10 Beste Python-Biblioteker for Naturlig Språkbehandling

Python regnes som det beste programmeringsspråket, og det er kritisk for kunstig intelligens (AI) og maskinlæring. Python er et ekstremt effektivt programmeringsspråk sammenlignet med andre mainstream-språk, og det er et godt valg for nybegynnere takket være sine engelsk-lignende kommandoer og syntaks. En annen av de beste aspektene ved Python er at det består av en enorm mengde åpne kildebiblioteker, som gjør det nyttig for en rekke oppgaver.

Python og NLP

Naturlig språkbehandling, eller NLP, er et felt innen AI som har som mål å forstå semantikken og konnotasjonene til naturlige menneskespråk. Det tverrfaglige feltet kombinerer teknikker fra lingvistikk og datavitenskap, som brukes til å skape teknologier som chatbots og digitale assistenter.

Det er mange aspekter som gjør Python til et godt programmeringsspråk for NLP-prosjekter, inkludert dens enkle syntaks og transparente semantikk. Utviklere kan også få tilgang til utmerkede støttekanaler for integrasjon med andre språk og verktøy.

Kanskje det beste aspektet ved Python for NLP er at det tilbyr utviklere en rekke NLP-verktøy og biblioteker som gjør det mulig å håndtere en rekke oppgaver, som emne-modellering, dokument-klassifisering, deling av ord (POS), ord-vektorer, sentiment-analyse og mer.

La oss se på de 10 beste Python-bibliotekene for naturlig språkbehandling:

1. Natural Language Toolkit (NLTK)

Topp på vår liste er Natural Language Toolkit (NLTK), som regnes som det beste Python-biblioteket for NLP. NLTK er et essensielt bibliotek som støtter oppgaver som klassifisering, tagging, stemming, parsing og semantisk resonnering. Det er ofte valgt av nybegynnere som ønsker å bli involvert i feltene NLP og maskinlæring.

NLTK er et svært fleksibelt bibliotek, og det hjelper deg å skape komplekse NLP-funksjoner. Det tilbyr deg en stor samling av algoritmer å velge mellom for enhver bestemt problem. NLTK støtter flere språk, samt navngitte enheter for flerspråklige.

Fordi NLTK er et bibliotek for strengbehandling, tar det strenger som inndata og returnerer strenger eller lister av strenger som utdata.

Fordeler og ulemper ved å bruke NLTK for NLP:

• Fordeler:
  • Mest kjent NLP-bibliotek
  • Tredjeparts-utvidelser
• Ulemper:
  • Læringskurve
  • Langsomt iblant
  • Ingen neurale nettverksmodeller
  • Kun splitter tekst etter setninger

2. spaCy

spaCy er et åpenkilde-NLP-bibliotek som er uttrykkelig designet for produksjonsbruk. spaCy gjør det mulig for utviklere å skape applikasjoner som kan prosessere og forstå enorme mengder tekst. Det er ofte brukt til å bygge naturlig språkforståelse-systemer og informasjons-utvinningssystemer.

En av de andre store fordelene med spaCy er at det støtter tokenisering for over 49 språk takket være at det er lastet med forhånds-trente statistiske modeller og ord-vektorer. Noen av de beste bruksområdene for spaCy inkluderer søk-autokomplettering, autokorrektur, analyse av nett-omtaler, utvinning av nøkkel-temaer og mye mer.

Fordeler og ulemper ved å bruke spaCy for NLP:

• Fordeler:
  • Rask
  • Enkelt å bruke
  • Godt for nybegynner-utviklere
  • Basert på neurale nettverk for modell-trening
• Ulemper:
  • Ikke like fleksibelt som andre biblioteker som NLTK

3. Gensim

Et annet topp-Python-bibliotek for NLP er Gensim. Opprinnelig utviklet for emne-modellering, brukes biblioteket nå til en rekke NLP-oppdrag, som dokument-indeksering. Gensim baserer seg på algoritmer for å prosessere inndata større enn RAM.

Med sine intuitive grensesnitt, oppnår Gensim effektive multicore-implementeringer av algoritmer som Latent Semantisk Analyse (LSA) og Latent Dirichlet-allokering (LDA). Noen av bibliotekets andre beste bruksområder inkluderer å finne tekst-lignende og konvertere ord og dokumenter til vektorer.

Fordeler og ulemper ved å bruke Gensim for NLP:

• Fordeler:
  • Intuitivt grensesnitt
  • Skalerbart
  • Effektiv implementering av populære algoritmer som LSA og LDA
• Ulemper:
  • Designet for usupervisert tekst-modellering
  • Ofte må brukes sammen med andre biblioteker som NLTK

5. CoreNLP

Stanford CoreNLP er et bibliotek som består av en rekke menneske-språk-teknologi-verktøy som hjelper med å anvende lingvistiske analyse-verktøy på en tekst. CoreNLP gjør det mulig å utvinne en rekke tekst-egenskaper, som navngitte enheter, deling av ord, og mer med bare noen få linjer kode.

En av de unike aspektene ved CoreNLP er at det inkorporerer Stanford NLP-verktøy som parser, sentiment-analyse, deling av ord (POS) og navngitte enheter (NER). Det støtter fem språk i alt: Engelsk, Arabisk, Kinesisk, Tysk, Fransk og Spansk.

Fordeler og ulemper ved å bruke CoreNLP for NLP:

• Fordeler:
  • Enkelt å bruke
  • Kombinerer flere tilnærminger
  • Åpen kilde-lisens
• Ulemper:
  • Forældet grensesnitt
  • Ikke like kraftig som andre biblioteker som spaCy

5. Pattern

Pattern er et godt valg for noen som søker etter et all-omfattende Python-bibliotek for NLP. Det er et flerformål-bibliotek som kan håndtere NLP, data-mining, nettverks-analyse, maskinlæring og visualisering. Det inkluderer moduler for data-mining fra søkemotorer, Wikipedia og sosiale nettverk.

