10 nejlepších Python knihoven pro zpracování přirozeného jazyka

Python je široce považován za nejlepší programovací jazyk a je kritický pro úkoly umělé inteligence (AI) a strojového učení. Python je extrémně efektivní programovací jazyk ve srovnání s jinými hlavními jazyky a je skvělou volbou pro začátečníky díky svým anglicky podobným příkazům a syntaxi. Další z nejlepších aspektů programovacího jazyka Python je, že se skládá z obrovského množství open-source knihoven, které z něj dělají užitečný nástroj pro širokou škálu úkolů.

Python a NLP

Zpracování přirozeného jazyka, nebo NLP, je oblast umělé inteligence, která má za cíl pochopit sémantiku a konotace přirozených lidských jazyků. Interdisciplinární oblast kombinuje techniky z oblastí lingvistiky a počítačové vědy, které se používají k vytváření technologií, jako jsou chatboty a digitální asistenti.

Existuje mnoho aspektů, které dělají z Pythonu skvělý programovací jazyk pro projekty NLP, včetně jeho jednoduché syntaxe a transparentní sémantiky. Vývojáři také mají přístup k vynikajícím kanálům podpory pro integraci s jinými jazyky a nástroji.

Možná nejlepší aspekt Pythonu pro NLP je, že poskytuje vývojářům širokou škálu nástrojů a knihoven NLP, které jim umožňují zpracovat řadu úkolů, jako je modelování témat, klasifikace dokumentů, označování částí řeči (POS), vektory slov, sentimentální analýza a další.

Podívejme se na 10 nejlepších Python knihoven pro zpracování přirozeného jazyka:

1. Natural Language Toolkit (NLTK)

Naše seznam vede Natural Language Toolkit (NLTK), který je široce považován za nejlepší Python knihovnu pro NLP. NLTK je základní knihovna, která podporuje úkoly, jako je klasifikace, označování, odvozování, parsing a sémantické odůvodňování. Často je vybrána začátečníky, kteří se chtějí zapojit do oblastí NLP a strojového učení.

NLTK je vysoce všestranná knihovna a pomáhá vám vytvářet komplexní funkce NLP. Poskytuje vám velkou sadu algoritmů, ze kterých můžete vybrat pro konkrétní problém. NLTK podporuje různé jazyky, stejně jako pojmenované entity pro více jazyků.

Protože NLTK je knihovna pro zpracování řetězců, bere řetězce jako vstup a vrací řetězce nebo seznamy řetězců jako výstup.

Výhody a nevýhody použití NLTK pro NLP:

• Výhody:
  • Nejlépe známá knihovna NLP
  • Třetí strany rozšíření
• Nevýhody:
  • Křivka učení
  • Pomalu v některých případech
  • Žádné neuronové sítě
  • Rozděluje text pouze podle vět

2. spaCy

SpaCy je open-source knihovna NLP, která je výslovně navržena pro produkční použití. SpaCy umožňuje vývojářům vytvářet aplikace, které mohou zpracovat a pochopit velké objemy textu. Python knihovna je často používána k vytváření systémů pro přirozené jazykové chápání a extrakci informací.

Jedna z dalších hlavních výhod spaCy je, že podporuje tokenizaci pro více než 49 jazyků díky předem trénovaným statistickým modelům a vektorům slov. Některé z nejlepších použití spaCy zahrnují vyhledávací autocomplete, autocorrect, analýzu online recenzí, extrakci klíčových témat a mnoho dalších.

Výhody a nevýhody použití spaCy pro NLP:

• Výhody:
  • Rychlý
  • Snadný použití
  • Skvělé pro začínající vývojáře
  • Spoléhá se na neuronové sítě pro trénování modelů
• Nevýhody:
  • Není tak flexibilní jako jiné knihovny, jako NLTK

3. Gensim

Další top Python knihovna pro NLP je Gensim. Původně vyvinutá pro modelování témat, knihovna je nyní používána pro řadu úkolů NLP, jako je indexování dokumentů. Gensim spoléhá na algoritmy pro zpracování vstupu většího než RAM.

S jeho intuitivními rozhraními Gensim dosahuje efektivní multicore implementace algoritmů, jako je Latentní sémantická analýza (LSA) a Latentní Dirichletova alokace (LDA). Některé z dalších nejlepších použití knihovny zahrnují nalezení textové podobnosti a převod slov a dokumentů na vektory.

Výhody a nevýhody použití Gensim pro NLP:

• Výhody:
  • Intuitivní rozhraní
  • Škálovatelný
  • Efektivní implementace populárních algoritmů, jako LSA a LDA
• Nevýhody:
  • Navržená pro nesupervised textové modelování
  • Často potřebuje být použita s jinými knihovnami, jako NLTK

5. CoreNLP

Stanford CoreNLP je knihovna, která se skládá z řady nástrojů pro zpracování lidského jazyka, které pomáhají s aplikací lingvistických analytických nástrojů na kus textu. CoreNLP umožňuje vám extrahovat širokou škálu textových vlastností, jako je rozpoznání pojmenovaných entit, označování částí řeči a další s pouhými několika řádky kódu.

Jedna z unikátních aspektů CoreNLP je, že zahrnuje Stanford NLP nástroje, jako parser, sentimentální analýza, označování částí řeči (POS) a rozpoznání pojmenovaných entit (NER). Podporuje pět jazyků: angličtinu, arabštinu, čínštinu, němčinu, francouzštinu a španělštinu.

