أفضل 10 مكتبات بايثون لمعالجة اللغة الطبيعية

تعتبر لغة بايثون على نطاق واسع أفضل لغة برمجة، وهي ضرورية لمهام الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي. بايثون هي لغة برمجة فعالة للغاية بالمقارنة مع اللغات السائدة الأخرى، وهي خيار رائع للمبتدئين بفضل أوامرها وتركيبها الشبيه باللغة الإنجليزية. أحد أفضل جوانب لغة برمجة بايثون هو أنها تتكون من عدد كبير من المكتبات مفتوحة المصدر، مما يجعلها مفيدة لمجموعة واسعة من المهام. 

لغة البرمجة اللغوية العصبية وبايثون

معالجة اللغة الطبيعية، أو NLP، هي مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي يهدف إلى فهم دلالات ودلالات اللغات البشرية الطبيعية. يجمع هذا المجال متعدد التخصصات بين تقنيات من مجالات اللغويات وعلوم الكمبيوتر، والتي تُستخدم لإنشاء تقنيات مثل برامج الدردشة الآلية والمساعدين الرقميين. 

هناك العديد من الجوانب التي تجعل من Python لغة برمجة رائعة لمشاريع البرمجة اللغوية العصبية ، بما في ذلك تركيبها البسيط ودلالاتها الشفافة. يمكن للمطورين أيضًا الوصول إلى قنوات دعم ممتازة للتكامل مع اللغات والأدوات الأخرى. 

ربما يكون أفضل جانب في Python for NLP هو أنه يوفر للمطورين مجموعة واسعة من أدوات ومكتبات البرمجة اللغوية العصبية التي تسمح لهم بالتعامل مع عدد من المهام ، مثل نمذجة الموضوعات ، وتصنيف المستندات ، وعلامات جزء من الكلام (POS) ، متجهات الكلمات وتحليل المشاعر والمزيد. 

دعنا نلقي نظرة على أفضل 10 مكتبات Python لمعالجة اللغة الطبيعية: 

1. مجموعة أدوات اللغة الطبيعية (NLTK) 

تتصدر قائمتنا مجموعة أدوات اللغة الطبيعية (NLTK) ، والتي تعتبر على نطاق واسع أفضل مكتبة Python للغة البرمجة اللغوية العصبية. NLTK هي مكتبة أساسية تدعم مهام مثل التصنيف ، ووضع العلامات ، والاشتقاق ، والتحليل ، والتفكير الدلالي. غالبًا ما يتم اختياره من قبل المبتدئين الذين يتطلعون إلى المشاركة في مجالات البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي. 

NLTK هي مكتبة متعددة الاستخدامات للغاية ، وتساعدك على إنشاء وظائف معالجة اللغات الطبيعية المعقدة. يوفر لك مجموعة كبيرة من الخوارزميات للاختيار من بينها لأي مشكلة معينة. يدعم NLTK العديد من اللغات ، بالإضافة إلى الكيانات المسماة للغات متعددة. 

نظرًا لأن NLTK عبارة عن مكتبة لمعالجة السلاسل ، فإنها تأخذ السلاسل كمدخلات وتُرجع السلاسل أو قوائم السلاسل كمخرجات. 

إيجابيات وسلبيات استخدام NLTK في البرمجة اللغوية العصبية: 

• الايجابيات:
  • مكتبة البرمجة اللغوية العصبية الأكثر شهرة
  • ملحقات الطرف الثالث
• سلبيات: 
  • منحنى التعلم
  • بطيء في بعض الأحيان
  • لا توجد نماذج للشبكات العصبية
  • فقط يقسم النص بالجمل

2. سبا

SpaCy هي مكتبة البرمجة اللغوية العصبية مفتوحة المصدر مصممة بشكل صريح لاستخدام الإنتاج. يتيح SpaCy للمطورين إنشاء تطبيقات يمكنها معالجة وفهم كميات ضخمة من النصوص. غالبًا ما تُستخدم مكتبة Python لبناء أنظمة فهم للغة الطبيعية وأنظمة استخراج المعلومات. 

تتمثل إحدى الفوائد الرئيسية الأخرى لـ spaCy في أنه يدعم الترميز لأكثر من 49 لغة بفضل تحميله بنماذج إحصائية وموجهات كلمات مدربة مسبقًا. تتضمن بعض أفضل حالات الاستخدام لـ spaCy الإكمال التلقائي للبحث والتصحيح التلقائي وتحليل المراجعات عبر الإنترنت واستخراج الموضوعات الرئيسية وغير ذلك الكثير.

