प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए 10 सर्वश्रेष्ठ पायथन लाइब्रेरी

पायथन को व्यापक रूप से सर्वश्रेष्ठ प्रोग्रामिंग भाषा माना जाता है, और यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन सीखने के कार्यों के लिए महत्वपूर्ण है। अन्य मुख्यधारा भाषाओं की तुलना में पायथन एक बेहद कुशल प्रोग्रामिंग भाषा है, और यह अपने अंग्रेजी जैसे कमांड और वाक्यविन्यास के कारण शुरुआती लोगों के लिए एक बढ़िया विकल्प है। पायथन प्रोग्रामिंग भाषा का एक और सबसे अच्छा पहलू यह है कि इसमें बड़ी संख्या में ओपन-सोर्स लाइब्रेरी शामिल हैं, जो इसे कई प्रकार के कार्यों के लिए उपयोगी बनाती हैं। 

पायथन और एनएलपी

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, या एनएलपी, एआई का एक क्षेत्र है जिसका उद्देश्य प्राकृतिक मानव भाषाओं के शब्दार्थ और अर्थों को समझना है। अंतःविषय क्षेत्र भाषा विज्ञान और कंप्यूटर विज्ञान के क्षेत्रों की तकनीकों को जोड़ता है, जिसका उपयोग चैटबॉट और डिजिटल सहायक जैसी प्रौद्योगिकियों को बनाने के लिए किया जाता है। 

ऐसे कई पहलू हैं जो पायथन को एनएलपी परियोजनाओं के लिए एक महान प्रोग्रामिंग भाषा बनाते हैं, जिसमें इसका सरल वाक्यविन्यास और पारदर्शी शब्दार्थ शामिल हैं। डेवलपर्स अन्य भाषाओं और उपकरणों के साथ एकीकरण के लिए उत्कृष्ट समर्थन चैनलों तक भी पहुंच सकते हैं। 

शायद एनएलपी के लिए पायथन का सबसे अच्छा पहलू यह है कि यह डेवलपर्स को एनएलपी टूल और लाइब्रेरी की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है जो उन्हें विषय मॉडलिंग, दस्तावेज़ वर्गीकरण, पार्ट-ऑफ-स्पीच (पीओएस) टैगिंग जैसे कई कार्यों को संभालने की अनुमति देता है। शब्द वैक्टर, भावना विश्लेषण, और बहुत कुछ। 

आइए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए 10 सर्वश्रेष्ठ पायथन लाइब्रेरीज़ पर एक नज़र डालें: 

1. प्राकृतिक भाषा टूलकिट (एनएलटीके) 

हमारी सूची में सबसे ऊपर नेचुरल लैंग्वेज टूलकिट (एनएलटीके) है, जिसे व्यापक रूप से एनएलपी के लिए सर्वश्रेष्ठ पायथन लाइब्रेरी माना जाता है। एनएलटीके एक आवश्यक पुस्तकालय है जो वर्गीकरण, टैगिंग, स्टेमिंग, पार्सिंग और सिमेंटिक रीजनिंग जैसे कार्यों का समर्थन करता है। इसे अक्सर एनएलपी और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में शामिल होने के इच्छुक शुरुआती लोगों द्वारा चुना जाता है। 

एनएलटीके एक अत्यधिक बहुमुखी लाइब्रेरी है, और यह आपको जटिल एनएलपी फ़ंक्शन बनाने में मदद करती है। यह आपको किसी विशेष समस्या के लिए चुनने के लिए एल्गोरिदम का एक बड़ा सेट प्रदान करता है। एनएलटीके विभिन्न भाषाओं के साथ-साथ बहु भाषा के लिए नामित इकाइयों का भी समर्थन करता है। 

क्योंकि एनएलटीके एक स्ट्रिंग प्रोसेसिंग लाइब्रेरी है, यह स्ट्रिंग्स को इनपुट के रूप में लेता है और आउटपुट के रूप में स्ट्रिंग्स या स्ट्रिंग्स की सूची लौटाता है। 

एनएलपी के लिए एनएलटीके का उपयोग करने के फायदे और नुकसान: 

• पेशेवरों:
  • सबसे प्रसिद्ध एनएलपी लाइब्रेरी
  • तृतीय-पक्ष एक्सटेंशन
• विपक्ष: 
  • सीखने की अवस्था
  • कभी-कभी धीमा
  • कोई तंत्रिका नेटवर्क मॉडल नहीं
  • केवल पाठ को वाक्यों द्वारा विभाजित करता है

