10 Migliori Librerie Python per l’Elaborazione del Linguaggio Naturale

Python è ampiamente considerato il miglior linguaggio di programmazione e rappresenta un elemento critico per le attività di intelligenza artificiale (AI) e apprendimento automatico. Python è un linguaggio di programmazione estremamente efficiente se paragonato ad altri linguaggi di programmazione mainstream e rappresenta una scelta eccellente per i principianti grazie ai suoi comandi e sintassi simili all’inglese. Un altro aspetto tra i migliori del linguaggio di programmazione Python è che consiste in una grande quantità di librerie open-source, che lo rendono utile per una vasta gamma di attività.

Python e NLP

L’elaborazione del linguaggio naturale, o NLP, è un campo dell’AI che mira a comprendere la semantica e le connotazioni dei linguaggi umani naturali. Il campo interdisciplinare combina tecniche provenienti dalle aree della linguistica e dell’informatica, utilizzate per creare tecnologie come chatbot e assistenti digitali.

Ci sono molti aspetti che rendono Python un ottimo linguaggio di programmazione per progetti NLP, tra cui la sua sintassi semplice e la semantica trasparente. Gli sviluppatori possono anche accedere a canali di supporto eccellenti per l’integrazione con altri linguaggi e strumenti.

Forse l’aspetto migliore di Python per NLP è che fornisce agli sviluppatori una vasta gamma di strumenti e librerie NLP che consentono di gestire una serie di attività, come la modellazione di argomenti, la classificazione di documenti, il tagging delle parti del discorso (POS), i vettori di parole, l’analisi del sentimento e molto altro.

Vediamo le 10 migliori librerie Python per l’elaborazione del linguaggio naturale:

1. Natural Language Toolkit (NLTK)

In cima alla nostra lista c’è Natural Language Toolkit (NLTK), ampiamente considerata la migliore libreria Python per NLP. NLTK è una libreria essenziale che supporta attività come la classificazione, il tagging, lo stemming, il parsing e il ragionamento semantico. È spesso scelta dai principianti che desiderano iniziare a lavorare nei campi dell’NLP e dell’apprendimento automatico.

NLTK è una libreria altamente versatile e aiuta a creare funzioni NLP complesse. Fornisce un grande set di algoritmi da cui scegliere per qualsiasi problema specifico. NLTK supporta vari linguaggi, nonché entità nominate per più lingue.

Poiché NLTK è una libreria di elaborazione stringhe, accetta stringhe come input e restituisce stringhe o elenchi di stringhe come output.

Vantaggi e svantaggi dell’utilizzo di NLTK per NLP:

• Vantaggi:
  • Libreria NLP più conosciuta
  • Estensioni di terze parti
• Svantaggi:
  • Curva di apprendimento
  • Lento a volte
  • Nessun modello di rete neurale
  • Divide solo il testo per frasi

2. spaCy

spaCy è una libreria NLP open-source progettata esplicitamente per l’uso in produzione. spaCy consente agli sviluppatori di creare applicazioni in grado di elaborare e comprendere grandi volumi di testo. La libreria Python è spesso utilizzata per costruire sistemi di comprensione del linguaggio naturale e sistemi di estrazione di informazioni.

Uno degli altri principali vantaggi di spaCy è che supporta la tokenizzazione per più di 49 lingue grazie alla presenza di modelli statistici pre-addestrati e vettori di parole. Alcuni dei migliori casi d’uso per spaCy includono la ricerca di completamento automatico, l’analisi delle recensioni online, l’estrazione di argomenti chiave e molto altro.

Vantaggi e svantaggi dell’utilizzo di spaCy per NLP:

• Vantaggi:
  • Velocità
  • Facile da usare
  • Ottimo per sviluppatori principianti
  • Si basa su reti neurali per l’addestramento dei modelli
• Svantaggi:
  • Non così flessibile come altre librerie come NLTK

3. Gensim

Un’altra delle migliori librerie Python per NLP è Gensim. Originariamente sviluppata per la modellazione di argomenti, la libreria è ora utilizzata per una varietà di attività NLP, come l’indicizzazione dei documenti. Gensim si basa su algoritmi per elaborare input più grandi della RAM.

Con le sue interfacce intuitive, Gensim raggiunge implementazioni multicore efficienti di algoritmi come l’Analisi Semantica Latente (LSA) e l’Allocamento Latente di Dirichlet (LDA). Alcuni degli altri principali casi d’uso della libreria includono la ricerca della similarità del testo e la conversione di parole e documenti in vettori.

Vantaggi e svantaggi dell’utilizzo di Gensim per NLP:

• Vantaggi:
  • Interfaccia intuitiva
  • Scalabile
  • Implementazione efficiente di algoritmi popolari come LSA e LDA
• Svantaggi:
  • Progettata per la modellazione di testo non supervisionata
  • A volte deve essere utilizzata con altre librerie come NLTK

5. CoreNLP

Stanford CoreNLP è una libreria composta da una varietà di strumenti di tecnologia del linguaggio umano che aiutano nell’applicazione di strumenti di analisi linguistica a un pezzo di testo. CoreNLP consente di estrarre una vasta gamma di proprietà del testo, come il riconoscimento di entità nominate, il tagging delle parti del discorso e molto altro con solo poche righe di codice.

Uno degli aspetti unici di CoreNLP è che incorpora strumenti NLP di Stanford come il parser, l’analisi del sentimento, il tagger delle parti del discorso e il riconoscitore di entità nominate. Supporta cinque lingue in totale: inglese, arabo, cinese, tedesco, francese e spagnolo.

