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 – это очень эффективный язык программирования по сравнению с другими популярными языками, и он является отличным выбором для начинающих благодаря своим англоязычным командам и синтаксису. Другой из лучших аспектов языка программирования Python заключается в том, что он состоит из огромного количества открытых библиотек, что делает его полезным для широкого спектра задач.

Python и обработка естественного языка

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

Существует 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, лучший аспект Python для НЛП заключается в том, что он предоставляет разработчикам широкий спектр инструментов и библиотек НЛП, которые позволяют им выполнять ряд задач, таких как моделирование тем, классификация документов, маркировка частей речи, векторные слова, анализ настроений и многое другое.

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

1. Natural Language Toolkit (NLTK)

На вершине нашего списка находится Natural Language Toolkit (NLTK), который широко считается лучшей библиотекой Python для НЛП. NLTK – это необходимая библиотека, которая поддерживает задачи, такие как классификация, маркировка, стемминг, парсинг и семантическое рассуждение. Она часто выбирается начинающими, которые хотят заняться НЛП и машинным обучением.

NLTK – это очень универсальная библиотека, и она помогает создавать сложные функции НЛП. Она предоставляет вам большой набор алгоритмов для выбора для любой конкретной проблемы. NLTK поддерживает различные языки, а также именованные сущности для нескольких языков.

Поскольку NLTK – это библиотека обработки строк, она принимает строки в качестве входных данных и возвращает строки или списки строк в качестве выходных данных.

Преимущества и недостатки использования NLTK для НЛП:

• Преимущества:
  • Самая известная библиотека НЛП
  • Расширения третьих сторон
• Недостатки:
  • Кривая обучения
  • Медленный в некоторых случаях
  • Нет моделей нейронных сетей
  • Только разделяет текст по предложениям

2. spaCy

spaCy – это открытая библиотека НЛП, явно предназначенная для использования в производстве. spaCy позволяет разработчикам создавать приложения, которые могут обрабатывать и понимать огромные объемы текста. Библиотека Python часто используется для построения систем понимания естественного языка и систем извлечения информации.

Одним из других основных преимуществ spaCy является то, что она поддерживает токенизацию более чем для 49 языков благодаря предобученным статистическим моделям и векторам слов. Некоторые из лучших случаев использования spaCy включают автозаполнение поиска, автокоррекцию, анализ онлайн-отзывов, извлечение ключевых тем и многое другое.

Преимущества и недостатки использования spaCy для НЛП:

• Преимущества:
  • Быстрый
  • Легко использовать
  • Отлично подходит для начинающих разработчиков
  • Полагается на нейронные сети для обучения моделей
• Недостатки:
  • Не так гибка, как другие библиотеки, такие как NLTK

3. Gensim

Другой лучший библиотекой Python для НЛП является Gensim. Первоначально разработанная для моделирования тем, библиотека теперь используется для различных задач НЛП, таких как индексация документов. Gensim полагается на алгоритмы для обработки входных данных, превышающих размер ОЗУ.

Благодаря своим интуитивно понятным интерфейсам Gensim достигает эффективных многопоточных реализаций алгоритмов, таких как Латентный Семантический Анализ (LSA) и Латентный Дирхлетовский Распределение (LDA). Некоторые из других лучших случаев использования библиотеки включают поиск сходства текста и преобразование слов и документов в векторы.

Преимущества и недостатки использования Gensim для НЛП:

• Преимущества:
  • Интуитивно понятный интерфейс
  • Масштабируемый
  • Эффективная реализация популярных алгоритмов, таких как LSA и LDA
• Недостатки:
  • Разработана для ненадзорного моделирования текста
  • Часто требует использования с другими библиотеками, такими как NLTK

5. CoreNLP

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 сущностей, маркировка частей речи и многое другое, всего несколькими строками кода.

Одним из уникальных аспектов CoreNLP является то, что она включает инструменты Stanford NLP, такие как парсер, анализ настроений, маркировщик частей речи и распознаватель именованных сущностей. Она поддерживает пять языков: английский, арабский, китайский, немецкий, французский и испанский.

