10 Mejores Bibliotecas de Python para Procesamiento de Lenguaje Natural

Python es ampliamente considerado el mejor lenguaje de programación, y es fundamental para tareas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático. Python es un lenguaje de programación extremadamente eficiente en comparación con otros lenguajes principales, y es una excelente opción para principiantes gracias a sus comandos y sintaxis similares al inglés. Otro de los mejores aspectos del lenguaje de programación Python es que consiste en una gran cantidad de bibliotecas de código abierto, que lo hacen útil para una amplia gama de tareas.

Python y PNL

El procesamiento de lenguaje natural, o PNL, es un campo de la IA que tiene como objetivo comprender la semántica y las connotaciones de los lenguajes humanos naturales. El campo interdisciplinario combina técnicas de los campos de la lingüística y la informática, que se utilizan para crear tecnologías como chatbots y asistentes digitales.

Hay muchos aspectos que hacen que Python sea un gran lenguaje de programación para proyectos de PNL, incluyendo su sintaxis simple y su semántica transparente. Los desarrolladores también pueden acceder a excelentes canales de soporte para la integración con otros lenguajes y herramientas.

Quizás el mejor aspecto de Python para PNL es que proporciona a los desarrolladores una amplia gama de herramientas y bibliotecas de PNL que les permiten realizar una serie de tareas, como modelado de temas, clasificación de documentos, etiquetado de partes del discurso (POS), vectores de palabras, análisis de sentimiento y más.

Veamos las 10 mejores bibliotecas de Python para procesamiento de lenguaje natural:

1. Natural Language Toolkit (NLTK)

En la cima de nuestra lista se encuentra Natural Language Toolkit (NLTK), que es ampliamente considerada la mejor biblioteca de Python para PNL. NLTK es una biblioteca esencial que admite tareas como clasificación, etiquetado, truncamiento, análisis y razonamiento semántico. A menudo es elegida por principiantes que buscan involucrarse en los campos de PNL y aprendizaje automático.

NLTK es una biblioteca muy versátil, y ayuda a crear funciones de PNL complejas. Proporciona un gran conjunto de algoritmos para elegir para cualquier problema en particular. NLTK admite varios lenguajes, así como entidades con nombre para varios lenguajes.

Como NLTK es una biblioteca de procesamiento de cadenas, toma cadenas como entrada y devuelve cadenas o listas de cadenas como salida.

Ventajas y desventajas de usar NLTK para PNL:

• Ventajas:
  • Biblioteca de PNL más conocida
  • Extensiones de terceros
• Desventajas:
  • Curva de aprendizaje
  • Lento en ocasiones
  • No tiene modelos de redes neuronales
  • Solo divide el texto por oraciones

2. spaCy

spaCy es una biblioteca de PNL de código abierto diseñada explícitamente para uso en producción. spaCy permite a los desarrolladores crear aplicaciones que puedan procesar y comprender grandes volúmenes de texto. La biblioteca de Python a menudo se utiliza para construir sistemas de comprensión del lenguaje natural y sistemas de extracción de información.

Una de las otras grandes ventajas de spaCy es que admite la tokenización para más de 49 lenguajes gracias a que viene cargada con modelos estadísticos y vectores de palabras preentrenados. Algunos de los casos de uso más destacados de spaCy incluyen la autocompletar de búsqueda, la autocorrección, el análisis de reseñas en línea, la extracción de temas clave y mucho más.

Ventajas y desventajas de usar spaCy para PNL:

• Ventajas:
  • Rápido
  • Fácil de usar
  • Ideal para desarrolladores principiantes
  • Confía en redes neuronales para el entrenamiento de modelos
• Desventajas:
  • No es tan flexible como otras bibliotecas como NLTK

3. Gensim

Otra biblioteca de Python destacada para PNL es Gensim. Originalmente desarrollada para modelado de temas, la biblioteca ahora se utiliza para una variedad de tareas de PNL, como la indexación de documentos. Gensim confía en algoritmos para procesar entradas más grandes que la memoria RAM.

Con sus interfaces intuitivas, Gensim logra implementaciones de algoritmos eficientes en multicore, como el Análisis Semántico Latente (LSA) y la Asignación de Dirichlet Latente (LDA). Algunos de los casos de uso más destacados de la biblioteca incluyen encontrar la similitud de texto y convertir palabras y documentos en vectores.

Ventajas y desventajas de usar Gensim para PNL:

• Ventajas:
  • Interfaz intuitiva
  • Escalable
  • Implementación eficiente de algoritmos populares como LSA y LDA
• Desventajas:
  • Diseñada para modelado de texto no supervisado
  • A menudo necesita ser utilizada con otras bibliotecas como NLTK

5. CoreNLP

Stanford CoreNLP es una biblioteca que consiste en una variedad de herramientas de tecnología del lenguaje humano que ayudan a aplicar herramientas de análisis lingüístico a un fragmento de texto. CoreNLP permite extraer una amplia gama de propiedades de texto, como el reconocimiento de entidades con nombre, el etiquetado de partes del discurso y más con solo unas pocas líneas de código.

Uno de los aspectos únicos de CoreNLP es que incorpora herramientas de NLP de Stanford como el analizador, el análisis de sentimiento, el etiquetador de partes del discurso y el reconocedor de entidades con nombre (NER). Admite cinco lenguajes en total: inglés, árabe, chino, alemán, francés y español.

