10 Bedste Python-Biblioteker til Naturlig Sprogbehandling

Python anses bredt for at være det bedste programmeringssprog, og det er afgørende for kunstig intelligens (AI) og maskinlæringsopgaver. Python er et ekstremt effektivt programmeringssprog i forhold til andre mainstream-sprog, og det er et godt valg for begyndere takket være dets engelsk-lignende kommandoer og syntaks. En anden af de bedste aspekter af Python-programmeringssproget er, at det består af en enorm mængde open-source-biblioteker, der gør det nyttigt til en bred vifte af opgaver. 

Python og NLP

Naturlig sprogbehandling, eller NLP, er et område inden for AI, der sigter mod at forstå semantikken og konnotationerne af naturlige menneskesprog. Det tværfaglige område kombinerer teknikker fra lingvistik og datalogi, der bruges til at opbygge teknologier som chatbots og digitale assistenter. 

Der er mange aspekter, der gør Python til et godt programmeringssprog til NLP-projekter, herunder dets simple syntaks og gennemsigtige semantik. Udviklere kan også få adgang til fremragende supportkanaler til integration med andre sprog og værktøjer. 

Måske det bedste aspekt af Python til NLP er, at det giver udviklere adgang til en bred vifte af NLP-værktøjer og -biblioteker, der tillader dem at håndtere en række opgaver, såsom emne-modelering, dokument-klassificering, del-af-tale (POS)-markering, ord-vektorer, sentiment-analyse og mere. 

Lad os kaste et blik på de 10 bedste Python-biblioteker til naturlig sprogbehandling: 

1. Natural Language Toolkit (NLTK) 

Toppende vores liste er Natural Language Toolkit (NLTK), der bredt anses for at være det bedste Python-bibliotek til NLP. NLTK er et essentiel bibliotek, der understøtter opgaver som klassificering, markering, stemming, parsing og semantisk begrundelse. Det er ofte valgt af begyndere, der søger at komme ind i områderne NLP og maskinlæring. 

NLTK er et meget fleksibelt bibliotek, og det hjælper dig med at oprette komplekse NLP-funktioner. Det giver dig en stor samling af algoritmer at vælge imellem for enhver bestemt problem. NLTK understøtter flere sprog samt navngivne enheder til flersprogethed. 

Fordi NLTK er et strengbehandlingsbibliotek, tager det streng som input og returnerer streng eller lister over streng som output. 

Fordele og ulemper ved brug af NLTK til NLP: 

• Fordele:
  • Mest kendt NLP-bibliotek
  • Tredjeparts-udvidelser
• Ulemper: 
  • Læringskurve
  • Langsomme til tider
  • Ingen neurale netværksmodeller
  • Kun splitter tekst efter sætninger

2. spaCy

SpaCy er et open-source NLP-bibliotek, der er udtrykkeligt designed til produktionsbrug. SpaCy giver udviklere mulighed for at opbygge applikationer, der kan behandle og forstå enorme mængder af tekst. Python-biblioteket bruges ofte til at opbygge naturlig sprogforståelsessystemer og informationsudtrækningsystemer. 

En af de andre store fordele ved spaCy er, at det understøtter tokenisering for mere end 49 sprog takket være, at det er lastet med forudtrænede statistiske modeller og ord-vektorer. Nogle af de bedste brugsområder for spaCy omfatter søgeautomatisering, autocorrect, analyse af online-anmeldelser, udtrækning af nøgleemner og meget mere.

Fordele og ulemper ved brug af spaCy til NLP: 

• Fordele:
  • Hurtig
  • Lett at bruge
  • Godt for begynder-udviklere
  • Bygger på neurale netværk til træning af modeller
• Ulemper: 
  • Ikke så fleksibelt som andre biblioteker som NLTK

3. Gensim

Et andet top-Python-bibliotek til NLP er Gensim. Oprindeligt udviklet til emne-modelering, bruges biblioteket nu til en række NLP-opgaver, såsom dokument-indeksering. Gensim bygger på algoritmer til at behandle input, der er større end RAM. 

Med sine intuitive grænseflader opnår Gensim effektive multicore-implementationer af algoritmer som Latent Semantisk Analyse (LSA) og Latent Dirichlet Allocation (LDA). Nogle af bibliotekets andre top-brugsområder omfatter at finde tekst-lighed og konvertere ord og dokumenter til vektorer. 

Fordele og ulemper ved brug af Gensim til NLP: 

• Fordele:
  • Intuitiv grænseflade
  • Skalérbar
  • Effektiv implementation af populære algoritmer som LSA og LDA
• Ulemper: 
  • Designed til usupervised tekst-modelering
  • Ofte skal bruges sammen med andre biblioteker som NLTK

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP er et bibliotek, der består af en række menneskesprogsteknologiværktøjer, der hjælper med at anvende lingvistiske analyseværktøjer til en tekst. CoreNLP giver dig mulighed for at udtrække en bred vifte af tekstegenskaber, såsom navngivet genkendelse, del-af-tale-markering og mere med kun få linjer kode. 

En af de unikke aspekter af CoreNLP er, at det inkorporerer Stanford NLP-værktøjer som parseren, sentiment-analyse, del-af-tale-mærker og navngivet genkendelsesværktøj (NER). Det understøtter fem sprog i alt: engelsk, arabisk, kinesisk, tysk, fransk og spansk. 

