Cele 10 biblioteci Python pentru procesarea limbajului natural

Python este considerat pe scară largă cel mai bun limbaj de programare și este esențial pentru sarcinile de inteligență artificială (AI) și învățare automată. Python este un limbaj de programare extrem de eficient în comparație cu alte limbaje mainstream și este o alegere excelentă pentru începători datorită comenzilor și sintaxei sale asemănătoare cu limba engleză. O altă caracteristică excelentă a limbajului de programare Python este că este alcătuit dintr-o cantitate uriașă de biblioteci cu sursă deschisă, care îl fac util pentru o gamă largă de sarcini.

Python și NLP

Procesarea limbajului natural, sau NLP, este un domeniu al inteligenței artificiale care urmărește să înțeleagă semantica și conotațiile limbajelor umane naturale. Domeniul interdisciplinar combină tehnici din domeniile lingvisticii și științei calculatoarelor, care sunt utilizate pentru a crea tehnologii precum chatbot-urile și asistenții digitali.

Există multe aspecte care fac din Python un limbaj de programare excelent pentru proiecte NLP, inclusiv sintaxa sa simplă și semantica transparentă. Dezvoltatorii pot accesa, de asemenea, canale de suport excelente pentru integrarea cu alte limbaje și instrumente.

Poate cel mai bun aspect al Pythonului pentru NLP este că oferă dezvoltatorilor o gamă largă de instrumente și biblioteci NLP care permit gestionarea unei game de sarcini, cum ar fi modelarea subiectului, clasificarea documentului, etichetarea părților de vorbire (POS), vectorii cuvintelor, analiza sentimentului și multe altele.

Hai să aruncăm o privire asupra celor 10 biblioteci Python pentru procesarea limbajului natural:

1. Natural Language Toolkit (NLTK)

Pe lista noastră se află Natural Language Toolkit (NLTK), care este considerat pe scară largă cea mai bună bibliotecă Python pentru NLP. NLTK este o bibliotecă esențială care susține sarcini precum clasificarea, etichetarea, reducerea, analiza și raționamentul semantic. Este adesea ales de începători care doresc să se implice în domeniile NLP și învățare automată.

NLTK este o bibliotecă extrem de versatilă și ne ajută să creăm funcții NLP complexe. Oferă o mulțime de algoritmi pentru a alege pentru orice problemă particulară. NLTK susține mai multe limbi, precum și entități numite pentru mai multe limbi.

Deoarece NLTK este o bibliotecă de prelucrare a șirurilor de caractere, acceptă șiruri de caractere ca intrare și returnează șiruri de caractere sau liste de șiruri de caractere ca ieșire.

Avantajele și dezavantajele utilizării NLTK pentru NLP:

• Avantajele:
  • Cea mai cunoscută bibliotecă NLP
  • Extensii terțe
• Dezavantajele:
  • Curba de învățare
  • Lent uneori
  • Fără modele de rețele neuronale
  • Împarte doar textul în propoziții

2. spaCy

spaCy este o bibliotecă NLP cu sursă deschisă, proiectată în mod explicit pentru utilizare în producție. spaCy permite dezvoltatorilor să creeze aplicații care pot prelucra și înțelege volume uriașe de text. Biblioteca Python este adesea utilizată pentru a construi sisteme de înțelegere a limbajului natural și sisteme de extragere a informațiilor.

Unul dintre celelalte beneficii majore ale spaCy este că susține tokenizarea pentru mai mult de 49 de limbi, datorită faptului că este încărcat cu modele statistice pre-antrenate și vectori de cuvinte. Unele dintre cele mai bune cazuri de utilizare pentru spaCy includ autocompletarea căutării, corectarea automată, analiza recenziilor online, extragerea subiectelor cheie și multe altele.