Преимущества и недостатки использования CoreNLP для НЛП:

• Преимущества:
  • Легко использовать
  • Объединяет различные подходы
  • Открытая лицензия
• Недостатки:
  • Устаревший интерфейс
  • Не так мощна, как другие библиотеки, такие как spaCy

5. Pattern

Pattern – это отличный вариант для тех, кто ищет библиотеку Python для НЛП. Это многоцелевая библиотека, которая может обрабатывать НЛП, добычу данных, анализ сетей, машинное обучение и визуализацию. Она включает модули для добычи данных из поисковых систем, Википедии и социальных сетей.

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

Преимущества и недостатки использования Pattern для НЛП:

• Преимущества:
  • Услуги добычи данных в Интернете
  • Анализ и визуализация сетей
• Недостатки:
  • Отсутствует оптимизация для некоторых задач НЛП

6. TextBlob

Отличный вариант для разработчиков, которые хотят начать работать с НЛП в Python, TextBlob предоставляет хорошую подготовку для NLTK. У него есть простой в использовании интерфейс, который позволяет начинающим быстро изучить базовые применения НЛП, такие как анализ настроений и извлечение именованных сущностей.

Другим лучшим применением TextBlob является перевод, что впечатляет, учитывая сложный характер этой задачи. Однако TextBlob наследует низкую производительность от NLTK и не должен использоваться для крупномасштабного производства.

Преимущества и недостатки использования TextBlob для НЛП:

• Преимущества:
  • Отлично подходит для начинающих
  • Предоставляет основу для NLTK
  • Простой в использовании интерфейс
• Недостатки:
  • Низкая производительность, унаследованная от NLTK
  • Не подходит для крупномасштабного производства

7. PyNLPI

PyNLPI, которое произносится как «ананас», – это еще одна библиотека Python для НЛП. Она содержит различные самодельные модули Python для задач НЛП, и одной из ее лучших функций является обширная библиотека для работы с FoLiA XML (Формат лингвистической аннотации).

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

Преимущества и недостатки использования PyNLPI для НЛП:

• Преимущества:
  • Извлечение n-грамм и других базовых задач
  • Модульная структура
• Недостатки:
  • Ограниченная документация

8. scikit-learn

Первоначально являясь третьей стороной расширения библиотеки SciPy, scikit-learn теперь является самостоятельной библиотекой Python на Github. Она используется крупными компаниями, такими как Spotify, и существует много преимуществ ее использования. Например, она очень полезна для классических алгоритмов машинного обучения, таких как обнаружение спама, распознавание изображений, прогнозирование и сегментация клиентов.

С другой стороны, scikit-learn также может использоваться для задач НЛП, таких как классификация текста, которая является одной из наиболее важных задач в машинном обучении. Другим лучшим случаем использования scikit-learn является анализ настроений, который может помочь проанализировать мнения или чувства через данные.

Преимущества и недостатки использования scikit-learn для НЛП:

• Преимущества:
  • Универсальна с широким спектром моделей и алгоритмов
  • Построена на SciPy и NumPy
  • Доказанная история реальных приложений
• Недостатки:
  • Ограниченная поддержка глубокого обучения

9. Polyglot

Близко к концу нашего списка находится Polyglot, который является открытой библиотекой Python, используемой для выполнения различных операций НЛП. Основанная на Numpy, это невероятно быстрая библиотека, предлагающая широкий спектр специализированных команд.

Одной из причин, по которой Polyglot так полезна для НЛП, является то, что она поддерживает обширные многоязычные приложения. Ее документация показывает, что она поддерживает токенизацию для 165 языков, обнаружение языка для 196 языков и маркировку частей речи для 16 языков.

Преимущества и недостатки использования Polyglot для НЛП:

• Преимущества:
  • Многоязычная, с почти 200 человеческими языками в некоторых задачах
  • Построена на основе NumPy
• Недостатки:
  • Меньшее сообщество по сравнению с другими библиотеками, такими как NLTK и spaCy

10. PyTorch

Закрывая наш список 10 лучших библиотек Python для НЛП, PyTorch – это открытая библиотека, созданная командой исследований ИИ Facebook в 2016 году. Название библиотеки происходит от Torch, который является фреймворком глубокого обучения, написанным на языке программирования Lua.

PyTorch позволяет вам выполнять многие задачи, и она особенно полезна для приложений глубокого обучения, таких как НЛП и компьютерное зрение.

Некоторые из лучших аспектов PyTorch включают высокую скорость выполнения, которую она может достичь, даже при обработке тяжелых графов. Это также гибкая библиотека, способная работать на упрощенных процессорах или ