10 melhores bibliotecas Python para processamento de linguagem natural

Python é amplamente considerada a melhor linguagem de programação e é crítica para tarefas de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina. Python é uma linguagem de programação extremamente eficiente quando comparada a outras linguagens convencionais e é uma ótima escolha para iniciantes graças aos seus comandos e sintaxe semelhantes ao inglês. Outro dos melhores aspectos da linguagem de programação Python é que ela consiste em uma enorme quantidade de bibliotecas de código aberto, o que a torna útil para uma ampla gama de tarefas. 

Python e PNL

O processamento de linguagem natural, ou PNL, é um campo da IA ​​que visa compreender a semântica e as conotações das linguagens humanas naturais. O campo interdisciplinar combina técnicas das áreas de linguística e ciência da computação, que são utilizadas para criar tecnologias como chatbots e assistentes digitais. 

Existem muitos aspectos que tornam o Python uma ótima linguagem de programação para projetos de NLP, 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 NLP seja que ele fornece aos desenvolvedores uma ampla variedade de ferramentas e bibliotecas de NLP que permitem lidar com várias tarefas, como modelagem de tópicos, classificação de documentos, marcação de parte do discurso (POS), vetores de palavras, análise de sentimentos e muito mais. 

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

1. Kit de ferramentas de linguagem natural (NLTK) 

No topo da nossa lista está o Natural Language Toolkit (NLTK), que é amplamente considerado a melhor biblioteca Python para NLP. NLTK é uma biblioteca essencial que oferece suporte a tarefas como classificação, marcação, derivação, análise e raciocínio semântico. Muitas vezes, é escolhido por iniciantes que procuram se envolver nas áreas de PNL e aprendizado de máquina. 

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

Como o NLTK é uma biblioteca de processamento de strings, ele usa strings como entrada e retorna strings ou listas de strings como saída. 

Prós e Contras de usar NLTK para NLP: 

• Prós:
  • Biblioteca de NLP mais conhecida
  • Extensões de terceiros
• Contras: 
  • Curva de aprendizado
  • lento as vezes
  • Nenhum modelo de rede neural
  • Apenas divide o texto por frases

2. ESPAÇO

SpaCy é uma biblioteca NLP de código aberto explicitamente projetada para uso em produção. O SpaCy permite que os desenvolvedores criem aplicativos que podem processar e compreender 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 grandes benefícios do spaCy é que ele suporta 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 preenchimento automático de pesquisa, correção automática, análise de avaliações on-line, extração de tópicos importantes e muito mais.

Prós e contras de usar spaCy para PNL: 

• Prós:
  • pomposidade
  • Fácil de usar
  • Ótimo para desenvolvedores iniciantes
  • Depende de redes neurais para modelos de treinamento
• Contras: 
  • Não é tão flexível quanto outras bibliotecas como NLTK

3. Gensim

Outra biblioteca Python importante para NLP é Gensim. Originalmente desenvolvida para modelagem de tópicos, a biblioteca agora é usada para uma variedade de tarefas de NLP, como indexação de documentos. O Gensim depende de algoritmos para processar entradas maiores que a RAM. 

Com suas interfaces intuitivas, o Gensim consegue implementações multicore eficientes de algoritmos como Latent Semantic Analysis (LSA) e Latent Dirichlet Allocation (LDA). Alguns dos outros principais casos de uso da biblioteca incluem encontrar similaridades de texto e converter palavras e documentos em vetores. 

Prós e contras de usar Gensim para PNL: 

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

5. NúcleoNLP 

Stanford CoreNLP é uma biblioteca que consiste em uma variedade de ferramentas de tecnologia de linguagem humana que ajudam na aplicação de ferramentas de análise linguística a um trecho de texto. O CoreNLP permite extrair uma ampla variedade de propriedades de texto, como reconhecimento de entidade nomeada, marcação de parte da fala e muito mais com apenas algumas linhas de código. 

Um dos aspectos exclusivos do CoreNLP é que ele incorpora ferramentas NLP de Stanford, como analisador, análise de sentimento, tagger de parte da fala (POS) e reconhecedor de entidade nomeada (NER). Ele suporta cinco idiomas no total: inglês, árabe, chinês, alemão, francês e espanhol. 

