10 Melhores Bibliotecas Python para Processamento de Linguagem Natural

O Python é amplamente considerado a melhor linguagem de programação e é fundamental para tarefas de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina. O Python é uma linguagem de programação extremamente eficiente em comparação com outras linguagens principais e é uma ótima escolha para iniciantes devido aos seus comandos e sintaxe semelhantes ao inglês. Outro dos melhores aspectos da linguagem de programação Python é que ela consiste em uma grande quantidade de bibliotecas de código aberto, o que a torna útil para uma ampla gama de tarefas.

Python e PLN

O processamento de linguagem natural, ou PLN, é um campo da IA que visa entender a semântica e as conotações das linguagens humanas naturais. O campo interdisciplinar combina técnicas dos campos da linguística e ciência da computação, que é usado para criar tecnologias como chatbots e assistentes digitais.

Existem muitos aspectos que tornam o Python uma ótima linguagem de programação para projetos de PLN, incluindo sua sintaxe simples e semântica transparente. Os desenvolvedores também podem acessar excelentes canais de suporte para integração com outras linguagens e ferramentas.

Talvez o melhor aspecto do Python para PLN seja que ele fornece aos desenvolvedores uma ampla gama de ferramentas e bibliotecas de PLN que permitem lidar com uma variedade de tarefas, como modelagem de tópicos, classificação de documentos, marcação de partes do discurso (POS), vetores de palavras, análise de sentimento e muito mais.

Vamos dar uma olhada nas 10 melhores bibliotecas Python para processamento de linguagem natural:

1. Natural Language Toolkit (NLTK)

Liderando nossa lista está a Natural Language Toolkit (NLTK), que é amplamente considerada a melhor biblioteca Python para PLN. A NLTK é uma biblioteca essencial que suporta tarefas como classificação, marcação, stemming, parsing e raciocínio semântico. Ela é frequentemente escolhida por iniciantes que desejam se envolver nos campos de PLN e aprendizado de máquina.

A NLTK é uma biblioteca altamente versátil e ajuda a criar funções de PLN complexas. Ela fornece um grande conjunto de algoritmos para escolher para qualquer problema específico. A NLTK suporta vários idiomas, bem como entidades nomeadas para idiomas múltiplos.

Como a NLTK é uma biblioteca de processamento de strings, ela aceita strings como entrada e retorna strings ou listas de strings como saída.

Prós e Contras de usar a NLTK para PLN:

• Prós:
  • Biblioteca de PLN mais conhecida
  • Extensões de terceiros
• Contras:
  • Curva de aprendizado
  • Lento às vezes
  • Não tem modelos de rede neural
  • Apenas divide o texto por sentenças

2. spaCy

O spaCy é uma biblioteca de PLN de código aberto projetada explicitamente para uso em produção. O spaCy permite que os desenvolvedores criem aplicativos que possam processar e entender grandes volumes de texto. A biblioteca Python é frequentemente usada para construir sistemas de compreensão de linguagem natural e sistemas de extração de informações.

Um dos outros principais benefícios do spaCy é que ele suporta a tokenização para mais de 49 idiomas, graças ao fato de ser carregado com modelos estatísticos pré-treinados e vetores de palavras. Alguns dos principais casos de uso do spaCy incluem autocompletar de pesquisa, autocompletar, análise de avaliações online, extração de tópicos principais e muito mais.

Prós e Contras de usar o spaCy para PLN:

• Prós:
  • Rápido
  • Fácil de usar
  • Ótimo para desenvolvedores iniciantes
  • Confia em redes neurais para treinar modelos
• Contras:
  • Não é tão flexível quanto outras bibliotecas como a NLTK

3. Gensim

Outra biblioteca Python de ponta para PLN é o Gensim. Originalmente desenvolvido para modelagem de tópicos, a biblioteca agora é usada para uma variedade de tarefas de PLN, como indexação de documentos. O Gensim confia em algoritmos para processar entradas maiores que a RAM.

Com suas interfaces intuitivas, o Gensim alcança implementações de algoritmos eficientes em multicore, como Análise Semântica Latente (LSA) e Alocação Latente de Dirichlet (LDA). Alguns dos outros principais casos de uso da biblioteca incluem encontrar similaridade de texto e converter palavras e documentos em vetores.

Prós e Contras de usar o Gensim para PLN:

• Prós:
  • Interface intuitiva
  • Escalável
  • Implementação eficiente de algoritmos populares como LSA e LDA
• Contras:
  • Projetado para modelagem de texto não supervisionada
  • Às vezes precisa ser usado com outras bibliotecas como a NLTK

5. CoreNLP

O Stanford CoreNLP é uma biblioteca que consiste em uma variedade de ferramentas de tecnologia de linguagem humana que ajudam a aplicar ferramentas de análise linguística a um pedaço de texto. O CoreNLP permite que você extraia uma ampla gama de propriedades de texto, como reconhecimento de entidades nomeadas, marcação de partes do discurso e muito mais, com apenas algumas linhas de código.

Um dos aspectos únicos do CoreNLP é que ele incorpora ferramentas de NLP do Stanford, como o parser, análise de sentimento, marcador de partes do discurso e reconhecedor de entidades nomeadas. Ele suporta cinco idiomas no total: inglês, árabe, chinês, alemão, francês e espanhol.