Pattern regnes som ett av de mest nyttige bibliotekene for NLP-oppdrag, og tilbyr funksjoner som å finne superlativer og komparativer, samt fakta- og meningsoppdagelse. Disse funksjonene hjelper det å stå ut blant andre topp-biblioteker.

Fordeler og ulemper ved å bruke Pattern for NLP:

• Fordeler:
  • Data-mining-nettjenester
  • Nettverks-analyse og visualisering
• Ulemper:
  • Mangler optimalisering for noen NLP-oppdrag

6. TextBlob

En god mulighet for utviklere som søker etter å komme i gang med NLP i Python, tilbyr TextBlob en god forberedelse for NLTK. Det har et enkelt å bruke grensesnitt som gjør det mulig for nybegynnere å raskt lære grunnleggende NLP-applikasjoner som sentiment-analyse og substantiv-frase-utvinning.

En annen topp-applikasjon for TextBlob er oversettelser, som er imponerende gitt den komplekse naturen. Med det sagt, arver TextBlob lav ytelse fra NLTK, og det bør ikke brukes til stor skala-produksjon.

Fordeler og ulemper ved å bruke TextBlob for NLP:

• Fordeler:
  • Godt for nybegynnere
  • Tilbyr grunnlag for NLTK
  • Enkelt å bruke grensesnitt
• Ulemper:
  • Lav ytelse arvet fra NLTK
  • Ikke godt for stor skala-produksjonsbruk

7. PyNLPI

PyNLPI, som uttales som ‘pineapple’, er et annet Python-bibliotek for NLP. Det inneholder flere tilpassede Python-moduler for NLP-oppdrag, og en av de beste funksjonene er et omfattende bibliotek for å arbeide med FoLiA-XML (Format for Lingvistisk Annotasjon).

Hver enkelt av de segregerte modulene og pakken er nyttig for standard og avanserte NLP-oppdrag. Noen av disse oppdragene inkluderer utvinning av n-grammer, frekvenslister og bygging av en enkel eller kompleks språk-modell.

Fordeler og ulemper ved å bruke PyNLPI for NLP:

• Fordeler:
  • Utvinning av n-grammer og andre grunnleggende oppdrag
  • Modulært struktur
• Ulemper:
  • Begrenset dokumentasjon

8. scikit-learn

Opprinnelig en tredjeparts-utvidelse til SciPy-biblioteket, er scikit-learn nå et selvstendig Python-bibliotek på Github. Det brukes av store selskaper som Spotify, og det er mange fordeler med å bruke det. For eksempel er det svært nyttig for klassiske maskinlærings-algoritmer, som for eksempel spam-oppdagelse, bilde-gjenkjenning, prediksjon og kunde-segmentering.

Med det sagt, kan scikit-learn også brukes til NLP-oppdrag som tekst-klassifisering, som er en av de viktigste oppdragene i overvåket maskinlæring. En annen topp-applikasjon er sentiment-analyse, som scikit-learn kan hjelpe med å utføre for å analysere meninger eller følelser gjennom data.

Fordeler og ulemper ved å bruke scikit-learn for NLP:

• Fordeler:
  • Mange modeller og algoritmer
  • Bygget på SciPy og NumPy
  • Bevis på virkelige applikasjoner
• Ulemper:
  • Begrenset støtte for dyp læring

9. Polyglot

Nær slutten av vår liste er Polyglot, som er et åpenkilde-Python-bibliotek brukt til å utføre ulike NLP-oppdrag. Basert på NumPy, er det et ekstremt raskt bibliotek som tilbyr en stor mengde dedikerte kommandoer.

En av grunnene til at Polyglot er så nyttig for NLP er at det støtter omfattende flerspråklige applikasjoner. Dokumentasjonen viser at det støtter tokenisering for 165 språk, språk-oppdagelse for 196 språk og deling av ord for 16 språk.

Fordeler og ulemper ved å bruke Polyglot for NLP:

• Fordeler:
  • Flerspråklig med nære 200 menneskespråk i noen oppdrag
  • Bygget på toppen av NumPy
• Ulemper:
  • Mindre samfunn sammenlignet med andre biblioteker som NLTK og spaCy

10. PyTorch

Til slutt på vår liste over de 10 beste Python-bibliotekene for naturlig språkbehandling er PyTorch, et åpenkilde-bibliotek skapt av Facebooks AI-forskningsgruppe i 2016. Navnet på biblioteket er avledet fra Torch, som er et dyp-læring-rammeverk skrevet i Lua-programmeringsspråket.

PyTorch gjør det mulig å utføre mange oppdrag, og det er spesielt nyttig for dyp-læring-applikasjoner som NLP og datavisualisering.

Noen av de beste aspektene ved PyTorch inkluderer dens høye eksekusjonshastighet, som den kan oppnå selv når den håndterer tunge grafiske modeller. Det er også et fleksibelt bibliotek, i stand til å operere på forenklede prosessorer eller CPU-er og GPU-er. PyTorch har kraftige API-er som gjør det mulig å utvide på biblioteket, samt et naturlig språk-verktøy.

Fordeler og ulemper ved å bruke PyTorch for NLP:

• Fordeler:
  • Robust rammeverk
  • Sky-plattform og økosystem
• Ulemper:
  • Generelt maskinlærings-verktøy
  • Krever dypt kjennskap til grunnleggende NLP-algoritmer