Prós e contras de usar CoreNLP para NLP: 

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

5. padrão

O padrão é uma ótima opção para quem procura uma biblioteca Python completa para NLP. É uma biblioteca multiuso que pode lidar com NLP, mineração de dados, análise de rede, aprendizado de máquina e visualização. Inclui módulos para mineração de dados de engenheiros de pesquisa, Wikipedia e redes sociais. 

Pattern é considerada uma das bibliotecas mais úteis para tarefas de NLP, fornecendo recursos como encontrar superlativos e comparativos, bem como detecção de fatos e opiniões. Esses recursos ajudam a se destacar entre outras bibliotecas importantes. 

Prós e Contras de usar o Padrão para PNL: 

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

6. TextBlob

Uma ótima opção para desenvolvedores que desejam começar com o NLP em Python, o TextBlob oferece uma boa preparação para o NLTK. Ele tem uma interface fácil de usar que permite que iniciantes aprendam rapidamente os aplicativos básicos de PNL, como análise de sentimento e extração de frases substantivas. 

Outro aplicativo importante para o TextBlob são as traduções, o que é impressionante devido à sua natureza complexa. Com isso dito, o TextBlob herda o formulário de baixo desempenho NLTK e não deve ser usado para produção em larga escala. 

Prós e contras de usar TextBlob para NLP: 

• Prós:
  • Ótimo para iniciantes
  • Fornece bases para NLTK
  • Easy-to-use interface
• Contras: 
  • Baixo desempenho herdado do NLTK
  • Não é bom para uso em produção em larga escala

7. PyNLPI 

PyNLPI, que é pronunciado como 'abacaxi', é mais uma biblioteca Python para NLP. Ele contém vários módulos Python personalizados para tarefas de NLP, e um de seus principais recursos é uma extensa biblioteca para trabalhar com FoLiA XML (formato para anotação linguística). 

Cada um dos módulos e pacotes segregados é útil para tarefas padrão e avançadas de PNL. 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 PyNLPI para NLP: 

• 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 autônoma no Github. Ele é utilizado por grandes empresas como o Spotify, e há muitos benefícios em usá-lo. Por um lado, é altamente útil para algoritmos clássicos de aprendizado de máquina, como os de detecção de spam, reconhecimento de imagem, previsão e segmentação de clientes. 

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

Prós e contras de usar PyNLPI para NLP: 

• Prós:
  • Versátil com variedade de modelos e algoritmos
  • Construído em SciPy e NumPy
  • Registro comprovado de aplicações da vida real
• Contras: 
  • Suporte limitado para aprendizado profundo

9. Poliglota

Quase no final da nossa lista está o Polyglot, que é uma biblioteca python de código aberto usada para executar diferentes operações de NLP. Baseado no Numpy, é uma biblioteca incrivelmente rápida que oferece uma grande variedade de comandos dedicados. 

Uma das razões pelas quais o Polyglot é tão útil para o NLP é que ele oferece suporte a aplicativos multilíngues extensos. Sua documentação mostra que ele suporta tokenização para 165 idiomas, detecção de idioma para 196 idiomas e marcação de parte da fala para 16 idiomas. 

Prós e contras de usar o Polyglot para PNL: 

• Prós:
  • Multilíngue com cerca de 200 idiomas humanos em algumas tarefas
  • Construído em cima do NumPy
• Contras: 
  • Comunidade menor quando comparada a outras bibliotecas como NLTK e spaCy

10. PyTorch

Fechando nossa lista das 10 melhores bibliotecas Python para NLP está o PyTorch, uma biblioteca de código aberto criada pela equipe de pesquisa de IA do Facebook em 2016. O nome da biblioteca é derivado de Torch, que é uma estrutura de aprendizagem profunda escrita na linguagem de programação Lua . 

PyTorch permite realizar muitas tarefas e é especialmente útil para aplicativos de aprendizado profundo, como PNL e visão computacional. 

Alguns dos melhores aspectos do PyTorch incluem sua alta velocidade de execução, que pode ser alcançada mesmo ao lidar com gráficos pesados. É também uma biblioteca flexível, capaz de operar em processadores simplificados ou CPUs e GPUs. O PyTorch possui APIs poderosas que permitem expandir a biblioteca, bem como um kit de ferramentas de linguagem natural. 

Prós e contras do uso do Pytorch para NLP: 

• Prós:
  • Estrutura robusta
  • Plataforma de nuvem e ecossistema
• Contras: 
  • Kit de ferramentas geral de aprendizado de máquina
  • Requer conhecimento profundo dos principais algoritmos de NLP