Fordele og ulemper ved brug af CoreNLP til NLP: 

• Fordele:
  • Lett at bruge
  • Kombinerer forskellige tilgange 
  • Open source-licens
• Ulemper: 
  • Forældet grænseflade
  • Ikke så kraftfuldt som andre biblioteker som spaCy

5. Pattern

Pattern er et godt valg for enhver, der søger efter et alt-i-ét-Python-bibliotek til NLP. Det er et flerformål-bibliotek, der kan håndtere NLP, data-udvinding, netværksanalyse, maskinlæring og visualisering. Det indeholder moduler til data-udvinding fra søgemaskiner, Wikipedia og sociale netværk. 

Pattern anses for at være et af de mest nyttige biblioteker til NLP-opgaver, da det giver funktioner som at finde superlativer og komparativer samt faktum- og meningsoptagelse. Disse funktioner hjælper det med at stå ud blandt andre top-biblioteker. 

Fordele og ulemper ved brug af Pattern til NLP: 

• Fordele:
  • Data-udvindingswebtjenester
  • Netværksanalyse og visualisering
• Ulemper: 
  • Mangler optimering til visse NLP-opgaver

6. TextBlob

Et godt valg for udviklere, der søger at komme i gang med NLP i Python, giver TextBlob en god forberedelse til NLTK. Det har en let-at-bruge grænseflade, der giver begyndere mulighed for hurtigt at lære grundlæggende NLP-applikationer som sentiment-analyse og substantivfrase-udtrækning. 

En anden top-applikation for TextBlob er oversættelser, hvilket er imponerende, når man tager den komplekse natur i betragtning. Med det sagt arver TextBlob lav ydelse fra NLTK, og det bør ikke bruges til stor skala-produktion. 

Fordele og ulemper ved brug af TextBlob til NLP: 

• Fordele:
  • Godt for begyndere
  • Giver grundlag for NLTK
  • Lett at bruge-grænseflade
• Ulemper: 
  • Lav ydelse arvet fra NLTK
  • Ikke godt til stor skala-produktion

7. PyNLPI 

PyNLPI, der udtales som ‘pineapple’, er endnu et Python-bibliotek til NLP. Det indeholder forskellige brugerdefinerede Python-moduler til NLP-opgaver, og en af dets top-funktioner er et omfattende bibliotek til arbejde med FoLiA XML (Format for Linguistic Annotation). 

Hver enkelt af de adskilte moduler og pakker er nyttig til standard- og avancerede NLP-opgaver. Nogle af disse opgaver omfatter udtrækning af n-grammer, hyppighedslistor og opbygning af en simpel eller kompleks sprogmodel.

Fordele og ulemper ved brug af PyNLPI til NLP: 

• Fordele:
  • Udtrækning af n-grammer og andre grundlæggende opgaver
  • Modulær struktur
• Ulemper: 
  • Begrænset dokumentation 

8. scikit-learn

Oprindeligt en tredjeparts-udvidelse til SciPy-biblioteket, er scikit-learn nu et selvstændigt Python-bibliotek på Github. Det bruges af store virksomheder som Spotify, og der er mange fordele ved at bruge det. For det første er det meget nyttigt til klassiske maskinlæringsalgoritmer, såsom dem til spam-detection, billedgenkendelse, forudsigelser og kundesegmentering. 

Med det sagt kan scikit-learn også bruges til NLP-opgaver som tekst-klassificering, der er en af de vigtigste opgaver i overvåget maskinlæring. En anden top-applikation er sentiment-analyse, som scikit-learn kan hjælpe med at udføre for at analysere meninger eller følelser gennem data.

Fordele og ulemper ved brug af PyNLPI til NLP: 

• Fordele:
  • Mange modeller og algoritmer
  • Bygger på SciPy og NumPy
  • Beviser for rigtige anvendelser
• Ulemper: 
  • Begrænset støtte til dyb læring

9. Polyglot

Nærer vi slutningen af vores liste er Polyglot, der er et open-source Python-bibliotek, der bruges til at udføre forskellige NLP-operationer. Basert på Numpy, er det et utrolig hurtigt bibliotek, der tilbyder en stor variation af dedikeret kommandoer. 

En af grundene til, at Polyglot er så nyttigt til NLP, er, at det understøtter omfattende flersprogede applikationer. Dets dokumentation viser, at det understøtter tokenisering for 165 sprog, sproggenkendelse for 196 sprog og del-af-tale-markering for 16 sprog. 

Fordele og ulemper ved brug af Polyglot til NLP: 

• Fordele:
  • Flersproget med næsten 200 menneskesprog i visse opgaver
  • Bygger på NumPy
• Ulemper: 
  • Mindre fællesskab i forhold til andre biblioteker som NLTK og spaCy

10. PyTorch

Afsluttende vores liste over de 10 bedste Python-biblioteker til NLP er PyTorch, et open-source-bibliotek oprettet af Facebooks AI-forskningshold i 2016. Navnet på biblioteket er afledt af Torch, der er et dybtlæring-rammeværk skrevet i Lua-programmeringssproget. 

PyTorch giver dig mulighed for at udføre mange opgaver, og det er især nyttigt til dybtlæringsapplikationer som NLP og computer-vision. 

Nogle af de bedste aspekter af PyTorch omfatter dets høje eksekveringshastighed, som det kan opnå, selv når det håndterer tunge grafer. Det er også et fleksibelt bibliotek, der kan fungere på simplificerede processorer eller CPU’er og GPU’er. PyTorch har kraftfulde API’er, der giver dig mulighed for at udvide biblioteket, samt et naturligt sprog-værktøj. 

Fordele og ulemper ved brug af PyTorch til NLP: 

• Fordele:
  • Robust rammeværk
  • Sky-platform og økosystem
• Ulemper: 
  • Generelt maskinlæringsværktøj
  • Kræver dyb viden om kerne-NLP-algoritmer