Vantaggi e svantaggi dell’utilizzo di CoreNLP per NLP:

• Vantaggi:
  • Facile da usare
  • Combina vari approcci
  • Licenza open-source
• Svantaggi:
  • Interfaccia obsoleta
  • Non così potente come altre librerie come spaCy

5. Pattern

Pattern è una grande opzione per chiunque cerchi una libreria Python tutto-in-uno per NLP. È una libreria multipurpose che può gestire NLP, data mining, analisi di rete, apprendimento automatico e visualizzazione. Include moduli per il data mining da motori di ricerca, Wikipedia e reti sociali.

Pattern è considerata una delle librerie più utili per le attività NLP, offrendo funzionalità come la ricerca di superlativi e comparativi, nonché la rilevazione di fatti e opinioni. Queste funzionalità la rendono spiccare tra le altre librerie di alto livello.

Vantaggi e svantaggi dell’utilizzo di Pattern per NLP:

• Vantaggi:
  • Servizi di data mining web
  • Analisi e visualizzazione di rete
• Svantaggi:
  • Mancanza di ottimizzazione per alcune attività NLP

6. TextBlob

Un’ottima opzione per gli sviluppatori che desiderano iniziare a lavorare con NLP in Python è TextBlob, che fornisce una buona preparazione per NLTK. Ha un’interfaccia facile da usare che consente ai principianti di imparare rapidamente le applicazioni NLP di base come l’analisi del sentimento e l’estrazione di frasi nominali.

Un’altra applicazione di alto livello per TextBlob è la traduzione, che è impressionante considerata la natura complessa di quest’ultima. Tuttavia, TextBlob eredita le prestazioni basse da NLTK e non dovrebbe essere utilizzato per la produzione su larga scala.

Vantaggi e svantaggi dell’utilizzo di TextBlob per NLP:

• Vantaggi:
  • Ottimo per i principianti
  • Fornisce le basi per NLTK
  • Interfaccia facile da usare
• Svantaggi:
  • Prestazioni basse ereditate da NLTK
  • Non adatto all’uso in produzione su larga scala

7. PyNLPI

PyNLPI, pronunciato come ‘pineapple’, è un’altra libreria Python per NLP. Contiene vari moduli Python personalizzati per attività NLP e una delle sue funzionalità di alto livello è una libreria estensiva per lavorare con FoLiA XML (Format for Linguistic Annotation).

Ogni modulo e pacchetto separato è utile per attività NLP standard e avanzate. Alcune di queste attività includono l’estrazione di n-grammi, elenchi di frequenza e la creazione di un modello linguistico semplice o complesso.

Vantaggi e svantaggi dell’utilizzo di PyNLPI per NLP:

• Vantaggi:
  • Estrazione di n-grammi e altre attività di base
  • Struttura modulare
• Svantaggi:
  • Documentazione limitata

8. scikit-learn

Originariamente un’estensione di terze parti della libreria SciPy, scikit-learn è ora una libreria Python autonoma su Github. Viene utilizzata da grandi aziende come Spotify e ci sono molti vantaggi nell’utilizzarla. Ad esempio, è molto utile per algoritmi di apprendimento automatico classico, come quelli per la rilevazione di spam, il riconoscimento di immagini, la previsione e la segmentazione dei clienti.

Con ciò detto, scikit-learn può anche essere utilizzato per attività NLP come la classificazione del testo, che è una delle attività più importanti nell’apprendimento automatico supervisionato. Un altro caso d’uso di alto livello è l’analisi del sentimento, che scikit-learn può aiutare a eseguire per analizzare opinioni o sentimenti attraverso i dati.

Vantaggi e svantaggi dell’utilizzo di scikit-learn per NLP:

• Vantaggi:
  • Versatile con una gamma di modelli e algoritmi
  • Costruito su SciPy e NumPy
  • Prova di applicazioni reali
• Svantaggi:
  • Supporto limitato per l’apprendimento profondo

9. Polyglot

Verso la fine della nostra lista c’è Polyglot, una libreria Python open-source utilizzata per eseguire diverse operazioni NLP. Basata su Numpy, è una libreria incredibilmente veloce che offre una grande varietà di comandi dedicati.

Una delle ragioni per cui Polyglot è così utile per NLP è che supporta applicazioni multilingue estese. La sua documentazione mostra che supporta la tokenizzazione per 165 lingue, il rilevamento della lingua per 196 lingue e il tagging delle parti del discorso per 16 lingue.

Vantaggi e svantaggi dell’utilizzo di Polyglot per NLP:

• Vantaggi:
  • Multilingue con quasi 200 lingue umane in alcuni compiti
  • Costruito sopra NumPy
• Svantaggi:
  • Comunità più piccola rispetto ad altre librerie come NLTK e spaCy

10. PyTorch

A conclusione della nostra lista delle 10 migliori librerie Python per NLP c’è PyTorch, una libreria open-source creata dal team di ricerca AI di Facebook nel 2016. Il nome della libreria deriva da Torch, che è un framework di apprendimento profondo scritto nel linguaggio di programmazione Lua.

PyTorch consente di eseguire molte attività e rappresenta un’ottima scelta per le applicazioni di apprendimento profondo come NLP e visione artificiale.

Alcuni degli aspetti migliori di PyTorch includono la sua alta velocità di esecuzione, che può raggiungere anche quando gestisce grafici pesanti. È anche una libreria flessibile, in grado di funzionare su processori semplificati o CPU e GPU. PyTorch ha API potenti che consentono di espandere la libreria, nonché uno strumento per il linguaggio naturale.

Vantaggi e svantaggi dell’utilizzo di PyTorch per NLP:

• Vantaggi:
  • Framework robusto
  • Piattaforma cloud ed ecosistema
• Svantaggi:
  • Strumento generale di apprendimento automatico
  • Richiede una conoscenza approfondita degli algoritmi NLP di base