10 parasta Python-kirjastoa luonnollisen kielen prosessoinnille

Python on laajalti pidetty parhaana ohjelmointikielenä, ja se on kriittinen tekoäly- (AI) ja koneoppimistöille. Python on erittäin tehokas ohjelmointikieli verrattuna muihin suosittuihin kieliin, ja se on hyvä valinta aloittelijoille sen englanninkielisten komentojen ja syntaksin vuoksi. Yksi Pythonin ohjelmointikielen parhaista puolista on, että se koostuu valtavasta määrästä avoimia kirjastoja, mikä tekee siitä hyödyllisen laajalle valikoimalle tehtäviä.

Python ja NLP

Luonnollisen kielen prosessointi eli NLP on tekoälyn ala, joka pyrkii ymmärtämään luonnollisten ihmiskielen merkityksiä ja konnotaatioita. Tieteenala yhdistää kielitieteiden ja tietojenkäsittelytieteen tekniikoita, joita käytetään luomaan tekniikoita kuten chatboteja ja digitaalisia avustajia.

On monia seikkoja, jotka tekevät Pythonista erinomaisen ohjelmointikielen NLP-projekteille, mukaan lukien sen yksinkertainen syntaksi ja läpinäkyvät semantiikka. Kehittäjät voivat myös käyttää erinomaisia tukikanavia muiden kielten ja työkalujen integroimiseksi.

Ehkä Pythonin paras puoli NLP:lle on, että se tarjoaa kehittäjille laajan valikoiman NLP-työkaluja ja kirjastoja, jotka mahdollistavat useiden tehtävien suorittamisen, kuten aiheen mallinnuksen, asiakirjan luokittelun, sanaosuuden (POS) merkitsemisen, sanavektorien, mielipideanalyysin ja paljon muuta.

Tarkastelkaamme 10 parasta Python-kirjastoa luonnollisen kielen prosessoinnille:

1. Natural Language Toolkit (NLTK)

Listamme kärjessä on Natural Language Toolkit (NLTK), jota pidetään yleisesti parhaana Python-kirjastona NLP:lle. NLTK on olennainen kirjasto, joka tukee tehtäviä kuten luokittelu, merkitseminen, johtaminen, käsittely ja semanttinen päättely. Se on usein valittu aloittelijoille, jotka haluavat osallistua NLP:n ja koneoppimisen aloille.

NLTK on erittäin monipuolinen kirjasto, ja se auttaa luomaan monimutkaisia NLP-funktioita. Se tarjoaa laajan valikoiman algoritmeja valitsemiseen mille tahansa tiettyyn ongelmaan. NLTK tukee useita kieliä sekä nimettyjä entiteettejä monikielisille.

Koska NLTK on merkkijonon käsittelykirjasto, se ottaa merkkijonot syötteenä ja palauttaa merkkijonoja tai merkkijonolistaa tuloksena.

NLTK:n käytön edut ja haitat NLP:lle:

• Edut:
  • Tunnetuin NLP-kirjasto
  • Kolmannen osapuolen laajennukset
• Haitat:
  • Opiskelukäyrä
  • Hidas joskus
  • Ei neuroverkkomalleja
  • Jakaa vain lauseita

2. spaCy

SpaCy on avoimen lähdekoodin NLP-kirjasto, joka on suunniteltu nimenomaan tuotantokäyttöön. SpaCy mahdollistaa kehittäjille sovellusten luomisen, jotka voivat prosessoida ja ymmärtää suuria määriä tekstiä. Python-kirjastoa käytetään usein luomaan luonnollisen kielen ymmärtämisjärjestelmiä ja tietojen poimintajärjestelmiä.

Yksi spaCyn tärkeimmistä eduista on, että se tukee tokenisointia yli 49 kielelle, ja se on ladattu esikoulutetuilla tilastollisilla malleilla ja sanavektoreilla. Jotkut spaCyn huippusovelluksista ovat hakusanojen täydennys, oikominen, verkkokommenttien analyysi, avainaiheiden poiminta ja paljon muuta.

SpaCyn käytön edut ja haitat NLP:lle:

• Edut:
  • Nopea
  • Helppo käyttää
  • Hyvä aloittelijoille
  • Riippuu neuroverkoista mallien kouluttamiseen
• Haitat:
  • Ei yhtä joustava kuin muut kirjastot kuten NLTK

3. Gensim

Toinen huipputason Python-kirjasto NLP:lle on Gensim. Alun perin kehitetty aiheen mallinnukseen, kirjastoa käytetään nyt monissa NLP-tehtävissä, kuten asiakirjan indeksoinnissa. Gensim perustuu algoritmeihin, jotka käsittelevät syötettä, joka on suurempi kuin RAM.

