10 أفضل مكتبات بايثون لمعالجة اللغة الطبيعية

يُعتبر بايثون على نطاق واسع أفضل لغة برمجة، وهو أمر بالغ الأهمية لمهام الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي. بايثون لغة برمجة فعالة للغاية بالمقارنة مع اللغات الشائعة الأخرى، وهي خيار رائع للمبتدئين بفضل أوامرها وتركيباتها الشبيهة باللغة الإنجليزية. أحد أفضل جوانب لغة البرمجة بايثون هو أنها تتكون من كمية هائلة من المكتبات مفتوحة المصدر، مما يجعلها مفيدة لمجموعة واسعة من المهام.

بايثون ومعالجة اللغة الطبيعية

معالجة اللغة الطبيعية، أو NLP، هي مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي التي تهدف إلى فهم الدلالات والتحليلات اللغوية للغات البشرية الطبيعية. يجمع المجال التأديبي بين تقنيات من مجالات اللغويات وعلوم الحاسوب، ويستخدم لإنشاء تقنيات مثل برامج الدردشة والمساعدين الرقميين.

هناك العديد من الجوانب التي تجعل بايثون لغة برمجة رائعة لمشاريع معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك بنيةها البسيطة وسماتها الشفافة. يمكن للمطورين الوصول أيضًا إلى قنوات دعم رائعة للتكامل مع اللغات والأدوات الأخرى.

ربما يكون الجانب الأفضل في بايثون لمعالجة اللغة الطبيعية هو أنه يوفر للمطورين مجموعة واسعة من أدوات وأدوات معالجة اللغة الطبيعية التي تمكنهم من التعامل مع مجموعة من المهام، مثل نمذجة الموضوعات وتصنيف الوثائق وتصنيف الكلمات ومتجهات الكلمات وتحليل المشاعر وغيرها.

لنلقِ نظرة على أفضل 10 مكتبات بايثون لمعالجة اللغة الطبيعية:

1. Natural Language Toolkit (NLTK)

تتصدر قائمةنا Natural Language Toolkit (NLTK)، والتي يُعتبرها الكثيرون أفضل مكتبة بايثون لمعالجة اللغة الطبيعية. NLTK هي مكتبة أساسية تدعم مهام مثل التصنيف والتعليم والتقليص والتحليل والدلالات. غالبًا ما يختارها المبتدئون الذين يرغبون في المشاركة في مجالات معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي.

NLTK هي مكتبة مرنة للغاية، وتساعدك على إنشاء وظائف معالجة اللغة الطبيعية المعقدة. توفر لك مجموعة كبيرة من الخوارزميات للاختيار من أجل أي مشكلة معينة. تدعم NLTK لغات متعددة، بالإضافة إلى الكيانات المسمى للغات متعددة.

نظرًا لأن NLTK هي مكتبة معالجة سلاسل، فهي تأخذ السلاسل كمدخلات وتعيد السلاسل أو قوائم السلاسل كخرج.

ال优点 والعيوب باستخدام NLTK لمعالجة اللغة الطبيعية:

• ال优点:
  • أكثر مكتبة معالجة اللغة الطبيعية شهرة
  • مكملات الطرف الثالث
• العيوب:
  • منحنى التعلم
  • ببطيء في بعض الأحيان
  • لا يوجد نماذج الشبكات العصبية
  • يقسم النص فقط إلى جمل

2. spaCy

spaCy هي مكتبة معالجة اللغة الطبيعية مفتوحة المصدر مصممة خصيصًا للاستخدام الإنتاجي. تمكن spaCy المطورين من إنشاء تطبيقات يمكنها معالجة وفهم كميات هائلة من النص.

أحد الفوائد الرئيسية الأخرى لspaCy هو أن لديها دعمًا لتقسيم الكلمات لما يزيد عن 49 لغة بفضل تحميلها مع نماذج إحصائية مسبقة التدريب ومتجهات الكلمات. بعض التطبيقات الرئيسية لspaCy تشمل تكميل البحث وتحديد الموقع وتحليل التعليقات على الإنترنت واستخراج الموضوعات الرئيسية وغيرها.

ال优点 والعيوب باستخدام spaCy لمعالجة اللغة الطبيعية:

• ال优点:
  • سريع
  • سهل الاستخدام
  • جيد للمطورين المبتدئين
  • يعتمد على الشبكات العصبية لتدريب النماذج
• العيوب:
  • ليس مرنًا مثل المكتبات الأخرى مثل NLTK

3. Gensim

مكتبة بايثون أخرى رائعة لمعالجة اللغة الطبيعية هي Gensim. تم تطويرها في الأصل لنمذجة الموضوعات، وتستخدم المكتبة الآن لمجموعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية، مثل فهرسة الوثائق. تعتمد Gensim على خوارزميات لمعالجة الإدخال الأكبر من ذاكرة الوصول العشوائي.

بفضل واجهاتها البسيطة، تحقق Gensim تنفيذًا متوازيًا متعدد النواة لخوارزميات مثل تحليل الدلالة البديلة (LSA) وتوزيع ديريشليت (LDA). بعض التطبيقات الأخرى للمكتبة تشمل العثور على تشابه النص وتحويل الكلمات والوثائق إلى متجهات.

ال优点 والعيوب باستخدام Gensim لمعالجة اللغة الطبيعية:

• ال优点:
  • واجهة بسيطة
  • مُوسّعة
  • تنفيذ كفء لخوارزميات شائعة مثل LSA وLDA
• العيوب:
  • صممت لنمذجة النص غير المُشرّع
  • غالبًا ما يتعين استخدامها مع مكتبات أخرى مثل NLTK

5. CoreNLP

CoreNLP هي مكتبة تتكون من مجموعة من أدوات تكنولوجيا اللغة البشرية التي تساعد في تطبيق أدوات التحليل اللغوي على قطعة من النص. تمكن CoreNLP من استخراج مجموعة واسعة من خصائص النص، مثل التعرف على الكيانات المسمى وتصنيف الكلمات ومتجهات الكلمات وما إلى ذلك ببضعة أسطر من الشفرة.

أحد الجوانب الفريدة في CoreNLP هو أنها تدمج أدوات Stanford NLP مثل المُحلل والتحليل العاطفي وتصنيف الكلمات والتعرف على الكيانات المسمى. تدعم خمس لغات: الإنجليزية والعربية والصينية والألمانية والفرنسية والإسبانية.

ال优점 والعيوب باستخدام CoreNLP لمعالجة اللغة الطبيعية:

• ال优点:
  • سهل الاستخدام
  • تجمع بين مختلف المناهج
  • رخصة مفتوحة المصدر
• العيوب:
  • واجهة قديمة
  • ليس قويًا مثل المكتبات الأخرى مثل spaCy

5. Pattern

Pattern هي خيار رائع لأي شخص يبحث عن مكتبة بايثون شاملة لمعالجة اللغة الطبيعية. إنها مكتبة متعددة الأغراض يمكنها التعامل مع معالجة اللغة الطبيعية وتنقيب البيانات وشبكات التحليل والتعلم الآلي والتصوير. تحتوي على وحدات لتنقيب البيانات من محركات البحث ويكيبيديا والشبكات الاجتماعية.

تُعتبر Pattern واحدة من المكتبات الأكثر فائدة لمهام معالجة اللغة الطبيعية، وتوفر ميزات مثل العثور على الأفضلية والتفاضل وكذلك تحديد الحقائق والآراء. تساعد هذه الميزات على تمييزها بين المكتبات الأخرى.

ال优점 والعيوب باستخدام Pattern لمعالجة اللغة الطبيعية:

• ال优点:
  • خدمات تنقيب البيانات على الويب
  • تحليل الشبكات والتصوير
• العيوب:
  • نقص التحسين لبعض مهام معالجة اللغة الطبيعية

6. TextBlob

خيار رائع للمطورين الذين يرغبون في البدء بمعالجة اللغة الطبيعية في بايثون، يوفر TextBlob إعدادًا جيدًا لNLTK. لديها واجهة سهلة الاستخدام تمكن المبتدئين من التعلم السريع لتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية الأساسية مثل تحليل المشاعر وتصنيف الجمل.

تطبيق آخر رائع لTextBlob هو الترجمة، وهو أمر مثير للإعجاب بالنظر إلى الطبيعة المعقدة له. ومع ذلك، يرث TextBlob أداءً منخفضًا من NLTK، وينبغي عدم استخدامه في الإنتاج على نطاق واسع.

ال优점 والعيوب باستخدام TextBlob لمعالجة اللغة الطبيعية:

• ال优点:
  • جيد للمبتدئين
  • يوفر أساسًا لNLTK
  • واجهة سهلة الاستخدام
• العيوب:
  • أداء منخفض يرثه من NLTK
  • ليس جيدًا للاستخدام في الإنتاج على نطاق واسع

7. PyNLPI

PyNLPI، التي يُلفظ اسمها “pineapple”، هي مكتبة بايثون أخرى لمعالجة اللغة الطبيعية. تحتوي على وحدات بايثون مخصصة لمهام معالجة اللغة الطبيعية، وواحدة من ميزاتها الرائعة هي مكتبة شاملة للعمل مع FoLiA XML (تنسيق التعليقات اللغوية).