2. spacy

स्पासी एक ओपन-सोर्स एनएलपी लाइब्रेरी है जिसे स्पष्ट रूप से उत्पादन उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया है। SpaCy डेवलपर्स को ऐसे एप्लिकेशन बनाने में सक्षम बनाता है जो बड़ी मात्रा में टेक्स्ट को प्रोसेस और समझ सकते हैं। पायथन लाइब्रेरी का उपयोग अक्सर प्राकृतिक भाषा समझ प्रणाली और सूचना निष्कर्षण प्रणाली बनाने के लिए किया जाता है। 

स्पासी के अन्य प्रमुख लाभों में से एक यह है कि यह पूर्व-प्रशिक्षित सांख्यिकीय मॉडल और शब्द वैक्टर के साथ लोड होने के कारण 49 से अधिक भाषाओं के लिए टोकननाइजेशन का समर्थन करता है। स्पासी के कुछ शीर्ष उपयोग मामलों में खोज स्वत: पूर्ण, स्वत: सुधार, ऑनलाइन समीक्षाओं का विश्लेषण करना, प्रमुख विषयों को निकालना और बहुत कुछ शामिल हैं।

एनएलपी के लिए स्पासी का उपयोग करने के फायदे और नुकसान: 

• पेशेवरों:
  • तेज
  • उपयोग करना आसान
  • शुरुआती डेवलपर्स के लिए बढ़िया
  • प्रशिक्षण मॉडल के लिए तंत्रिका नेटवर्क पर निर्भर करता है
• विपक्ष: 
  • एनएलटीके जैसे अन्य पुस्तकालयों जितना लचीला नहीं है

3. जेनसिम

एनएलपी के लिए एक और शीर्ष पायथन लाइब्रेरी जेनसिम है। मूल रूप से विषय मॉडलिंग के लिए विकसित की गई लाइब्रेरी का उपयोग अब दस्तावेज़ अनुक्रमण जैसे विभिन्न एनएलपी कार्यों के लिए किया जाता है। रैम से बड़े इनपुट को प्रोसेस करने के लिए जेनसिम एल्गोरिदम पर निर्भर करता है। 

अपने सहज ज्ञान युक्त इंटरफेस के साथ, जेनसिम लेटेंट सिमेंटिक एनालिसिस (एलएसए) और लेटेंट डिरिचलेट एलोकेशन (एलडीए) जैसे एल्गोरिदम के कुशल मल्टीकोर कार्यान्वयन को प्राप्त करता है। लाइब्रेरी के कुछ अन्य शीर्ष उपयोग मामलों में पाठ समानता ढूंढना और शब्दों और दस्तावेज़ों को वैक्टर में परिवर्तित करना शामिल है। 

एनएलपी के लिए जेनसिम का उपयोग करने के फायदे और नुकसान: 

• पेशेवरों:
  • सहज ज्ञान युक्त अंतरफलक
  • स्केलेबल
  • एलएसए और एलडीए जैसे लोकप्रिय एल्गोरिदम का कुशल कार्यान्वयन
• विपक्ष: 
  • बिना पर्यवेक्षित पाठ मॉडलिंग के लिए डिज़ाइन किया गया
  • अक्सर एनएलटीके जैसे अन्य पुस्तकालयों के साथ उपयोग करने की आवश्यकता होती है

5. कोरएनएलपी 

स्टैनफोर्ड कोरएनएलपी एक पुस्तकालय है जिसमें विभिन्न प्रकार के मानव भाषा प्रौद्योगिकी उपकरण शामिल हैं जो पाठ के एक टुकड़े पर भाषाई विश्लेषण उपकरणों के अनुप्रयोग में मदद करते हैं। CoreNLP आपको कोड की कुछ पंक्तियों के साथ टेक्स्ट गुणों की एक विस्तृत श्रृंखला, जैसे नामित-इकाई पहचान, पार्ट-ऑफ-स्पीच टैगिंग और बहुत कुछ निकालने में सक्षम बनाता है। 

CoreNLP का एक अनोखा पहलू यह है कि इसमें पार्सर, सेंटीमेंट एनालिसिस, पार्ट-ऑफ-स्पीच (POS) टैगर और नामित इकाई पहचानकर्ता (NER) जैसे स्टैनफोर्ड NLP टूल शामिल हैं। यह कुल पांच भाषाओं का समर्थन करता है: अंग्रेजी, अरबी, चीनी, जर्मन, फ्रेंच और स्पेनिश। 

एनएलपी के लिए कोरएनएलपी का उपयोग करने के फायदे और नुकसान: 