Gensimin intuitiivisilla käyttöliittymillä saavutetaan tehokkaita moniydintoteutuksia algoritmeille kuten Latent Semantic Analysis (LSA) ja Latent Dirichlet Allocation (LDA). Jotkut kirjaston muista huippusovelluksista ovat tekstin samankaltaisuuden etsintä ja sanojen ja asiakirjojen muuntaminen vektoreiksi.

Gensimin käytön edut ja haitat NLP:lle:

• Edut:
  • Intuitiivinen käyttöliittymä
  • Skaalautuva
  • Tehokas toteutus suosituille algoritmeille kuten LSA ja LDA
• Haitat:
  • Suunniteltu valvomattomaan tekstien mallinnukseen
  • Usein tarvitsee toimia muiden kirjastojen kanssa kuten NLTK

5. CoreNLP

Stanford CoreNLP on kirjasto, joka koostuu useista ihmisen kielen teknologian työkaluista, jotka auttavat soveltamisessa lingvistisiä analyysityökaluja tekstiin. CoreNLP mahdollistaa sinun poimia laajan valikoiman tekstiominaisuuksia, kuten nimettyjen entiteettien tunnistamisen, sanaosuuden merkitsemisen ja paljon muuta vain muutamalla koodirivillä.

Yksi CoreNLP:n ainutlaatuisista piirteistä on, että se sisällyttää Stanford NLP-työkalut kuten parserin, mielipideanalyysin, sanaosuuden (POS) merkitsemisen ja nimettyjen entiteettien tunnistajan (NER). Se tukee viittä kieltä: englanti, arabia, kiina, saksa, ranska ja espanja.

CoreNLP:n käytön edut ja haitat NLP:lle:

• Edut:
  • Helppo käyttää
  • Yhdistää erilaisia lähestymistapoja
  • Avoin lähdekoodilinen lisenssi
• Haitat:
  • Vanha käyttöliittymä
  • Ei yhtä voimakas kuin muut kirjastot kuten spaCy

5. Pattern

Pattern on erinomainen vaihtoehto niille, jotka etsivät yleiskäyttöistä Python-kirjastoa NLP:lle. Se on monitietokirjasto, joka voi käsitellä NLP:tä, datakaiverrusta, verkostoanalyysiä, koneoppimista ja visualisointia. Se sisältää moduuleja datan kaiverrukseen hakukoneiden, Wikipedian ja sosiaalisen median avulla.

Pattern on yksi NLP-tehtävien hyödyllisimmistä kirjastoista, ja se tarjoaa ominaisuuksia kuten yli- ja vertailijoiden etsintä sekä tosiasia- ja mielipidetunnistus. Nämä ominaisuudet auttavat sitä erottumaan muista huipputason kirjastoista.

Patternin käytön edut ja haitat NLP:lle:

• Edut:
  • Datatutkimuksen verkkopalvelut
  • Verkostoanalyysi ja visualisointi
• Haitat:
  • Puute optimoinnista joillekin NLP-tehtäville

6. TextBlob

TextBlob on hyvä vaihtoehto kehittäjille, jotka haluavat aloittaa NLP:n Pythonissa. Se tarjoaa hyvän valmistelun NLTK:lle, ja sen helppokäyttöinen käyttöliittymä mahdollistaa aloittelijoiden nopean oppimisen perus-NLP-sovelluksista kuten mielipideanalyysistä ja substantiivin fraasin etsinnästä.

Toinen TextBlobin huippusovellus on käännökset, mikä on vaikuttavaa, kun otetaan huomioon sen monimutkainen luonne. TextBlob perii kuitenkin NLTK:ltä heikon suorituskyvyn, eikä sitä pidä käyttää suurten tuotantoprosessien kanssa.