Prós e Contras de usar o CoreNLP para PLN:

• Prós:
  • Fácil de usar
  • Combina várias abordagens
  • Licença de código aberto
• Contras:
  • Interface desatualizada
  • Não é tão poderosa quanto outras bibliotecas como o spaCy

5. Padrão

O Padrão é uma ótima opção para qualquer um que esteja procurando por uma biblioteca Python de PLN completa. É uma biblioteca de propósito geral que pode lidar com PLN, mineração de dados, análise de rede, aprendizado de máquina e visualização. Ele inclui módulos para mineração de dados de mecanismos de busca, Wikipedia e redes sociais.

O Padrão é considerado uma das bibliotecas mais úteis para tarefas de PLN, fornecendo recursos como encontrar superlativos e comparativos, bem como detecção de fatos e opiniões. Esses recursos o tornam destacar-se entre outras bibliotecas de ponta.

Prós e Contras de usar o Padrão para PLN:

• Prós:
  • Serviços de mineração de dados da web
  • Análise de rede e visualização
• Contras:
  • Falta de otimização para algumas tarefas de PLN

6. TextBlob

Uma ótima opção para desenvolvedores que desejam começar a trabalhar com PLN em Python é o TextBlob. Ele fornece uma interface fácil de usar que permite que os iniciantes aprendam rapidamente aplicações de PLN básicas, como análise de sentimento e extração de frases nominais.

Outra aplicação de ponta para o TextBlob é a tradução, o que é impressionante, considerando a natureza complexa disso. No entanto, o TextBlob herda um desempenho baixo do NLTK e não deve ser usado para produção em grande escala.

Prós e Contras de usar o TextBlob para PLN:

• Prós:
  • Ótimo para iniciantes
  • Fornece base para o NLTK
  • Interface fácil de usar
• Contras:
  • Desempenho baixo herdado do NLTK
  • Não é bom para uso de produção em grande escala

7. PyNLPI

O PyNLPI, pronunciado como ‘abacate’, é mais uma biblioteca Python para PLN. Ele contém vários módulos Python personalizados para tarefas de PLN e um de seus principais recursos é uma biblioteca extensa para trabalhar com FoLiA XML (Formato para Anotação Linguística).

Cada um dos módulos e pacotes segregados é útil para tarefas de PLN padrão e avançado. Algumas dessas tarefas incluem extração de n-gramas, listas de frequência e construção de um modelo de linguagem simples ou complexo.

Prós e Contras de usar o PyNLPI para PLN:

• Prós:
  • Extração de n-gramas e outras tarefas básicas
  • Estrutura modular
• Contras:
  • Documentação limitada

8. scikit-learn

Originalmente uma extensão de terceiros para a biblioteca SciPy, o scikit-learn agora é uma biblioteca Python independente no Github. Ele é utilizado por grandes empresas como a Spotify e há muitos benefícios em usá-lo. Por exemplo, é muito útil para algoritmos de aprendizado de máquina clássicos, como detecção de spam, reconhecimento de imagens, previsão e segmentação de clientes.

Com isso dito, o scikit-learn também pode ser usado para tarefas de PLN, como classificação de texto, que é uma das tarefas mais importantes no aprendizado de máquina supervisionado. Outro caso de uso de ponta é a análise de sentimento, que o scikit-learn pode ajudar a realizar para analisar opiniões ou sentimentos por meio de dados.

Prós e Contras de usar o scikit-learn para PLN:

• Prós:
  • Versátil com uma variedade de modelos e algoritmos
  • Construído em cima do SciPy e NumPy
  • Registro comprovado de aplicações reais
• Contras:
  • Suporte limitado para aprendizado profundo

9. Polyglot

Aproximando o final de nossa lista está o Polyglot, que é uma biblioteca Python de código aberto usada para realizar diferentes operações de PLN. Com base no Numpy, é uma biblioteca incrivelmente rápida que oferece uma grande variedade de comandos dedicados.

Um dos motivos pelos quais o Polyglot é tão útil para PLN é que ele suporta aplicações multilíngues extensas. Sua documentação mostra que ele suporta a tokenização para 165 idiomas, detecção de idiomas para 196 idiomas e marcação de partes do discurso para 16 idiomas.

Prós e Contras de usar o Polyglot para PLN:

• Prós:
  • Multilíngue com quase 200 idiomas humanos em algumas tarefas
  • Construído em cima do NumPy
• Contras:
  • Comunidade menor em comparação com outras bibliotecas como a NLTK e o spaCy

10. PyTorch

Encerrando nossa lista das 10 melhores bibliotecas Python para PLN é o PyTorch, uma biblioteca de código aberto criada pela equipe de pesquisa de IA do Facebook em 2016. O nome da biblioteca é derivado do Torch, que é um framework de aprendizado profundo escrito na linguagem de programação Lua.

O PyTorch permite que você realize muitas tarefas e é especialmente útil para aplicações de aprendizado profundo, como PLN e visão computacional.

Alguns dos melhores aspectos do PyTorch incluem sua alta velocidade de execução, que ele pode alcançar mesmo ao lidar com grafos pesados. Ele também é uma biblioteca flexível, capaz de operar em processadores simplificados ou CPUs e GPUs. O PyTorch tem APIs poderosas que permitem que você expanda a biblioteca, bem como uma ferramenta de linguagem natural.

Prós e Contras de usar o PyTorch para PLN:

• Prós:
  • Framework robusto
  • Plataforma em nuvem e ecossistema
• Contras:
  • Ferramenta de aprendizado de máquina geral
  • Requer conhecimento aprofundado de algoritmos de PLN básicos