圖片來源：github.com

Quepy 是一個 Python 框架，用於將自然語言查詢轉換為 SQL 查詢語言查詢。 適應不同類型的自然語言查詢和關係數據庫很簡單。 Quepy 創建了一種與語言無關的抽象語義編碼，隨後將其映射到編程語言。 這使您的查詢可以透明地映射到其他編程語言。

結論

Python 是自然語言處理的領先技術。 在人工智能領域，可以理解自然語言的應用程序開發可能很困難。 然而，由於這個全面的工具箱和 Python NLP 模塊，開發人員擁有創建卓越工具所需的一切。

常問問題

  • 什麼是 NLP 庫？

答。 早些時候，只有對數學、機器學習和語言學有深入了解的專業人士才能從事 NLP 項目。 開發人員現在可以利用預先構建的工具來簡化文本準備工作，從而專注於構建機器學習模型。 此外，已經開發了許多方法和庫來幫助解決 NLP 問題。

  • 在哪裡可以找到 NLP 數據集？

答。 Kaggle 有許多免費數據集可供選擇。

  • 學習自然語言處理的最佳資源是什麼？

答。 如果你認真學習 NLP，建議從基礎開始閱讀 Jurafsky 和 ​​Martin 的語音和語言處理。 目前正在編寫第三版，具體章節可以 PDF 格式訪問。 此外，閱讀 Yoav Goldberg 的介紹以了解 NLP 的深度學習。

  • NLP有哪些領域？

答。 自然語言處理可用於-

  1. 語義分析
  2. 自動匯總