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 ostatními hlavními jazyky a je skvělou volbou pro začínající díky svým anglicky podobným příkazům a syntaxi. Další z nejlepších aspektů programovacího jazyka Python je, že se skládá z obrovského množství otevřených 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 význam a konotace přirozených lidských jazyků. Mezioborová oblast kombinuje techniky z lingvistiky a počítačové vědy, které se používají k vytváření technologií, jako jsou chatboty a digitální asistenti.

Existuje mnoho aspektů, které dělají Python skvělým programovacím jazykem pro projekty NLP, včetně jeho jednoduché syntaxe a transparentní sémantiky. Vývojáři mohou také využívat vynikající podpůrné kanály pro integraci s jinými jazyky a nástroji.

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

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

1. Natural Language Toolkit (NLTK)

Naše seznamu je 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 semantické odůvodňování. Často je vybrána začínajícími, kteří se chtějí zapojit do oblastí NLP a strojového učení.

NLTK je velmi všestranná knihovna, která pomáhá vytvářet komplexní NLP funkce. Poskytuje velkou sadu algoritmů pro výběr 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 používání NLTK pro NLP:

• Výhody:
  • Nejlépe známá NLP knihovna
  • Rozšíření třetích stran
• Nevýhody:
  • Křivka učení
  • Pomalu v některých případech
  • Žádné modely neuronových sítí
  • Rozděluje text pouze podle vět

2. spaCy

spaCy je otevřená NLP knihovna, která je výslovně navržena pro použití v produkci. spaCy umožňuje vývojářům vytvářet aplikace, které mohou zpracovat a pochopit obrovské objemy textu. Python knihovna je často používána pro stavbu systémů pro porozumění přirozenému jazyku a extrakci informací.

Jedním 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 automatické dokončování vyhledávání, automatické opravování, analýzu online recenzí, extrakci klíčových témat a mnoho dalších.

Výhody a nevýhody používání spaCy pro NLP:

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

3. Gensim

Další top Python knihovna pro NLP je Gensim. Původně vyvinutá pro modelování témat, knihovna je nyní používána pro širokou škálu 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 semantická analýza (LSA) a Latentní Dirichletova alokace (LDA). Některé z dalších nejlepších použití knihovny zahrnují nalezení podobnosti textu a převod slov a dokumentů na vektory.

Výhody a nevýhody používání Gensim pro NLP:

• Výhody:
  • Intuitivní rozhraní
  • Škálovatelný
  • Efektivní implementace populárních algoritmů, jako je LSA a LDA
• Nevýhody:
  • Navržený pro nesupervizované modelování textu
  • Často vyžaduje použití s jinými knihovnami, jako je NLTK

5. CoreNLP

Stanford CoreNLP je knihovna, která se skládá z různých nástrojů pro zpracování lidského jazyka, které pomáhají s aplikací nástrojů lingvistické analýzy na kus textu. CoreNLP umožňuje extrahovat širokou škálu vlastností textu, jako je rozpoznávání pojmenovaných entit, označování částí řeči a mnoho dalších s několika řádky kódu.

Jedním z jedinečných aspektů CoreNLP je, že zahrnuje nástroje Stanford NLP, jako je parser, sentimentální analýza, označování částí řeči a rozpoznávání pojmenovaných entit. Podporuje pět jazyků: angličtinu, arabštinu, čínštinu, němčinu, francouzštinu a španělštinu.

Výhody a nevýhody používání CoreNLP pro NLP:

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

5. Pattern

Pattern je skvělou volbou pro každého, kdo hledá všestrannou Python knihovnu pro NLP. Je to multipurpose knihovna, která může zpracovat NLP, těžbu dat, analýzu sítí, strojové učení a vizualizaci. Zahrnuje moduly pro těžbu dat z vyhledávačů, Wikipedie a sociálních sítí.

Pattern je považován za jednu z nejúžitečnějších knihoven pro úkoly NLP, poskytující funkce, jako je nalezení superlativů a komparativů, stejně jako detekce faktů a názorů. Tyto funkce ho odlišují od ostatních top knihoven.

Výhody a nevýhody používání Pattern pro NLP:

• Výhody:
  • Služby pro těžbu dat z webu
  • Analýza a vizualizace sítí
• Nevýhody:
  • Chybí optimalizace pro některé úkoly NLP

6. TextBlob

Skvělé volbou pro vývojáře, kteří chtějí začít s NLP v Pythonu, je TextBlob, který poskytuje dobrý základ pro NLTK. Má snadné rozhraní, které umožňuje začínajícím rychle se naučit základní aplikace NLP, jako je sentimentální analýza a extrakce jmenných frází.

Jedním z dalších hlavních použití TextBlobu je překlad, který je působivý, pokud vezmeme v úvahu složitou povahu tohoto úkolu. S tím said, TextBlob dědí nízký výkon z NLTK a neměl by být používán pro velké produkční použití.

Výhody a nevýhody používání TextBlob pro NLP:

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

7. PyNLPI

PyNLPI, který se vyslovuje jako “pineapple”, je další Python knihovna pro NLP. Obsahuje různé vlastní moduly pro úkoly NLP a jednou z jeho nejlepších 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, frekvenčních seznamů a stavbu jednoduchých nebo složitých jazykových modelů.

Výhody a nevýhody používání 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 velmi užitečná pro klasické algoritmy strojového učení, jako je detekce spamu, rozpoznávání obrázků, předpověď a segmentace zákazníků.

S tím said, scikit-learn může být také použita pro úkoly NLP, jako je klasifikace textu, která je jednou z nejdůležitějších úkolů ve supervizovaném strojovém učení. Další z nejlepších použití scikit-learn je sentimentální analýza, která může být použita pro analýzu názorů nebo pocitů prostřednictvím dat.

Výhody a nevýhody používání scikit-learn pro NLP:

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

9. Polyglot

Polyglot je otevřená Python knihovna, která se používá pro různé operace NLP. Založena na NumPy, je to extrémně rychlá knihovna, která nabízí širokou škálu dedikovaných příkazů.

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

Výhody a nevýhody používání Polyglot pro NLP:

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

10. PyTorch

Naše seznamu 10 nejlepších Python knihoven pro NLP je PyTorch, otevřená knihovna vytvořená týmem AI výzkumu Facebooku v roce 2016. Název knihovny je odvozen od Torch, který je frameworkem pro hluboké učení napsaným v programovacím jazyku Lua.

PyTorch umožňuje provádět mnoho úkolů a je besonders užitečná pro aplikace hlubokého učení, jako je NLP a počítačové vidění.

Některé z nejlepších aspektů PyTorch zahrnují jeho vysokou rychlost provedení, kterou může dosáhnout i při zpracování velkých grafů. Je také flexibilní knihovna, která může fungovat na zjednodušených procesorech nebo CPU a GPU. PyTorch má silné API, které umožňují rozšířit knihovnu, stejně jako nástroj pro přirozený jazyk.

Výhody a nevýhody používání PyTorch pro NLP:

• Výhody:
  • Robustní framework
  • Cloudová platforma a ekosystém
• Nevýhody:
  • Obecný nástroj pro strojové učení
  • Vyžaduje hluboké znalosti základních algoritmů NLP