Las 10 mejores bibliotecas de Python para el procesamiento del lenguaje natural

Python es ampliamente considerado el mejor lenguaje de programación y es fundamental para las tareas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático. Python es un lenguaje de programación extremadamente eficiente en comparación con otros lenguajes convencionales 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 consta de una gran cantidad de bibliotecas de código abierto, lo que lo hace útil para una amplia gama de tareas. 

Python y PNL

El procesamiento del 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 de Python un gran lenguaje de programación para proyectos de NLP, incluida 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 NLP es que proporciona a los desarrolladores una amplia gama de herramientas y bibliotecas de NLP que les permiten manejar una serie de tareas, como el modelado de temas, la clasificación de documentos, el etiquetado de partes del discurso (POS), vectores de palabras, análisis de sentimientos y más. 

Echemos un vistazo a las 10 mejores bibliotecas de Python para el procesamiento del lenguaje natural: 

1. Kit de herramientas de lenguaje natural (NLTK) 

Encabezando nuestra lista está Natural Language Toolkit (NLTK), que se considera ampliamente la mejor biblioteca de Python para NLP. NLTK es una biblioteca esencial que admite tareas como clasificación, etiquetado, derivación, análisis y razonamiento semántico. A menudo lo eligen los principiantes que buscan involucrarse en los campos de la PNL y el aprendizaje automático. 

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

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

Pros y contras de usar NLTK para PNL: 

• Pros:
  • La biblioteca de PNL más conocida
  • Extensiones de terceros
• Contras: 
  • Curva de aprendizaje
  • Lento a veces
  • Sin modelos de redes neuronales
  • Solo divide el texto por oraciones

2. spacy

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

Uno de los otros beneficios principales de spaCy es que admite tokenización para más de 49 idiomas gracias a que está cargado con modelos estadísticos y vectores de palabras previamente entrenados. Algunos de los principales casos de uso de spaCy incluyen autocompletado de búsqueda, autocorrección, análisis de reseñas en línea, extracción de temas clave y mucho más.

Pros y contras de usar spaCy para PNL: 

• Pros:
  • Rápido
  • Fácil de Usar
  • Ideal para desarrolladores principiantes.
  • Se basa en redes neuronales para entrenar modelos.
• Contras: 
  • No es tan flexible como otras bibliotecas como NLTK

3. Gensim

Otra biblioteca superior de Python para NLP es Gensim. Originalmente desarrollada para el modelado de temas, la biblioteca ahora se usa para una variedad de tareas de NLP, como la indexación de documentos. Gensim se basa en algoritmos para procesar entradas más grandes que la RAM. 

Con sus interfaces intuitivas, Gensim logra implementaciones multinúcleo eficientes de algoritmos como el análisis semántico latente (LSA) y la asignación de Dirichlet latente (LDA). Algunos de los otros casos de uso principales de la biblioteca incluyen encontrar similitudes de texto y convertir palabras y documentos en vectores. 

Pros y contras de usar Gensim para PNL: 

• Pros:
  • Interfaz intuitiva
  • Escalable
  • Implementación eficiente de algoritmos populares como LSA y LDA
• Contras: 
  • Diseñado para el modelado de texto sin supervisión
  • A menudo debe usarse con otras bibliotecas como NLTK

5. NLP central 

Stanford CoreNLP es una biblioteca que consta de una variedad de herramientas tecnológicas del lenguaje humano que ayudan con la aplicación de herramientas de análisis lingüístico a un fragmento de texto. CoreNLP le permite extraer una amplia gama de propiedades de texto, como el reconocimiento de entidades nombradas, 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 Stanford NLP como el analizador, el análisis de sentimientos, el etiquetador de parte del discurso (POS) y el reconocedor de entidades nombradas (NER). Admite cinco idiomas en total: inglés, árabe, chino, alemán, francés y español. 