إيجابيات وسلبيات استخدام spaCy في البرمجة اللغوية العصبية: 

• الايجابيات:
  • سريع
  • سهل الاستخدام
  • عظيم للمطورين المبتدئين
  • يعتمد على الشبكات العصبية لتدريب النماذج
• سلبيات: 
  • ليست مرنة مثل المكتبات الأخرى مثل NLTK

3. جينسيم

مكتبة Python الأخرى في البرمجة اللغوية العصبية هي Gensim. تم تطوير المكتبة في الأصل لنمذجة الموضوعات ، وتُستخدم الآن لمجموعة متنوعة من مهام البرمجة اللغوية العصبية ، مثل فهرسة المستندات. يعتمد Gensim على الخوارزميات لمعالجة مدخلات أكبر من ذاكرة الوصول العشوائي. 

بفضل واجهاته البديهية ، يحقق Gensim تطبيقات فعالة متعددة النواة للخوارزميات مثل التحليل الدلالي الكامن (LSA) وتخصيص Latent Dirichlet (LDA). تتضمن بعض حالات الاستخدام الأخرى للمكتبة العثور على تشابه في النص وتحويل الكلمات والمستندات إلى متجهات. 

إيجابيات وسلبيات استخدام Gensim في البرمجة اللغوية العصبية: 

• الايجابيات:
  • بديهية واجهة
  • قابلة لل
  • التنفيذ الفعال للخوارزميات الشائعة مثل LSA و LDA
• سلبيات: 
  • مصممة لنمذجة النص غير الخاضعة للرقابة
  • غالبًا ما يحتاج إلى استخدامه مع مكتبات أخرى مثل NLTK

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP هي مكتبة تتكون من مجموعة متنوعة من أدوات تكنولوجيا اللغة البشرية التي تساعد في تطبيق أدوات التحليل اللغوي على جزء من النص. يمكّنك CoreNLP من استخراج مجموعة واسعة من خصائص النص ، مثل التعرف على الكيانات المسماة ، وعلامات جزء من الكلام ، والمزيد باستخدام بضعة أسطر من التعليمات البرمجية. 

أحد الجوانب الفريدة لـ CoreNLP هو أنه يشتمل على أدوات Stanford NLP مثل المحلل اللغوي وتحليل المشاعر وعلامة جزء من الكلام (POS) ومعرف الكيانات المسماة (NER). يدعم خمس لغات في المجموع: الإنجليزية والعربية والصينية والألمانية والفرنسية والإسبانية. 

إيجابيات وسلبيات استخدام CoreNLP لـ NLP: 

• الايجابيات:
  • سهل الاستخدام
  • يجمع بين الأساليب المختلفة 
  • ترخيص مفتوح المصدر
• سلبيات: 
  • واجهة قديمة
  • ليست قوية مثل المكتبات الأخرى مثل spaCy

5. نمط

يعد Pattern خيارًا رائعًا لأي شخص يبحث عن مكتبة Python شاملة للغة البرمجة اللغوية العصبية. إنها مكتبة متعددة الأغراض يمكنها التعامل مع البرمجة اللغوية العصبية ، واستخراج البيانات ، وتحليل الشبكة ، والتعلم الآلي ، والتصور. يتضمن وحدات لاستخراج البيانات من مهندسي البحث وويكيبيديا والشبكات الاجتماعية. 

يُعد النموذج من أكثر المكتبات فائدة لمهام البرمجة اللغوية العصبية ، حيث يوفر ميزات مثل البحث عن صيغ التفضيل والمقارنات ، بالإضافة إلى اكتشاف الحقائق والآراء. تساعد هذه الميزات في التميز بين أفضل المكتبات الأخرى. 

إيجابيات وسلبيات استخدام Pattern لـ NLP: 

• الايجابيات:
  • خدمات الويب للتنقيب عن البيانات
  • تحليل الشبكة والتصور
• سلبيات: 
  • يفتقر إلى التحسين لبعض مهام البرمجة اللغوية العصبية

6. TextBlob

يعد TextBlob خيارًا رائعًا للمطورين الذين يتطلعون لبدء استخدام البرمجة اللغوية العصبية في Python ، ويوفر إعدادًا جيدًا لـ NLTK. يحتوي على واجهة سهلة الاستخدام تمكن المبتدئين من تعلم تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية الأساسية بسرعة مثل تحليل المشاعر واستخراج العبارة الاسمية. 

يعد الترجمات أحد أفضل التطبيقات الأخرى لـ TextBlob ، وهو أمر مثير للإعجاب نظرًا للطبيعة المعقدة له. مع ذلك ، يرث TextBlob نموذج الأداء المنخفض NLTK ، ولا ينبغي استخدامه للإنتاج على نطاق واسع. 

إيجابيات وسلبيات استخدام TextBlob لـ NLP: 

• الايجابيات:
  • كبيرة للمبتدئين
  • يوفر الأساس لـ NLTK
  • واجهة سهلة الاستخدام
• سلبيات: 
  • انخفاض الأداء موروث من NLTK
  • ليست جيدة لاستخدام الإنتاج على نطاق واسع

7. بينلبي 

PyNLPI ، التي تُنطق باسم "الأناناس" ، هي مكتبة Python أخرى للغة البرمجة اللغوية العصبية. يحتوي على العديد من وحدات Python المصممة خصيصًا لمهام البرمجة اللغوية العصبية ، وأحد أهم ميزاتها مكتبة واسعة للعمل مع FoLiA XML (تنسيق التعليقات التوضيحية اللغوية). 

