10 parimat Pythoni teeki loomuliku keele töötlemiseks

Pythoni peetakse laialdaselt parimaks programmeerimiskeeleks ning see on kriitilise tähtsusega tehisintellekti (AI) ja masinõppe ülesannete jaoks. Python on teiste tavakeeltega võrreldes äärmiselt tõhus programmeerimiskeel ning tänu oma ingliskeelsetele käskudele ja süntaksile on see suurepärane valik algajatele. Pythoni programmeerimiskeele üks parimaid aspekte on see, et see koosneb suurest hulgast avatud lähtekoodiga teekide kogudest, mis muudavad selle kasulikuks laiaulatuslike ülesannete jaoks. 

Python ja NLP

Looduskeele töötlemine ehk NLP on tehisintellekti valdkond, mille eesmärk on mõista loomulike inimkeelte semantikat ja konnotatsioone. See interdistsiplinaarne valdkond ühendab lingvistika ja arvutiteaduse valdkondade tehnikaid, mida kasutatakse selliste tehnoloogiate loomiseks nagu vestlusrobotid ja digitaalsed assistendid. 

Pythoni teeb NLP-projektide jaoks suurepäraseks programmeerimiskeeleks palju aspekte, sealhulgas lihtne süntaks ja läbipaistev semantika. Arendajatel on juurdepääs ka suurepärastele tugikanalitele teiste keelte ja tööriistadega integreerimiseks. 

Võib-olla on Pythoni parim aspekt NLP jaoks see, et see pakub arendajatele laia valikut NLP tööriistu ja teeke, mis võimaldavad neil hakkama saada paljude ülesannetega, näiteks teemade modelleerimine, dokumentide klassifitseerimine, kõneosa (POS) märgistamine, sõnavektorid, sentimentaalsuse analüüs ja palju muud. 

Vaatame 10 parimat Pythoni teeki loomuliku keele töötlemiseks: 

1. Loomuliku keele tööriistakomplekt (NLTK) 

Meie nimekirja tipus on Natural Language Toolkit (NLTK), mida peetakse laialdaselt parimaks Pythoni teekiks NLP jaoks. NLTK on oluline teek, mis toetab selliseid ülesandeid nagu klassifitseerimine, sildistamine, tüvede moodustamine, parsimine ja semantiline arutluskäik. Selle valivad sageli algajad, kes soovivad NLP ja masinõppe valdkonnas tegutseda. 

NLTK on väga mitmekülgne teek, mis aitab teil luua keerukaid NLP-funktsioone. See pakub teile laia valikut algoritme, mille vahel valida mis tahes konkreetse probleemi lahendamiseks. NLTK toetab mitmesuguseid keeli ja nimetatud entiteete mitme keele jaoks. 

Kuna NLTK on stringide töötlemise teek, võtab see sisendiks stringe ja tagastab väljundina stringe või stringide loendeid. 

NLTK kasutamise plussid ja miinused NLP jaoks: 

• Plussid:
  • Kõige tuntum NLP raamatukogu
  • Kolmanda osapoole laiendused
• Miinused: 
  • Õppimiskõver
  • Kohati aeglane
  • Neuraalvõrgu mudeleid pole
  • Jagab teksti ainult lauseteks

2. ruumiline

SpaCy on avatud lähtekoodiga keeleõppe (NLP) teek, mis on spetsiaalselt loodud tootmiskasutuseks. SpaCy võimaldab arendajatel luua rakendusi, mis suudavad töödelda ja mõista suuri tekstimahtusid. Pythoni teeki kasutatakse sageli loomuliku keele mõistmise süsteemide ja teabe ekstraheerimise süsteemide loomiseks. 

Üks spaCy teistest olulistest eelistest on see, et see toetab tokeniseerimist enam kui 49 keeles tänu eelnevalt treenitud statistilistele mudelitele ja sõnavektoritele. Mõned spaCy peamised kasutusjuhud hõlmavad otsingu automaatset täitmist, automaatkorrektuuri, veebiarvustuste analüüsimist, võtmeteemade eraldamist ja palju muud.