Pros y contras de usar CoreNLP para PNL: 

• Pros:
  • Fácil de Usar
  • Combina varios enfoques. 
  • Licencia de código abierto
• Contras: 
  • Interfaz obsoleta
  • No es tan potente como otras bibliotecas como spaCy

5. Patrón de Costura

Pattern es una excelente opción para cualquiera que busque una biblioteca de Python todo en uno para NLP. Es una biblioteca multipropósito que puede manejar NLP, minería de datos, análisis de redes, aprendizaje automático y visualización. Incluye módulos para minería de datos de ingenieros de búsqueda, Wikipedia y redes sociales. 

Pattern se considera una de las bibliotecas más útiles para las tareas de PNL, ya que proporciona características como encontrar superlativos y comparativos, así como detección de hechos y opiniones. Estas características lo ayudan a destacarse entre otras bibliotecas principales. 

Pros y contras de usar Pattern para PNL: 

• Pros:
  • Servicios web de minería de datos
  • Análisis y visualización de redes
• Contras: 
  • Carece de optimización para algunas tareas de PNL

6. Blob de texto

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

Otra de las principales aplicaciones de TextBlob son las traducciones, lo cual es impresionante dada su naturaleza compleja. Dicho esto, TextBlob hereda el bajo rendimiento de NLTK y no debe usarse para producción a gran escala. 

Pros y contras de usar TextBlob para NLP: 

• Pros:
  • Ideal para principiantes
  • Proporciona trabajo preliminar para NLTK
  • Interfaz fácil de usar
• Contras: 
  • Bajo rendimiento heredado de NLTK
  • No es bueno para el uso de producción a gran escala

7. PyNLPI 

PyNLPI, que se pronuncia como 'piña', es una biblioteca de Python más para NLP. Contiene varios módulos de Python hechos a medida para tareas de NLP, y una de sus principales características es una amplia biblioteca para trabajar con FoLiA XML (Formato para anotación lingüística). 

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

Pros y contras de usar PyNLPI para NLP: 

• Pros:
  • Extracción de n-gramas y otras tareas básicas
  • Estructura modular
• Contras: 
  • Documentación limitada 

8. scikit-aprender

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

Dicho esto, scikit-learn también se puede usar para tareas de NLP como la clasificación de texto, que es una de las tareas más importantes en el aprendizaje automático supervisado. Otro caso de uso principal es el análisis de sentimientos, que scikit-learn puede ayudar a analizar opiniones o sentimientos a través de datos.

Pros y contras de usar PyNLPI para NLP: 

• Pros:
  • Versátil con variedad de modelos y algoritmos
  • Basado en SciPy y NumPy
  • Registro comprobado de aplicaciones en la vida real
• Contras: 
  • Soporte limitado para el aprendizaje profundo

9. Polígloto

Casi al final de nuestra lista está Polyglot, que es una biblioteca de Python de código abierto que se utiliza para realizar diferentes operaciones de PNL. Basado 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 la PNL es que admite numerosas aplicaciones multilingües. Su documentación muestra que admite tokenización para 165 idiomas, detección de idioma para 196 idiomas y etiquetado de parte del discurso para 16 idiomas. 

Pros y contras de usar Polyglot para PNL: 

• Pros:
  • Multilingüe con cerca de 200 idiomas humanos en algunas tareas
  • Construido sobre NumPy
• Contras: 
  • Comunidad más pequeña en comparación con otras bibliotecas como NLTK y spaCy

10. PyTorch

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

PyTorch le 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 cuando maneja gráficos pesados. También es una biblioteca flexible, capaz de operar en procesadores simplificados o CPU y GPU. PyTorch tiene potentes API que le permiten ampliar la biblioteca, así como un conjunto de herramientas de lenguaje natural. 

Pros y contras de usar Pytorch para NLP: 

• Pros:
  • Marco robusto
  • Plataforma y ecosistema en la nube
• Contras: 
  • Kit de herramientas de aprendizaje automático general
  • Requiere un conocimiento profundo de los algoritmos centrales de NLP