10 Bedste Python-Biblioteker til Naturlig Sprogbehandling

Python anses 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 for en bred vifte af opgaver.

Python og NLP

Naturlig sprogbehandling, eller NLP, er et felt inden for AI, der sigter mod at forstå semantikken og konnotationerne af naturlige menneskesprog. Det interdisciplinære felt kombinerer teknikker fra lingvistik og datalogi, der bruges til at skabe 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-mærkning, 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)

Toppet på vores liste er Natural Language Toolkit (NLTK), der anses for at være det bedste Python-bibliotek til NLP. NLTK er et essentielt bibliotek, der understøtter opgaver som klassificering, mærkning, stæmming, parsing og semantisk begrundelse. Det er ofte valgt af begyndere, der ønsker at blive involveret i NLP- og maskinlæringsfelterne.

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 flersproget.

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

Fordele og ulemper ved at bruge 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 specifikt designed til produktionssammenhæng. SpaCy giver udviklere mulighed for at oprette applikationer, der kan behandle og forstå enorme mængder tekst. Det Python-bibliotek 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 anvendelsesområder for spaCy omfatter søgeautomatik, autocorrect, analyse af online-anmeldelser, udtrækning af nøgleemner og meget mere.

Fordele og ulemper ved at bruge spaCy til NLP:

• Fordele:
  • Hurtig
  • Lett at bruge
  • Godt for begynderudviklere
  • Afholder sig til neurale netværk til træning af modeller
• Ulemper:
  • Ikke så fleksibelt som andre biblioteker som NLTK

3. Gensim

Et andet toppen Python-bibliotek til NLP er Gensim. Oprindeligt udviklet til emne-modelering, bruges biblioteket nu til en række NLP-opgaver, såsom dokument-indeksering. Gensim afhænger af 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-allokering (LDA). Nogle af bibliotekets andre top-anvendelsesområder omfatter at finde tekstlighed og konvertere ord og dokumenter til vektorer.

Fordele og ulemper ved at bruge Gensim til NLP:

• Fordele:
  • Intuitivt grænseflade
  • Skalerbar
  • Effektiv implementation af populære algoritmer som LSA og LDA
• Ulemper:
  • Designet til usuperviseret tekstmodelering
  • Kræver ofte at blive brugt med andre biblioteker som NLTK

5. CoreNLP

Stanford CoreNLP er et bibliotek, der består af en række menneskesprogteknologiværktøjer, 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-mærkning 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 (POS) og navngivet genkendelsesværktøj (NER). Det understøtter i alt fem sprog: engelsk, arabisk, kinesisk, tysk, fransk og spansk.

Fordele og ulemper ved at bruge 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 alle, der søger efter et alt-i-ét Python-bibliotek til NLP. Det er et flerformål-bibliotek, der kan håndtere NLP, dataudvinding, netværksanalyse, maskinlæring og visualisering. Det inkluderer moduler til dataudvinding fra søgemaskiner, Wikipedia og sociale netværk.

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

Fordele og ulemper ved at bruge Pattern til NLP:

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

6. TextBlob

En god mulighed 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 at lære grundlæggende NLP-applikationer som sentiment-analyse og substantivfrase-udtrækning.

En anden top-anvendelse af TextBlob er oversættelser, hvilket er imponerende, når man tager den komplekse natur i betragtning. Med det sagt arver TextBlob lav ydeevne fra NLTK, og det bør ikke bruges til storproduktion.

Fordele og ulemper ved at bruge TextBlob til NLP:

• Fordele:
  • Godt for begyndere
  • Giver grundlag for NLTK
  • Lett at bruge-grænseflade
• Ulemper:
  • Lav ydeevne arvet fra NLTK
  • Ikke godt til storproduktionsbrug

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 dens topfunktioner er et omfattende bibliotek til arbejde med FoLiA XML (Format for Lingvistisk 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, hyppighedslist og opbygning af en simpel eller kompleks sprogmodel.

Fordele og ulemper ved at bruge PyNLPI til NLP:

• Fordele:
  • Udtrækning af n-grammer og andre grundlæggende opgaver
  • Modulært design
• 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-detektion, billedgenkendelse, forudsigelse og kundesegmentering.

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

Fordele og ulemper ved at bruge scikit-learn til NLP:

• Fordele:
  • Mange modeller og algoritmer
  • Bygget på SciPy og NumPy
  • Bevis for virkelige anvendelser
• Ulemper:
  • Begrænset support 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. Baseret på Numpy er det et utrolig hurtigt bibliotek, der tilbyder en stor mængde dedikerede kommandoer.

En af årsagerne til, at Polyglot er så nyttigt til NLP, er, at det understøtter omfattende flersprogede anvendelser. Dets dokumentation viser, at det understøtter tokenisering for 165 sprog, sprogdetektion for 196 sprog og del-af-tale-mærkning for 16 sprog.

Fordele og ulemper ved at bruge Polyglot til NLP:

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

10. PyTorch

Afslutningen af vores liste over de 10 bedste Python-biblioteker til NLP er PyTorch, et open-source-bibliotek skabt 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 operere på simplificerede processorer eller CPU’er og GPU’er. PyTorch har kraftfulde API’er, der giver dig mulighed for at udvide på biblioteket samt et naturligt sprog-værktøj.

Fordele og ulemper ved at bruge PyTorch til NLP:

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