• पेशेवरों:
  • उपयोग करना आसान
  • विभिन्न दृष्टिकोणों को जोड़ता है 
  • ओपन सोर्स लाइसेंस
• विपक्ष: 
  • पुराना इंटरफ़ेस
  • SpaCy जैसी अन्य लाइब्रेरियों जितनी शक्तिशाली नहीं है

5. पैटर्न

एनएलपी के लिए ऑल-इन-वन पायथन लाइब्रेरी की तलाश करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए पैटर्न एक बढ़िया विकल्प है। यह एक बहुउद्देशीय पुस्तकालय है जो एनएलपी, डेटा माइनिंग, नेटवर्क विश्लेषण, मशीन लर्निंग और विज़ुअलाइज़ेशन को संभाल सकता है। इसमें खोज इंजीनियरों, विकिपीडिया और सामाजिक नेटवर्क से डेटा खनन के लिए मॉड्यूल शामिल हैं। 

एनएलपी कार्यों के लिए पैटर्न को सबसे उपयोगी पुस्तकालयों में से एक माना जाता है, जो उत्कृष्टता और तुलना खोजने के साथ-साथ तथ्य और राय का पता लगाने जैसी सुविधाएं प्रदान करता है। ये विशेषताएँ इसे अन्य शीर्ष पुस्तकालयों के बीच अलग दिखने में मदद करती हैं। 

एनएलपी के लिए पैटर्न का उपयोग करने के फायदे और नुकसान: 

• पेशेवरों:
  • डाटा माइनिंग वेब सेवाएँ
  • नेटवर्क विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन
• विपक्ष: 
  • कुछ एनएलपी कार्यों के लिए अनुकूलन का अभाव है

6. टेक्स्टबल्ब

पायथन में एनएलपी के साथ शुरुआत करने के इच्छुक डेवलपर्स के लिए एक बढ़िया विकल्प, टेक्स्टब्लॉब एनएलटीके के लिए एक अच्छी तैयारी प्रदान करता है। इसमें उपयोग में आसान इंटरफ़ेस है जो शुरुआती लोगों को भावना विश्लेषण और संज्ञा वाक्यांश निष्कर्षण जैसे बुनियादी एनएलपी अनुप्रयोगों को जल्दी से सीखने में सक्षम बनाता है। 

टेक्स्टब्लॉब के लिए एक अन्य शीर्ष एप्लिकेशन अनुवाद है, जो इसकी जटिल प्रकृति को देखते हुए प्रभावशाली है। जैसा कि कहा गया है, टेक्स्टब्लॉब को कम प्रदर्शन फॉर्म एनएलटीके विरासत में मिला है, और इसका उपयोग बड़े पैमाने पर उत्पादन के लिए नहीं किया जाना चाहिए। 

एनएलपी के लिए टेक्स्टब्लॉब का उपयोग करने के फायदे और नुकसान: 

• पेशेवरों:
  • शुरुआती लोगों के लिए बढ़िया
  • एनएलटीके के लिए आधारभूत कार्य प्रदान करता है
  • आसान उपयोग इंटरफ़ेस
• विपक्ष: 
  • एनएलटीके से विरासत में मिला निम्न प्रदर्शन
  • बड़े पैमाने पर उत्पादन के उपयोग के लिए अच्छा नहीं है

7. पीईएनएलपीआई 

PyNLPI, जिसे 'अनानास' के रूप में उच्चारित किया जाता है, एनएलपी के लिए एक और पायथन लाइब्रेरी है। इसमें एनएलपी कार्यों के लिए विभिन्न कस्टम-निर्मित पायथन मॉड्यूल शामिल हैं, और इसकी शीर्ष विशेषताओं में से एक FoLiA XML (भाषाई एनोटेशन के लिए प्रारूप) के साथ काम करने के लिए एक व्यापक लाइब्रेरी है। 

अलग किए गए मॉड्यूल और पैकेजों में से प्रत्येक मानक और उन्नत एनएलपी कार्यों के लिए उपयोगी है। इनमें से कुछ कार्यों में एन-ग्राम निकालना, आवृत्ति सूचियाँ और एक सरल या जटिल भाषा मॉडल बनाना शामिल है।

एनएलपी के लिए पीईएनएलपीआई का उपयोग करने के फायदे और नुकसान: 

• पेशेवरों:
  • एन-ग्राम निकालना और अन्य बुनियादी कार्य
  • मॉड्यूलर संरचना
• विपक्ष: 
  • सीमित दस्तावेज़ीकरण 