NLP-s spaCy kasutamise plussid ja miinused: 

• Plussid:
  • kiire
  • Lihtne kasutada
  • Suurepärane algajatele arendajatele
  • Tugineb treeningmudelite jaoks närvivõrkudele
• Miinused: 
  • Pole nii paindlik kui teised teegid, näiteks NLTK

3. Gensim

Teine populaarne Pythoni teek NLP jaoks on Gensim. Algselt teemade modelleerimiseks välja töötatud teeki kasutatakse nüüd mitmesuguste NLP ülesannete jaoks, näiteks dokumentide indekseerimiseks. Gensim tugineb algoritmidele, et töödelda sisendit, mis on suurem kui RAM. 

Oma intuitiivsete liidestega saavutab Gensim selliste algoritmide nagu latentsemantiline analüüs (LSA) ja latentse Dirichlet' allokatsioon (LDA) tõhusad mitmetuumalised implementatsioonid. Mõned teeki teised peamised kasutusjuhud hõlmavad teksti sarnasuse leidmist ning sõnade ja dokumentide teisendamist vektoriteks. 

Gensimi plussid ja miinused NLP jaoks: 

• Plussid:
  • Intuitiivne liides
  • skaleeritav
  • Populaarsete algoritmide, näiteks LSA ja LDA, tõhus rakendamine
• Miinused: 
  • Mõeldud järelevalveta teksti modelleerimiseks
  • Sageli tuleb seda kasutada koos teiste teekidega, näiteks NLTK-ga

5. CoreNLP 

Stanfordi CoreNLP on teek, mis koosneb erinevatest inimkeele tehnoloogia tööriistadest, mis aitavad rakendada keeleanalüüsi tööriistu tekstile. CoreNLP võimaldab teil vaid mõne koodireaga eraldada laia valikut teksti omadusi, näiteks nimetatud üksuste tuvastamist, kõneosa märgistamist ja palju muud. 

Üks CoreNLP ainulaadseid aspekte on see, et see sisaldab Stanfordi keele keelelise töötlemise tööriistu nagu parser, sentimentaalne analüüs, kõneosa (POS) sildistaja ja nimetatud üksuste tuvastaja (NER). See toetab kokku viit keelt: inglise, araabia, hiina, saksa, prantsuse ja hispaania keelt. 

CoreNLP kasutamise plussid ja miinused NLP jaoks: 

• Plussid:
  • Lihtne kasutada
  • Kombineerib erinevaid lähenemisviise 
  • Avatud lähtekoodiga litsents
• Miinused: 
  • Aegunud liides
  • Pole nii võimas kui teised teegid, näiteks spaCy

5. Muster

Pattern on suurepärane valik kõigile, kes otsivad kõikehõlmavat Pythoni teeki NLP jaoks. See on mitmeotstarbeline teek, mis saab hakkama NLP, andmekaevandamise, võrguanalüüsi, masinõppe ja visualiseerimisega. See sisaldab mooduleid andmekaevandamiseks otsingumootorite inseneridelt, Vikipeedialt ja sotsiaalvõrgustikelt. 

Mustriraamatukogu peetakse üheks kasulikumaks NLP-ülesannete jaoks, pakkudes selliseid funktsioone nagu ülivõrduste ja võrdluste leidmine ning faktide ja arvamuste tuvastamine. Need funktsioonid aitavad sellel teiste tippteekide seas silma paista. 

NLP-s mustri kasutamise plussid ja miinused: 

• Plussid:
  • Andmekaevandamise veebiteenused
  • Võrgu analüüs ja visualiseerimine
• Miinused: 
  • Mõne NLP ülesande jaoks puudub optimeerimine

6. TextBlob

TextBlob on suurepärane valik arendajatele, kes soovivad Pythonis NLP-ga alustada, pakkudes head ettevalmistust NLTK-ks. Sellel on hõlpsasti kasutatav liides, mis võimaldab algajatel kiiresti õppida NLP põhirakendusi, nagu sentimentaalne analüüs ja nimisõnafraaside eraldamine. 

Teine TextBlobi populaarne rakendus on tõlked, mis on oma keerukuse tõttu muljetavaldav. Siiski pärib TextBlob NLTK madala jõudlusega omadused ja seda ei tohiks kasutada suuremahuliseks tootmiseks. 

TextBlobi kasutamise plussid ja miinused NLP jaoks: 

• Plussid:
  • Suurepärane algajatele
  • Annab aluse NLTK-le
  • Lihtsalt kasutatav liides
• Miinused: 
  • NLTK-lt päritud madal jõudlus
  • Ei sobi suurtootmiseks

7. PyNLPI 

PyNLPI, mida hääldatakse kui 'ananass', on järjekordne Pythoni teek keelelise kirjanduse (NLP) jaoks. See sisaldab mitmesuguseid kohandatud Pythoni mooduleid NLP-ülesannete jaoks ja üks selle peamisi funktsioone on ulatuslik teek FoLiA XML-iga (Format for Linguistic Annotation) töötamiseks. 