Výhody a nevýhody použití CoreNLP pro NLP:

• Výhody:
  • Snadné použití
  • Kombinuje různé přístupy
  • Open-source licence
• Nevýhody:
  • Zastaralé rozhraní
  • Není tak silná jako jiné knihovny, jako spaCy

5. Pattern

Pattern je skvělá volba pro každého, kdo hledá all-in-one Python knihovnu pro NLP. Je to multipurpose knihovna, která může zpracovat NLP, data mining, síťovou analýzu, strojové učení a visualizaci. Zahrnuje moduly pro data mining z vyhledávacích engine, Wikipedie a sociálních sítí.

Pattern je považována za jednu z nejúžitečnějších knihoven pro úkoly NLP, poskytující funkce, jako je nalezení superlativů a komparativů, stejně jako fakt a názorová detekce. Tyto funkce ji odlišují od ostatních top knihoven.

Výhody a nevýhody použití Pattern pro NLP:

• Výhody:
  • Data mining webové služby
  • Síťová analýza a visualizace
• Nevýhody:
  • Chybí optimalizace pro některé úkoly NLP

6. TextBlob

Skvělé volba pro vývojáře, kteří se chtějí seznámit s NLP v Pythonu, TextBlob poskytuje dobré přípravy pro NLTK. Má snadné použití rozhraní, které umožňuje začínajícím rychle se naučit základní aplikace NLP, jako je sentimentální analýza a extrakce jmenných frází.

Další top aplikace pro TextBlob je překlad, který je působivý, zohledňující složitou povahu. S tím said, TextBlob dědí nízký výkon z NLTK a neměl by být použit pro velké produkční použití.

Výhody a nevýhody použití TextBlob pro NLP:

• Výhody:
  • Skvělé pro začínající
  • Poskytuje základ pro NLTK
  • Snadné použití rozhraní
• Nevýhody:
  • Nízký výkon zděděný z NLTK
  • Není vhodné pro velké produkční použití

7. PyNLPI

PyNLPI, které se vyslovuje jako “pineapple”, je další Python knihovna pro NLP. Obsahuje různé vlastní moduly pro úkoly NLP a jedna z jejích top funkcí je rozsáhlá knihovna pro práci s FoLiA XML (Formát pro lingvistické anotace).

Každý z oddělených modulů a balíčků je užitečný pro standardní a pokročilé úkoly NLP. Některé z těchto úkolů zahrnují extrakci n-gramů, frekvenční seznamy a vytváření jednoduchého nebo složitějšího jazykového modelu.

Výhody a nevýhody použití PyNLPI pro NLP:

• Výhody:
  • Extrakce n-gramů a dalších základních úkolů
  • Modulární struktura
• Nevýhody:
  • Omezená dokumentace

8. scikit-learn

Původně třetí strany rozšíření knihovny SciPy, scikit-learn je nyní samostatná Python knihovna na Githubu. Je využívána velkými společnostmi, jako je Spotify, a existuje mnoho výhod použití scikit-learn. Jednou z nich je, že je vysoce užitečná pro klasické algoritmy strojového učení, jako jsou ty pro detekci spamu, rozpoznání obrazu, předpověď a segmentaci zákazníků.

Scikit-learn může být také použita pro úkoly NLP, jako je klasifikace textu, která je jednou z nejdůležitějších úkolů ve supervizovaném strojovém učení. Další top použití je sentimentální analýza, kterou scikit-learn může pomoci provést, aby analyzovala názory nebo pocity prostřednictvím dat.

Výhody a nevýhody použití scikit-learn pro NLP:

• Výhody:
  • Všestranná s řadou modelů a algoritmů
  • Postavená na SciPy a NumPy
  • Prokázaný záznam reálných aplikací
• Nevýhody:
  • Omezená podpora pro hluboké učení

9. Polyglot

Blízko konce našeho seznamu je Polyglot, který je open-source python knihovna, která se používá k provedení různých úkolů NLP. Založená na NumPy, je to neuvěřitelně rychlá knihovna, která nabízí velkou řadu speciálních příkazů.

Jedním z důvodů, proč je Polyglot tak užitečná pro NLP, je, že podporuje rozsáhlé multijazyčné aplikace. Její dokumentace ukazuje, že podporuje tokenizaci pro 165 jazyků, detekci jazyka pro 196 jazyků a označování částí řeči pro 16 jazyků.

Výhody a nevýhody použití Polyglot pro NLP:

• Výhody:
  • Multijazyčná s téměř 200 lidskými jazyky v některých úkolech
  • Postavená na NumPy
• Nevýhody:
  • Menší komunita ve srovnání s jinými knihovnami, jako NLTK a spaCy

10. PyTorch

Uzavíráme náš seznam 10 nejlepších Python knihoven pro NLP s PyTorch, open-source knihovnou, která byla vytvořena týmem AI výzkumu Facebooku v roce 2016. Název knihovny je odvozen od Torch, který je hlubokým učením frameworkem napsaným v programovacím jazyce Lua.

PyTorch umožňuje vám provést mnoho úkolů a je zvláště užitečná pro hluboké učení aplikace, jako je NLP a počítačové vidění.

Některé z nejlepších aspektů PyTorch zahrnují jeho vysokou rychlost provedení, kterou může dosáhnout, i když zpracovává těžké grafy. Je to také flexibilní knihovna, schopná provozu na zjednodušených procesorech nebo CPU a GPU. PyTorch má silná API, která vám umožňují rozšířit knihovnu, stejně jako přírodní jazykovou sadu nástrojů.

Výhody a nevýhody použití PyTorch pro NLP:

• Výhody:
  • Robustní framework
  • Cloudová platforma a ekosystém
• Nevýhody:
  • Obecný strojový učení nástroj
  • Vyžaduje hluboké znalosti core NLP algoritmů