Ventajas y desventajas de usar CoreNLP para PNL:

• Ventajas:
  • Fácil de usar
  • Combina varios enfoques
  • Licencia de código abierto
• Desventajas:
  • Interfaz desactualizada
  • No es tan potente como otras bibliotecas como spaCy

5. Pattern

Pattern es una excelente opción para cualquier persona que busque una biblioteca de Python integral para PNL. Es una biblioteca multifacética que puede manejar PNL, minería de datos, análisis de redes, aprendizaje automático y visualización. Incluye módulos para la minería de datos de motores de búsqueda, Wikipedia y redes sociales.

Pattern se considera una de las bibliotecas más útiles para tareas de PNL, proporcionando características como la búsqueda de superlativos y comparativos, así como la detección de hechos y opiniones. Estas características la hacen destacar entre otras bibliotecas destacadas.

Ventajas y desventajas de usar Pattern para PNL:

• Ventajas:
  • Servicios de minería de datos web
  • Análisis y visualización de redes
• Desventajas:
  • Falta de optimización para algunas tareas de PNL

6. TextBlob

Una excelente opción para los desarrolladores que buscan comenzar con PNL en Python, TextBlob proporciona una buena preparación para NLTK. Tiene una interfaz fácil de usar que permite a los principiantes aprender rápidamente aplicaciones básicas de PNL como el análisis de sentimiento y la extracción de frases nominales.

Otra aplicación destacada para TextBlob es la traducción, lo que es impresionante dado la naturaleza compleja de la misma. Con eso dicho, TextBlob hereda un rendimiento bajo de NLTK, y no debe usarse para producción a gran escala.

Ventajas y desventajas de usar TextBlob para PNL:

• Ventajas:
  • Ideal para principiantes
  • Proporciona una base para NLTK
  • Interfaz fácil de usar
• Desventajas:
  • Rendimiento bajo heredado de NLTK
  • No es adecuado para uso de producción a gran escala

7. PyNLPI

PyNLPI, que se pronuncia como ‘piña’, es otra biblioteca de Python para PNL. Contiene varios módulos de Python personalizados para tareas de PNL, y una de sus características más destacadas es una extensa biblioteca para trabajar con FoLiA XML (Formato para Anotación Lingüística).

Cada uno de los módulos y paquetes segregados es útil para tareas de PNL estándar y avanzado. Algunas de estas tareas incluyen la extracción de n-gramas, listas de frecuencia y la creación de un modelo de lenguaje simple o complejo.

Ventajas y desventajas de usar PyNLPI para PNL:

• Ventajas:
  • Extracción de n-gramas y otras tareas básicas
  • Estructura modular
• Desventajas:
  • Documentación limitada

8. scikit-learn

Originalmente una extensión de terceros para la biblioteca SciPy, scikit-learn es ahora una biblioteca de Python independiente en Github. Es utilizada por grandes empresas como Spotify, y hay muchos beneficios al usarla. Por un lado, es muy útil para algoritmos de aprendizaje automático clásico, como los de detección de spam, reconocimiento de imágenes, predicción y segmentación de clientes.

Con eso dicho, scikit-learn también se puede utilizar para tareas de PNL como la clasificación de texto, que es una de las tareas más importantes en el aprendizaje automático supervisado. Otro caso de uso destacado es el análisis de sentimiento, que scikit-learn puede ayudar a realizar para analizar opiniones o sentimientos a través de datos.

Ventajas y desventajas de usar scikit-learn para PNL:

• Ventajas:
  • Versátil con una gama de modelos y algoritmos
  • Construida sobre SciPy y NumPy
  • Registro comprobado de aplicaciones en la vida real
• Desventajas:
  • Apoyo limitado para el aprendizaje profundo

9. Polyglot

Cerca del final de nuestra lista se encuentra Polyglot, que es una biblioteca de Python de código abierto utilizada para realizar diferentes operaciones de PNL. Basada en Numpy, es una biblioteca increíblemente rápida que ofrece una gran variedad de comandos dedicados.

Una de las razones por las que Polyglot es tan útil para PNL es que admite aplicaciones multilingües extensas. Su documentación muestra que admite la tokenización para 165 lenguajes, la detección de lenguaje para 196 lenguajes y el etiquetado de partes del discurso para 16 lenguajes.

Ventajas y desventajas de usar Polyglot para PNL:

• Ventajas:
  • Multilingüe con casi 200 lenguajes humanos en algunas tareas
  • Construida sobre NumPy
• Desventajas:
  • Comunidad más pequeña en comparación con otras bibliotecas como NLTK y spaCy

10. PyTorch

Cerrando nuestra lista de las 10 mejores bibliotecas de Python para PNL se encuentra PyTorch, una biblioteca de código abierto creada por el equipo de investigación de IA de Facebook en 2016. El nombre de la biblioteca se deriva de Torch, que es un marco de aprendizaje profundo escrito en el lenguaje de programación Lua.

PyTorch permite realizar muchas tareas, y es especialmente útil para aplicaciones de aprendizaje profundo como PNL y visión por computadora.

Algunos de los mejores aspectos de PyTorch incluyen su alta velocidad de ejecución, que puede lograr incluso al manejar gráficos pesados. También es una biblioteca flexible, capaz de operar en procesadores simplificados o CPU y GPU. PyTorch tiene API potentes que permiten expandir la biblioteca, así como una herramienta de lenguaje natural.

Ventajas y desventajas de usar PyTorch para PNL:

• Ventajas:
  • Marco robusto
  • Plataforma en la nube y ecosistema
• Desventajas:
  • Herramienta de aprendizaje automático general
  • Requiere conocimiento profundo de algoritmos de PNL básicos