Kõik eraldatud moodulid ja paketid on kasulikud nii standardsete kui ka keerukamate keelelise keele õppimise ülesannete jaoks. Mõned neist ülesannetest hõlmavad n-grammide ja sagedusloendite ekstraheerimist ning lihtsa või keeruka keelemudeli loomist.

PyNLPI plussid ja miinused NLP jaoks: 

• Plussid:
  • n-grammide ekstraheerimine ja muud põhiülesanded
  • Modulaarne struktuur
• Miinused: 
  • Piiratud dokumentatsioon 

8. skikit õppima

Algselt SciPy teegi kolmanda osapoole laiendusena loodud scikit-learn on nüüd Githubis eraldiseisev Pythoni teek. Seda kasutavad suured ettevõtted nagu Spotify ja selle kasutamisel on palju eeliseid. Esiteks on see väga kasulik klassikaliste masinõppe algoritmide jaoks, näiteks rämpsposti tuvastamiseks, piltide tuvastamiseks, ennustamiseks ja klientide segmenteerimiseks. 

Sellega öeldes saab scikit-learni kasutada ka NLP-ülesannete jaoks, näiteks teksti klassifitseerimiseks, mis on juhendatud masinõppes üks olulisemaid ülesandeid. Teine populaarne kasutusjuhtum on sentimentaalsuse analüüs, mida scikit-learn aitab läbi viia arvamuste või tunnete analüüsimiseks andmete kaudu.

PyNLPI plussid ja miinused NLP jaoks: 

• Plussid:
  • Mitmekülgne tänu paljudele mudelitele ja algoritmidele
  • Ehitatud SciPy ja NumPy baasil
  • Tõestatud kogemused reaalsetes rakendustes
• Miinused: 
  • Piiratud tugi süvaõppele

9. Polüglott

Meie nimekirja lõpupoole on Polyglot, mis on avatud lähtekoodiga Pythoni teek, mida kasutatakse erinevate NLP-toimingute tegemiseks. See Numpy-l põhinev uskumatult kiire teek pakub laia valikut spetsiaalseid käske. 

Üks põhjusi, miks Polyglot on keelelise kirjutamise jaoks nii kasulik, on see, et see toetab ulatuslikke mitmekeelseid rakendusi. Selle dokumentatsioon näitab, et see toetab 165 keele tokeniseerimist, 196 keele keele tuvastamist ja 16 keele kõneosa märgistamist. 

Polygloti plussid ja miinused NLP jaoks: 

• Plussid:
  • Mitmekeelne, mõnes ülesandes ligi 200 inimkeelt
  • Ehitatud NumPy peale
• Miinused: 
  • Väiksem kogukond võrreldes teiste raamatukogudega, näiteks NLTK ja spaCy

10. PyTorch

Meie kümne parima NLP Pythoni teegi nimekirja lõpetab PyTorch, avatud lähtekoodiga teek, mille lõi Facebooki tehisintellekti uurimisrühm 2016. aastal. Teegi nimi on tuletatud Torchist, mis on süvaõppe raamistik, mis on kirjutatud Lua programmeerimiskeeles. 

PyTorch võimaldab teil täita paljusid ülesandeid ja see on eriti kasulik süvaõppe rakenduste jaoks, nagu näiteks NLP ja arvutinägemine. 

Mõned PyTorchi parimad küljed hõlmavad selle suurt teostuskiirust, mida see suudab saavutada isegi mahukate graafikute käsitlemisel. See on ka paindlik teek, mis on võimeline töötama lihtsustatud protsessoritel või protsessoritel ja graafikaprotsessoritel. PyTorchil on võimsad API-d, mis võimaldavad teil teeki laiendada, samuti loomuliku keele tööriistakomplekt. 

Pytorchi plussid ja miinused NLP jaoks: 

• Plussid:
  • Tugev raamistik
  • Pilveplatvorm ja ökosüsteem
• Miinused: 
  • Üldine masinõppe tööriistakomplekt
  • Nõuab põhjalikke teadmisi NLP põhialgoritmidest