10 лучших библиотек Python для обработки естественного языка

Python широко считается лучшим языком программирования, и он имеет решающее значение для задач искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения. Python — чрезвычайно эффективный язык программирования по сравнению с другими распространенными языками, и это отличный выбор для новичков благодаря английским командам и синтаксису. Еще одним из лучших аспектов языка программирования Python является то, что он состоит из огромного количества библиотек с открытым исходным кодом, что делает его полезным для широкого круга задач. 

Питон и НЛП

Обработка естественного языка, или НЛП, — это область искусственного интеллекта, целью которой является понимание семантики и коннотаций естественных человеческих языков. Междисциплинарная область сочетает в себе методы лингвистики и информатики, которые используются для создания таких технологий, как чат-боты и цифровые помощники. 

Есть много аспектов, которые делают Python отличным языком программирования для проектов НЛП, включая его простой синтаксис и прозрачную семантику. Разработчики также могут получить доступ к отличным каналам поддержки для интеграции с другими языками и инструментами. 

Возможно, лучшим аспектом Python для НЛП является то, что он предоставляет разработчикам широкий спектр инструментов и библиотек НЛП, которые позволяют им решать ряд задач, таких как тематическое моделирование, классификация документов, тегирование частей речи (POS) и т. д. векторы слов, анализ настроений и многое другое. 

Давайте взглянем на 10 лучших библиотек Python для обработки естественного языка: 

1. Инструментарий естественного языка (NLTK) 

Возглавляет наш список Natural Language Toolkit (NLTK), который широко считается лучшей библиотекой Python для НЛП. NLTK — это важная библиотека, которая поддерживает такие задачи, как классификация, тегирование, выделение корней, синтаксический анализ и семантическое обоснование. Его часто выбирают новички, желающие заняться НЛП и машинным обучением. 

NLTK — очень универсальная библиотека, которая помогает создавать сложные функции NLP. Он предоставляет вам большой набор алгоритмов на выбор для любой конкретной задачи. NLTK поддерживает различные языки, а также именованные объекты для нескольких языков. 

Поскольку NLTK является библиотекой обработки строк, она принимает строки в качестве входных данных и возвращает строки или списки строк в качестве выходных данных. 

Плюсы и минусы использования NLTK для НЛП: 

• Плюсы:
  • Самая известная библиотека НЛП
  • Сторонние расширения
• Минусы: 
  • Кривая обучения
  • Медленно время от времени
  • Нет моделей нейронных сетей
  • Разбивает текст только на предложения

2. ошалевший

SpaCy — это библиотека НЛП с открытым исходным кодом, специально разработанная для использования в производстве. SpaCy позволяет разработчикам создавать приложения, способные обрабатывать и понимать огромные объемы текста. Библиотека Python часто используется для создания систем понимания естественного языка и систем извлечения информации. 

Одним из других основных преимуществ spaCy является то, что он поддерживает токенизацию для более чем 49 языков благодаря загрузке предварительно обученных статистических моделей и векторов слов. Некоторые из лучших вариантов использования spaCy включают автозаполнение поиска, автокоррекцию, анализ онлайн-обзоров, извлечение ключевых тем и многое другое.

Плюсы и минусы использования spaCy для НЛП: 

• Плюсы:
  • Быстрый
  • Легкий в использовании
  • Отлично подходит для начинающих разработчиков
  • Полагается на нейронные сети для обучения моделей
• Минусы: 
  • Не такая гибкая, как другие библиотеки, такие как NLTK.

3. Генсим

Еще одна популярная библиотека Python для НЛП — Gensim. Первоначально разработанная для тематического моделирования, библиотека теперь используется для различных задач НЛП, таких как индексирование документов. Gensim полагается на алгоритмы для обработки входных данных, объем которых превышает объем оперативной памяти. 

Благодаря интуитивно понятным интерфейсам Gensim обеспечивает эффективную многоядерную реализацию таких алгоритмов, как латентный семантический анализ (LSA) и латентное распределение Дирихле (LDA). Некоторые из других популярных вариантов использования библиотеки включают поиск сходства текста и преобразование слов и документов в векторы. 

Плюсы и минусы использования Gensim для НЛП: 

• Плюсы:
  • Интуитивно понятный интерфейс
  • Масштабируемость
  • Эффективная реализация популярных алгоритмов, таких как LSA и LDA
• Минусы: 
  • Предназначен для неконтролируемого моделирования текста
  • Часто необходимо использовать с другими библиотеками, такими как NLTK.

5. ЯдроНЛП 

Stanford CoreNLP — это библиотека, состоящая из различных инструментов технологии человеческого языка, которые помогают применять инструменты лингвистического анализа к фрагменту текста. CoreNLP позволяет вам извлекать широкий спектр свойств текста, таких как распознавание именованных объектов, тегирование частей речи и многое другое, всего с помощью нескольких строк кода. 

Одним из уникальных аспектов CoreNLP является то, что он включает в себя инструменты Stanford NLP, такие как синтаксический анализатор, анализ настроений, тегирование части речи (POS) и распознаватель именованных сущностей (NER). Всего он поддерживает пять языков: английский, арабский, китайский, немецкий, французский и испанский. 

Плюсы и минусы использования CoreNLP для НЛП: 

• Плюсы:
  • Легкий в использовании
  • Объединяет различные подходы 
  • Лицензия с открытым исходным кодом
• Минусы: 
  • Устаревший интерфейс
  • Не такой мощный, как другие библиотеки, такие как spaCy.