كل وحدة من الوحدات المنفصلة والمحزمة مفيدة لمهام معالجة اللغة الطبيعية القياسية والمتقدمة. بعض هذه المهام تشمل استخراج n-grams والقوائم الترددية وبناء نموذج لغة بسيط أو معقد.

ال优점 والعيوب باستخدام PyNLPI لمعالجة اللغة الطبيعية:

• ال优点:
  • استخراج n-grams والمهام الأساسية الأخرى
  • هيكل مُجزّأ
• العيوب:
  • توثيق محدود

8. scikit-learn

في الأصل، كانت scikit-learn امتدادًا لخارجي لибли SciPy، وهي الآن مكتبة بايثون مستقلة على GitHub. يتم استخدامها من قبل شركات كبيرة مثل Spotify، وهناك العديد من الفوائد لاستخدامها. على سبيل المثال، فهي مفيدة جدًا للخوارزميات الكلاسيكية للتعلم الآلي، مثل تلك الموجودة في اكتشاف البريد العشوائي واعتراف الصور والتنبؤ والتقسيم العميلي.

يمكن استخدام scikit-learn أيضًا لمهام معالجة اللغة الطبيعية مثل تصنيف النص، وهو أحد أهم المهام في التعلم الآلي الإشرافي. تطبيق آخر رائع هو تحليل المشاعر، الذي يمكن أن تساعد scikit-learn في تنفيذه لتحليل الآراء أو المشاعر من خلال البيانات.

ال优점 والعيوب باستخدام scikit-learn لمعالجة اللغة الطبيعية:

• ال优点:
  • متعدد الاستخدامات مع مجموعة من النماذج والخوارزميات
  • مبني على SciPy وNumPy
  • سجل حقيقي للتطبيقات
• العيوب:
  • دعم محدود للتعلم العميق

9. Polyglot

قرب نهاية قائمتنا هو Polyglot، وهو مكتبة بايثون مفتوحة المصدر يستخدم لتنفيذ مختلف عمليات معالجة اللغة الطبيعية. مبني على NumPy، فهو مكتبة سريعة بشكل لا يصدق مع مجموعة كبيرة من الأوامر المخصصة.

أحد الأسباب التي تجعل Polyglot مفيدًا لمعالجة اللغة الطبيعية هو أنه يدعم التطبيقات متعددة اللغات على نطاق واسع. يُظهر توثيقه أنه يدعم تقسيم الكلمات ل165 لغة، وكشف اللغة ل196 لغة، وتصنيف الكلمات ل16 لغة.

ال优점 والعيوب باستخدام Polyglot لمعالجة اللغة الطبيعية:

• ال优点:
  • متعدد اللغات مع ما يقرب من 200 لغة بشرية في بعض المهام
  • مبني على NumPy
• العيوب:
  • مجتمع صغير بالمقارنة مع المكتبات الأخرى مثل NLTK وspaCy

10. PyTorch

تختتم قائمة أفضل 10 مكتبات بايثون لمعالجة اللغة الطبيعية بPyTorch، وهي مكتبة مفتوحة المصدر تم إنشاؤها بواسطة فريق أبحاث الذكاء الاصطناعي في فيسبوك في عام 2016. يأتي اسم المكتبة من Torch، وهو إطار عمل للتعلم العميق مكتوب بلغة البرمجة Lua.

تمكن PyTorch من تنفيذ العديد من المهام، وهي مفيدة بشكل خاص للتطبيقات العميقة مثل معالجة اللغة الطبيعية والرؤية الحاسوبية.

بعض من أفضل الجوانب في PyTorch تشمل سرعة التنفيذ، والتي يمكن أن يصل إليها حتى عند التعامل مع الرسومات الكثيفة. إنها أيضًا مكتبة مرنة، قادرة على العمل على معالجات بسيطة أو وحدات المعالجة المركزية (CPUs) ووحدات المعالجة الرسومية (GPUs). PyTorch لديها واجهات برمجة تطبيقات قوية تمكنك من توسيع المكتبة، بالإضافة إلى أداة معالجة اللغة الطبيعية.

ال优점 والعيوب باستخدام PyTorch لمعالجة اللغة الطبيعية:

• ال优点:
  • إطار قوي
  • منصة سحابية وبيئة
• العيوب:
  • أداة تعلم آلي عام
  • يتطلب معرفة عميقة بخوارزميات معالجة اللغة الطبيعية الأساسية