TextBlobin käytön edut ja haitat NLP:lle:

• Edut:
  • Hyvä aloittelijoille
  • Tarjoaa perustan NLTK:lle
  • Helppokäyttöinen käyttöliittymä
• Haitat:
  • Heikko suorituskyky periytyy NLTK:ltä
  • Ei sovellu suurten tuotantoprosessien käyttöön

7. PyNLPI

PyNLPI, joka lausutaan “pineapple”, on yksi lisä Python-kirjasto NLP:lle. Se sisältää erilaisia mukautettuja Python-moduuleja NLP-tehtäviin, ja yksi sen tärkeimmistä ominaisuuksista on laaja kirjasto FoLiA XML:lle (Format for Linguistic Annotation).

Jokainen erillinen moduuli ja paketti on hyödyllinen perus- ja edistyneille NLP-tehtäville, kuten n-grammien etsintä, taajuuusluetteloiden luominen ja yksinkertaisen tai monimutkaisen kielen mallin rakentaminen.

PyNLPI:n käytön edut ja haitat NLP:lle:

• Edut:
  • N-grammien etsintä ja muut perustehtävät
  • Modulaarinen rakenne
• Haitat:
  • Rajoitettu dokumentaatio

8. scikit-learn

Alun perin SciPy-kirjaston kolmannen osapuolen laajennus, scikit-learn on nyt itsenäinen Python-kirjasto Githubissa. Sitä käytetään suurilla yrityksillä kuten Spotify, ja siinä on monia hyötyjä. Yksi niistä on, että se on erittäin hyödyllinen perinteisille koneoppimisen algoritmeille, kuten roskapostin havaitsemiselle, kuvantunnistukselle, ennustamiselle ja asiakassegmentoinnille.

Scikit-learn voidaan myös käyttää NLP-tehtäviin kuten tekstin luokitteluun, joka on yksi tärkeimmistä tehtävistä valvotussa koneoppimisessa. Toinen huippusovellus on mielipideanalyysi, jonka scikit-learn voi auttaa suorittamaan tietojen kautta mielipiteiden tai tunteiden analysointiin.

Scikit-learnin käytön edut ja haitat NLP:lle:

• Edut:
  • Monipuolinen valikoima malleja ja algoritmeja
  • Rakentuu SciPy:n ja NumPy:n päälle
  • Todistettu ennätyksellinen soveltaminen
• Haitat:
  • Rajoitettu tuki syvälle oppimiselle

9. Polyglot

Loppumme listaa on Polyglot, joka on avoimen lähdekoodin Python-kirjasto, jota käytetään eri NLP-operaatioihin. Perustuen NumPyyn, se on erittäin nopea kirjasto, joka tarjoaa laajan valikoiman omistuneita komentoja.

Yksi syy, miksi Polyglot on niin hyödyllinen NLP:lle, on, että se tukee laajaa monikielisyyttä. Sen dokumentaatio osoittaa, että se tukee tokenisointia 165 kielelle, kielen tunnistamista 196 kielelle ja sanaosuuden merkitsemistä 16 kielelle.

Polyglotin käytön edut ja haitat NLP:lle:

• Edut:
  • Monikielinen, lähellä 200 ihmiskieltä joissakin tehtävissä
  • Rakentuu NumPy:n päälle
• Haitat:
  • Pienempi yhteisö verrattuna muihin kirjastoihin kuten NLTK ja spaCy

10. PyTorch

Sulkiessamme listamme 10 parhaasta Python-kirjastosta NLP:lle on PyTorch, avoimen lähdekoodin kirjasto, jonka Facebookin tekoälytutkimusryhmä loi vuonna 2016. Kirjaston nimi on johdettu Torchista, joka on syväoppimisen kehys, kirjoitettu Luassa.

PyTorch mahdollistaa useiden tehtävien suorittamisen, ja se on erityisen hyödyllinen syväoppimisen sovelluksille kuten NLP ja tietokoneen näkö.

Jotkut PyTorchin parhaista puolista ovat sen suoritusnopeus, jonka se saavuttaa jopa käsitellessään raskaita graafeja. Se on myös joustava kirjasto, joka voi toimia yksinkertaistetuilla prosessoreilla tai CPU:lla ja GPU:lla. PyTorchilla on voimakkaat API:t, jotka mahdollistavat kirjaston laajentamisen, sekä luonnollisen kielen työkalupaketti.

PyTorchin käytön edut ja haitat NLP:lle:

• Edut:
  • Vankka kehys
  • Pilvipohjainen alusta ja ekosysteemi
• Haitat:
  • Yleinen koneoppimisen työkalupaketti
  • Vaativa syvän oppimisen ydinalgoritmien perustiedot