5. шаблон

Pattern — отличный вариант для тех, кто ищет универсальную библиотеку Python для НЛП. Это многоцелевая библиотека, которая может обрабатывать NLP, интеллектуальный анализ данных, сетевой анализ, машинное обучение и визуализацию. Он включает в себя модули для интеллектуального анализа данных из поисковых систем, Википедии и социальных сетей. 

Pattern считается одной из самых полезных библиотек для задач НЛП, предоставляя такие функции, как поиск превосходных и сравнительных степеней, а также обнаружение фактов и мнений. Эти функции помогают ей выделиться среди других лучших библиотек. 

Плюсы и минусы использования шаблона для НЛП: 

• Плюсы:
  • Веб-сервисы интеллектуального анализа данных
  • Сетевой анализ и визуализация
• Минусы: 
  • Не хватает оптимизации для некоторых задач НЛП

6. Текстблоб

TextBlob — отличный вариант для разработчиков, желающих начать работу с NLP в Python, и обеспечивает хорошую подготовку к NLTK. Он имеет простой в использовании интерфейс, который позволяет новичкам быстро освоить основные приложения НЛП, такие как анализ настроений и извлечение именной фразы. 

Еще одним популярным приложением для TextBlob являются переводы, что впечатляет, учитывая его сложный характер. При этом TextBlob наследует низкую производительность от NLTK, и его не следует использовать для крупномасштабного производства. 

Плюсы и минусы использования TextBlob для НЛП: 

• Плюсы:
  • Отлично подходит для начинающих
  • Обеспечивает основу для NLTK
  • Простой в использовании интерфейс
• Минусы: 
  • Низкая производительность, унаследованная от NLTK
  • Не подходит для крупномасштабного производства

7. ПиНЛПИ 

PyNLPI (произносится как «ананас») — еще одна библиотека Python для НЛП. Он содержит различные настраиваемые модули Python для задач НЛП, а одной из его главных функций является обширная библиотека для работы с FoLiA XML (формат для лингвистической аннотации). 

Каждый из отдельных модулей и пакетов полезен для стандартных и продвинутых задач НЛП. Некоторые из этих задач включают извлечение n-грамм, списков частот и построение простой или сложной языковой модели.

Плюсы и минусы использования PyNLPI для НЛП: 

• Плюсы:
  • Извлечение n-грамм и другие базовые задачи
  • Модульная структура
• Минусы: 
  • Ограниченная документация 

8. scikit учиться

Первоначально являвшееся сторонним расширением библиотеки SciPy, scikit-learn теперь является отдельной библиотекой Python на Github. Он используется крупными компаниями, такими как Spotify, и его использование дает много преимуществ. Во-первых, он очень полезен для классических алгоритмов машинного обучения, таких как обнаружение спама, распознавание изображений, прогнозирование и сегментация клиентов. 

С учетом сказанного, scikit-learn также можно использовать для задач NLP, таких как классификация текста, которая является одной из самых важных задач в контролируемом машинном обучении. Еще одним популярным вариантом использования является анализ настроений, который scikit-learn может помочь в анализе мнений или чувств с помощью данных.

Плюсы и минусы использования PyNLPI для НЛП: 

• Плюсы:
  • Универсальность с рядом моделей и алгоритмов
  • Построен на SciPy и NumPy
  • Подтвержденный список реальных приложений
• Минусы: 
  • Ограниченная поддержка глубокого обучения

9. полиглот

Ближе к концу нашего списка находится Polyglot, библиотека Python с открытым исходным кодом, используемая для выполнения различных операций НЛП. Основанная на Numpy, это невероятно быстрая библиотека, предлагающая большое количество специальных команд. 

Одна из причин, по которой Polyglot так полезен для НЛП, заключается в том, что он поддерживает множество многоязычных приложений. Его документация показывает, что он поддерживает токенизацию для 165 языков, определение языка для 196 языков и тегирование частей речи для 16 языков. 

Плюсы и минусы использования полиглота для НЛП: 

• Плюсы:
  • Многоязычный с почти 200 человеческими языками в некоторых задачах
  • Построен поверх NumPy
• Минусы: 
  • Меньшее сообщество по сравнению с другими библиотеками, такими как NLTK и spaCy.

10. PyTorch

Завершает наш список 10 лучших библиотек Python для НЛП PyTorch, библиотека с открытым исходным кодом, созданная исследовательской группой Facebook в области искусственного интеллекта в 2016 году. Название библиотеки происходит от Torch, фреймворка для глубокого обучения, написанного на языке программирования Lua. . 

PyTorch позволяет выполнять множество задач и особенно полезен для приложений глубокого обучения, таких как НЛП и компьютерное зрение. 

Некоторые из лучших аспектов PyTorch включают высокую скорость выполнения, которой можно достичь даже при работе с тяжелыми графами. Это также гибкая библиотека, способная работать на упрощенных процессорах или процессорах и графических процессорах. PyTorch имеет мощные API-интерфейсы, которые позволяют расширять библиотеку, а также набор инструментов для естественного языка. 

Плюсы и минусы использования Pytorch для НЛП: 

• Плюсы:
  • Прочный каркас
  • Облачная платформа и экосистема
• Минусы: 
  • Общий набор инструментов для машинного обучения
  • Требуется глубокое знание основных алгоритмов НЛП