Cele mai bune 10 biblioteci Python pentru procesarea limbajului natural

Python este considerat cel mai bun limbaj de programare și este esențial pentru inteligența artificială (AI) și sarcinile de învățare automată. Python este un limbaj de programare extrem de eficient în comparație cu alte limbi principale și este o alegere excelentă pentru începători datorită comenzilor și sintaxei sale asemănătoare englezei. Un alt dintre cele mai bune aspecte ale limbajului de programare Python este că acesta constă dintr-o cantitate imensă de biblioteci open-source, ceea ce îl face util pentru o gamă largă de sarcini. 

Python și NLP

Procesarea limbajului natural, sau NLP, este un domeniu al IA care își propune să înțeleagă semantica și conotațiile limbajelor naturale umane. Domeniul interdisciplinar combină tehnici din domeniile lingvisticii și informaticii, care sunt folosite pentru a crea tehnologii precum chatbot-uri și asistenți digitali. 

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

Poate cel mai bun aspect al Python pentru NLP este că oferă dezvoltatorilor o gamă largă de instrumente și biblioteci NLP care le permit să se ocupe de o serie de sarcini, cum ar fi modelarea subiectelor, clasificarea documentelor, etichetarea parțială a vorbirii (POS), vectori de cuvinte, analiza sentimentelor și multe altele. 

Să aruncăm o privire la cele mai bune 10 biblioteci Python pentru procesarea limbajului natural: 

1. Setul de instrumente pentru limbajul natural (NLTK) 

În fruntea listei noastre se află Natural Language Toolkit (NLTK), care este considerată în general cea mai bună bibliotecă Python pentru NLP. NLTK este o bibliotecă esențială care acceptă sarcini precum clasificarea, etichetarea, derivarea, analizarea și raționamentul semantic. Este adesea ales de începătorii care doresc să se implice în domeniile NLP și învățarea automată. 

NLTK este o bibliotecă extrem de versatilă și vă ajută să creați funcții NLP complexe. Vă oferă un set mare de algoritmi din care să alegeți pentru orice problemă anume. NLTK acceptă diverse limbi, precum și entități denumite pentru mai multe limbi. 

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

Avantaje și dezavantaje ale utilizării NLTK pentru NLP: 

• Pro-uri:
  • Cea mai cunoscută bibliotecă NLP
  • Extensii terță parte
• Contra: 
  • Curbă de învățare
  • Încet uneori
  • Fără modele de rețele neuronale
  • Împarte textul doar pe propoziții

2. spațios

SpaCy este o bibliotecă NLP open-source concepută în mod explicit pentru utilizare în producție. SpaCy le permite dezvoltatorilor să creeze aplicații care pot procesa și înțelege volume uriașe de text. Biblioteca Python este adesea folosită pentru a construi sisteme de înțelegere a limbajului natural și sisteme de extracție a informațiilor. 

Unul dintre celelalte avantaje majore ale spaCy este că acceptă tokenizarea pentru mai mult de 49 de limbi datorită încărcării sale cu modele statistice pre-antrenate și vectori de cuvinte. Unele dintre cele mai importante cazuri de utilizare pentru spaCy includ completarea automată a căutării, corectarea automată, analiza recenziilor online, extragerea subiectelor cheie și multe altele.

Avantaje și dezavantaje ale utilizării spaCy pentru NLP: 

• Pro-uri:
  • Rapid
  • Ușor de folosit
  • Excelent pentru dezvoltatorii începători
  • Se bazează pe rețelele neuronale pentru modelele de antrenament
• Contra: 
  • Nu 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 subiectelor, biblioteca este acum utilizată pentru o varietate de sarcini NLP, cum ar fi indexarea documentelor. Gensim se bazează pe algoritmi pentru a procesa intrări mai mari decât RAM. 

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

Avantaje și dezavantaje ale utilizării Gensim pentru NLP: 

• Pro-uri:
  • Interfață intuitivă
  • Scalable
  • Implementarea eficientă a algoritmilor populari precum LSA și LDA
• Contra: 
  • Proiectat pentru modelarea nesupravegheată de text
  • Adesea trebuie utilizat cu alte biblioteci precum NLTK

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP este o bibliotecă care constă dintr-o varietate de instrumente tehnologice ale limbajului uman care ajută la aplicarea instrumentelor de analiză lingvistică la o bucată de text. CoreNLP vă permite să extrageți o gamă largă de proprietăți text, cum ar fi recunoașterea entităților cu nume, etichetarea unei părți din 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 analizatorul, analiza sentimentelor, etichetatorul POS și identificatorul de entități numite (NER). Acceptă în total cinci limbi: engleză, arabă, chineză, germană, franceză și spaniolă. 

Avantaje și dezavantaje ale utilizării CoreNLP pentru NLP: 

• Pro-uri:
  • Ușor de folosit
  • Combină diverse abordări 
  • Licență open source
• Contra: 
  • Interfață învechită
  • Nu la fel de puternic ca alte biblioteci precum spaCy

5. Model

Pattern este o opțiune excelentă pentru oricine caută o bibliotecă Python all-in-one pentru NLP. Este o bibliotecă multifuncțională care poate gestiona NLP, data mining, analiza rețelei, machine learning și vizualizare. Include module pentru extragerea datelor de la inginerii de căutare, Wikipedia și rețelele sociale. 