Avantajele și dezavantajele utilizării spaCy pentru NLP:

• Avantajele:
  • Rapid
  • Ușor de utilizat
  • Excelent pentru dezvoltatorii începători
  • Se bazează pe rețele neuronale pentru antrenarea modelelor
• Dezavantajele:
  • Nu este la fel de flexibil ca alte biblioteci precum NLTK

3. Gensim

O altă bibliotecă Python de top pentru NLP este Gensim. Dezvoltată inițial pentru modelarea subiectului, biblioteca este acum utilizată pentru o varietate de sarcini NLP, cum ar fi indexarea documentelor. Gensim se bazează pe algoritmi pentru a prelucra intrări mai mari decât RAM.

Cu interfețele sale intuitive, Gensim realizează implementări eficiente multicore ale algoritmilor precum Analiza Semantică Latentă (LSA) și Alocarea Dirichlet Latentă (LDA). Unele dintre celelalte cazuri de utilizare de top ale bibliotecii includ găsirea similarității textului și conversia cuvintelor și documentelor în vectori.

Avantajele și dezavantajele utilizării Gensim pentru NLP:

• Avantajele:
  • Interfață intuitivă
  • Scalabilă
  • Implementare eficientă a algoritmilor populari precum LSA și LDA
• Dezavantajele:
  • Proiectată pentru modelarea textului nesupravegheat
  • Adesea necesită să fie utilizată cu alte biblioteci precum NLTK

5. CoreNLP

Stanford CoreNLP este o bibliotecă care constă dintr-o varietate de instrumente de tehnologie a limbajului uman care ajută la aplicarea instrumentelor de analiză lingvistică asupra unui text. CoreNLP permite extragerea unei game largi de proprietăți ale textului, cum ar fi recunoașterea entităților numite, etichetarea părților de vorbire și multe altele, cu doar câteva linii de cod.

Unul dintre aspectele unice ale CoreNLP este că încorporează instrumente Stanford NLP, cum ar fi parserul, analiza sentimentului, etichetarea părților de vorbire (POS) și recunoașterea entităților numite (NER). Susține cinci limbi în total: engleză, arabă, chineză, germană, franceză și spaniolă.

Avantajele și dezavantajele utilizării CoreNLP pentru NLP:

• Avantajele:
  • Ușor de utilizat
  • Combina mai multe abordări
  • Licență cu sursă deschisă
• Dezavantajele:
  • Interfață învechită
  • Nu este la fel de puternică ca alte biblioteci precum spaCy

5. Pattern

Pattern este o opțiune excelentă pentru oricine caută o bibliotecă Python cu sursă deschisă pentru NLP. Este o bibliotecă multi-purpuse care poate gestiona NLP, minerit de date, analiza rețelelor, învățarea automată și vizualizarea. Include module pentru minerit de date de la ingineri de căutare, Wikipedia și rețele sociale.

Pattern este considerată una dintre cele mai utile biblioteci pentru sarcinile NLP, oferind caracteristici precum găsirea superlativelor și comparației, precum și detectarea faptelor și a opiniilor. Aceste caracteristici o fac să iasă în evidență printre alte biblioteci de top.

Avantajele și dezavantajele utilizării Pattern pentru NLP:

• Avantajele:
  • Servicii de minerit de date web
  • Analiza și vizualizarea rețelelor
• Dezavantajele:
  • Lipsește optimizarea pentru unele sarcini NLP

6. TextBlob

O opțiune excelentă pentru dezvoltatorii care doresc să înceapă cu NLP în Python este TextBlob, care oferă o pregătire bună pentru NLTK. Are o interfață ușor de utilizat care permite începătorilor să învețe rapid aplicații NLP de bază, cum ar fi analiza sentimentului și extragerea frazelor nominale.

O altă aplicație de top pentru TextBlob este traducerea, care este impresionantă, având în vedere complexitatea sa. Cu toate acestea, TextBlob moștenește o performanță scăzută de la NLTK și nu ar trebui să fie utilizat pentru producția la scară largă.