8. scikit सीखने

मूल रूप से SciPy लाइब्रेरी का एक तृतीय-पक्ष एक्सटेंशन, scikit-learn अब Github पर एक स्टैंडअलोन Python लाइब्रेरी है। इसका उपयोग Spotify जैसी बड़ी कंपनियों द्वारा किया जाता है, और इसके उपयोग के कई फायदे हैं। एक के लिए, यह क्लासिकल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए अत्यधिक उपयोगी है, जैसे कि स्पैम का पता लगाने, छवि पहचान, भविष्यवाणी करने और ग्राहक विभाजन के लिए। 

जैसा कि कहा गया है, स्किकिट-लर्न का उपयोग टेक्स्ट वर्गीकरण जैसे एनएलपी कार्यों के लिए भी किया जा सकता है, जो पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग में सबसे महत्वपूर्ण कार्यों में से एक है। एक अन्य शीर्ष उपयोग का मामला भावना विश्लेषण है, जो स्किकिट-लर्न डेटा के माध्यम से राय या भावनाओं का विश्लेषण करने में मदद कर सकता है।

एनएलपी के लिए पीईएनएलपीआई का उपयोग करने के फायदे और नुकसान: 

• पेशेवरों:
  • मॉडलों और एल्गोरिदम की श्रृंखला के साथ बहुमुखी
  • SciPy और NumPy पर निर्मित
  • वास्तविक जीवन के अनुप्रयोगों का सिद्ध रिकॉर्ड
• विपक्ष: 
  • गहन शिक्षा के लिए सीमित समर्थन

9. बहुभाषी

हमारी सूची के अंत में पॉलीग्लॉट है, जो एक ओपन-सोर्स पायथन लाइब्रेरी है जिसका उपयोग विभिन्न एनएलपी ऑपरेशन करने के लिए किया जाता है। नम्पी पर आधारित, यह एक अविश्वसनीय रूप से तेज़ लाइब्रेरी है जो बड़ी संख्या में समर्पित कमांड पेश करती है। 

पॉलीग्लॉट एनएलपी के लिए इतना उपयोगी होने का एक कारण यह है कि यह व्यापक बहुभाषी अनुप्रयोगों का समर्थन करता है। इसके दस्तावेज़ीकरण से पता चलता है कि यह 165 भाषाओं के लिए टोकननाइजेशन, 196 भाषाओं के लिए भाषा का पता लगाने और 16 भाषाओं के लिए पार्ट-ऑफ-स्पीच टैगिंग का समर्थन करता है। 

एनएलपी के लिए पॉलीग्लॉट का उपयोग करने के फायदे और नुकसान: 

• पेशेवरों:
  • कुछ कार्यों में लगभग 200 मानव भाषाओं के साथ बहुभाषी
  • Numpy के शीर्ष पर निर्मित
• विपक्ष: 
  • एनएलटीके और स्पासी जैसे अन्य पुस्तकालयों की तुलना में छोटा समुदाय

10. पायटॉर्च

एनएलपी के लिए 10 सर्वश्रेष्ठ पायथन लाइब्रेरी की हमारी सूची को बंद करने वाला है PyTorch, जो 2016 में फेसबुक की AI अनुसंधान टीम द्वारा बनाई गई एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है। लाइब्रेरी का नाम टॉर्च से लिया गया है, जो लुआ प्रोग्रामिंग भाषा में लिखा गया एक गहन शिक्षण ढांचा है। . 

PyTorch आपको कई कार्य करने में सक्षम बनाता है, और यह एनएलपी और कंप्यूटर विज़न जैसे गहन शिक्षण अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है। 

PyTorch के कुछ सर्वोत्तम पहलुओं में इसकी निष्पादन की उच्च गति शामिल है, जिसे यह भारी ग्राफ़ को संभालते समय भी प्राप्त कर सकता है। यह एक लचीली लाइब्रेरी भी है, जो सरलीकृत प्रोसेसर या सीपीयू और जीपीयू पर काम करने में सक्षम है। PyTorch में शक्तिशाली एपीआई हैं जो आपको लाइब्रेरी के साथ-साथ प्राकृतिक भाषा टूलकिट का विस्तार करने में सक्षम बनाती हैं। 

एनएलपी के लिए पाइटोरच का उपयोग करने के फायदे और नुकसान: 

• पेशेवरों:
  • मजबूत ढांचा
  • क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म और पारिस्थितिकी तंत्र
• विपक्ष: 
  • सामान्य मशीन लर्निंग टूलकिट
  • कोर एनएलपी एल्गोरिदम का गहन ज्ञान आवश्यक है