كل واحدة من الوحدات النمطية والحزم المنفصلة مفيدة لمهام البرمجة اللغوية العصبية القياسية والمتقدمة. تتضمن بعض هذه المهام استخراج n-grams وقوائم التردد وبناء نموذج لغوي بسيط أو معقد.

إيجابيات وسلبيات استخدام PyNLPI في البرمجة اللغوية العصبية: 

• الايجابيات:
  • استخراج n-grams والمهام الأساسية الأخرى
  • هيكل وحدات
• سلبيات: 
  • وثائق محدودة 

8. تعلم الحروف

في الأصل امتدادًا لجهة خارجية لمكتبة SciPy ، أصبح scikit-Learn الآن مكتبة Python مستقلة على Github. يتم استخدامه من قبل الشركات الكبرى مثل Spotify ، وهناك العديد من الفوائد لاستخدامه. أولاً ، إنه مفيد للغاية لخوارزميات التعلم الآلي الكلاسيكية ، مثل تلك الخاصة باكتشاف البريد العشوائي ، والتعرف على الصور ، وصنع التنبؤ ، وتجزئة العملاء. 

مع ذلك ، يمكن أيضًا استخدام scikit-Learn لمهام البرمجة اللغوية العصبية مثل تصنيف النص ، وهو أحد أهم المهام في التعلم الآلي الخاضع للإشراف. حالة استخدام أخرى هي تحليل المشاعر ، والتي يمكن أن تساعد scikit-Learn في القيام بها لتحليل الآراء أو المشاعر من خلال البيانات.

إيجابيات وسلبيات استخدام PyNLPI في البرمجة اللغوية العصبية: 

• الايجابيات:
  • متعدد الاستخدامات مع مجموعة من النماذج والخوارزميات
  • مبني على SciPy و NumPy
  • سجل مثبت لتطبيقات الحياة الواقعية
• سلبيات: 
  • دعم محدود للتعلم العميق

9. متعدد اللغات

بالقرب من نهاية قائمتنا توجد Polyglot ، وهي مكتبة بيثون مفتوحة المصدر تُستخدم لإجراء عمليات معالجة مختلفة للغة البرمجة اللغوية العصبية. استنادًا إلى Numpy ، إنها مكتبة سريعة بشكل لا يصدق تقدم مجموعة كبيرة ومتنوعة من الأوامر المخصصة. 

أحد أسباب فائدة Polyglot في البرمجة اللغوية العصبية هو أنه يدعم تطبيقات متعددة اللغات واسعة النطاق. تُظهر وثائقه أنه يدعم الترميز لـ 165 لغة ، والكشف عن اللغة لـ 196 لغة ، وعلامات جزء من الكلام لـ 16 لغة. 

إيجابيات وسلبيات استخدام Polyglot في البرمجة اللغوية العصبية: 

• الايجابيات:
  • متعدد اللغات مع ما يقرب من 200 لغة بشرية في بعض المهام
  • مبني على قمة NumPy
• سلبيات: 
  • مجتمع أصغر بالمقارنة مع المكتبات الأخرى مثل NLTK و spaCy

10 PyTorch

إغلاق قائمتنا التي تضم 10 من أفضل مكتبات Python لـ NLP هي PyTorch ، وهي مكتبة مفتوحة المصدر أنشأها فريق أبحاث الذكاء الاصطناعي في Facebook في عام 2016. اسم المكتبة مشتق من Torch ، وهو إطار عمل تعليمي عميق مكتوب بلغة برمجة Lua . 

يمكّنك PyTorch من تنفيذ العديد من المهام، وهو مفيد بشكل خاص لتطبيقات التعلم العميق مثل البرمجة اللغوية العصبية (NLP) ورؤية الكمبيوتر. 

تتضمن بعض أفضل جوانب PyTorch سرعتها العالية في التنفيذ ، والتي يمكنها تحقيقها حتى عند التعامل مع الرسوم البيانية الثقيلة. وهي أيضًا مكتبة مرنة قادرة على العمل على معالجات مبسطة أو وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات. يحتوي PyTorch على واجهات برمجة تطبيقات قوية تمكنك من التوسع في المكتبة ، بالإضافة إلى مجموعة أدوات اللغة الطبيعية. 

إيجابيات وسلبيات استخدام Pytorch في البرمجة اللغوية العصبية: 

• الايجابيات:
  • إطار عمل قوي
  • النظام الأساسي السحابي والنظام البيئي
• سلبيات: 
  • مجموعة أدوات التعلم الآلي العامة
  • يتطلب معرفة متعمقة بخوارزميات البرمجة اللغوية العصبية الأساسية