Pattern este considerată una dintre cele mai utile biblioteci pentru sarcinile NLP, oferind funcții precum găsirea de superlative și comparative, precum și detectarea faptelor și a opiniilor. Aceste caracteristici îl ajută să iasă în evidență printre alte biblioteci de top. 

Avantaje și dezavantaje ale utilizării modelului pentru NLP: 

• Pro-uri:
  • Servicii web de extragere a datelor
  • Analiza și vizualizarea rețelei
• Contra: 
  • Lipsește optimizarea pentru unele sarcini NLP

6. TextBlob

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

O altă aplicație de top pentru TextBlob este traducerile, ceea ce este impresionant având în vedere natura complexă a acesteia. Acestea fiind spuse, TextBlob moștenește performanțe scăzute din NLTK și nu ar trebui să fie folosit pentru producția la scară largă. 

Avantaje și dezavantaje ale utilizării TextBlob pentru NLP: 

• Pro-uri:
  • Excelent pentru începători
  • Oferă bazele pentru NLTK
  • Interfață ușor de utilizat
• Contra: 
  • Performanță scăzută moștenită de la NLTK
  • Nu este potrivit pentru producția la scară largă

7. PyNLPI 

PyNLPI, care se pronunță drept „ananas”, este încă o bibliotecă Python pentru NLP. Conține diverse module Python personalizate pentru sarcini NLP, iar una dintre caracteristicile sale de top este o bibliotecă extinsă pentru lucrul cu FoLiA XML (Format for Linguistic Annotation). 

Fiecare dintre modulele și pachetele separate este util pentru sarcini NLP standard și avansate. Unele dintre aceste sarcini includ extragerea de n-grame, liste de frecvențe și construirea unui model de limbaj simplu sau complex.

Avantaje și dezavantaje ale utilizării PyNLPI pentru NLP: 

• Pro-uri:
  • Extragerea de n-grame și alte sarcini de bază
  • Structura modulară
• Contra: 
  • Documentație limitată 

8. scikit-learn

Inițial, o extensie terță parte a bibliotecii SciPy, scikit-learn este acum o bibliotecă Python autonomă pe Github. Este utilizat de companii mari, cum ar fi Spotify, și există multe beneficii în a-l folosi. În primul rând, este foarte util pentru algoritmii clasici de învățare automată, cum ar fi cei pentru detectarea spamului, recunoașterea imaginilor, realizarea de predicții și segmentarea clienților. 

Acestea fiind spuse, scikit-learn poate fi folosit 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 sentimentelor, pe care scikit-learn o poate ajuta pentru a analiza opiniile sau sentimentele prin intermediul datelor.

Avantaje și dezavantaje ale utilizării PyNLPI pentru NLP: 

• Pro-uri:
  • Versatil cu o gamă largă de modele și algoritmi
  • Construit pe SciPy și NumPy
  • Înregistrare dovedită a aplicațiilor din viața reală
• Contra: 
  • Sprijin limitat pentru învățarea profundă

9. Poliglot

Aproape de sfârșitul listei noastre este Polyglot, care este o bibliotecă python open-source folosită pentru a efectua diferite operațiuni NLP. Bazat pe Numpy, este o bibliotecă incredibil de rapidă care oferă o mare varietate de comenzi dedicate. 

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

Avantaje și dezavantaje ale utilizării Polyglot pentru NLP: 

• Pro-uri:
  • Multilingv cu aproape 200 de limbi umane în unele sarcini
  • Construit pe partea de sus a NumPy
• Contra: 
  • Comunitate mai mică în comparație cu alte biblioteci precum NLTK și spaCy

10. PyTorch

Închiderea listei noastre cu cele mai bune 10 biblioteci Python pentru NLP este PyTorch, o bibliotecă open-source creată de echipa de cercetare AI a Facebook în 2016. Numele bibliotecii este derivat din Torch, care este un cadru de învățare profundă scris în limbajul de programare Lua. . 

PyTorch vă permite să efectuați multe sarcini și este util în special pentru aplicațiile de deep learning precum NLP și viziunea pe computer. 

Unele dintre cele mai bune aspecte ale PyTorch includ viteza mare de execuție, pe care o poate atinge chiar și atunci când manipulează grafice grele. Este, de asemenea, o bibliotecă flexibilă, capabilă să funcționeze pe procesoare simplificate sau CPU-uri și GPU-uri. PyTorch are API-uri puternice care vă permit să vă extindeți biblioteca, precum și un set de instrumente în limbaj natural. 

Avantaje și dezavantaje ale utilizării Pytorch pentru NLP: 

• Pro-uri:
  • Cadru robust
  • Platformă cloud și ecosistem
• Contra: 
  • Setul de instrumente general de învățare automată
  • Necesită cunoștințe aprofundate ale algoritmilor de bază NLP