Avantajele și dezavantajele utilizării TextBlob pentru NLP:

• Avantajele:
  • Excelent pentru începători
  • Oferă o bază pentru NLTK
  • Interfață ușor de utilizat
• Dezavantajele:
  • Performanță scăzută moștenită de la NLTK
  • Nu este potrivit pentru utilizarea în producție la scară largă

7. PyNLPI

PyNLPI, care se pronunță “pineapple”, este o altă bibliotecă Python pentru NLP. Conține diverse module Python personalizate pentru sarcini NLP și una dintre caracteristicile sale de top este o bibliotecă extinsă pentru lucrul cu Fișiere XML de Anotare Lingvistică (FoLiA).

Fiecare dintre modulele și pachetele separate este util pentru sarcini NLP standard și avansate. Unele dintre aceste sarcini includ extragerea n-gramelor, listelor de frecvență și crearea unui model de limbaj simplu sau complex.

Avantajele și dezavantajele utilizării PyNLPI pentru NLP:

• Avantajele:
  • Extragerea n-gramelor și alte sarcini de bază
  • Structură modulară
• Dezavantajele:
  • Documentație limitată

8. scikit-learn

Inițial o extensie terță a bibliotecii SciPy, scikit-learn este acum o bibliotecă Python independentă pe Github. Este utilizată de companii mari precum Spotify și există multe beneficii în utilizarea sa. De exemplu, este extrem de utilă pentru algoritmi de învățare automată clasică, cum ar fi detectarea spam-ului, recunoașterea imaginilor, predicția și segmentarea clienților.

Cu toate acestea, scikit-learn poate fi utilizată și pentru sarcini NLP, cum ar fi clasificarea textului, care este una dintre cele mai importante sarcini în învățarea automată supravegheată. Un alt caz de utilizare de top este analiza sentimentului, pe care scikit-learn o poate ajuta să o efectueze pentru a analiza opinii sau sentimente prin date.

Avantajele și dezavantajele utilizării scikit-learn pentru NLP:

• Avantajele:
  • Versatilă, cu o gamă de modele și algoritmi
  • Construită pe SciPy și NumPy
  • Rezultate dovedite în aplicații reale
• Dezavantajele:
  • Suport limitat pentru învățarea profundă

9. Polyglot

Aproape de sfârșitul listei noastre se află Polyglot, care este o bibliotecă Python cu sursă deschisă utilizată pentru a efectua diverse operații NLP. Bazată pe Numpy, este o bibliotecă extrem de rapidă care oferă o varietate de comenzi dedicate.

Unul dintre motivele pentru care Polyglot este atât de util pentru NLP este că susține aplicații multilingve extinse. Documentația sa arată că susține tokenizarea pentru 165 de limbi, detectarea limbii pentru 196 de limbi și etichetarea părților de vorbire pentru 16 limbi.

Avantajele și dezavantajele utilizării Polyglot pentru NLP:

• Avantajele:
  • Multilingv, cu aproape 200 de limbi umane în unele sarcini
  • Construită pe Numpy
• Dezavantajele:
  • Comunitate mai mică în comparație cu alte biblioteci precum NLTK și spaCy

10. PyTorch

Închidem lista noastră cu cele 10 biblioteci Python pentru NLP cu PyTorch, o bibliotecă cu sursă deschisă creată de echipa de cercetare a inteligenței artificiale a Facebook în 2016. Numele bibliotecii este derivat din Torch, care este un cadru de învățare profundă scris în limbajul de programare Lua.

PyTorch permite efectuarea multor sarcini și este deosebit de utilă pentru aplicații de învățare profundă, cum ar fi NLP și vizualizarea computerizată.

Unele dintre cele mai bune aspecte ale PyTorch includ viteza sa ridicată de execuție, pe care o poate atinge chiar și atunci când gestionează grafuri grele. Este, de asemenea, o bibliotecă flexibilă, capabilă să funcționeze pe procesoare simplificate sau CPU și GPU. PyTorch are API-uri puternice care permit extinderea bibliotecii, precum și un kit de limbaj natural.

Avantajele și dezavantajele utilizării PyTorch pentru NLP:

• Avantajele:
  • Cadru robust
  • Platformă cloud și ecosistem
• Dezavantajele:
  • Instrument general de învățare automată
  • Necesită cunoștințe aprofundate despre algoritmii NLP de bază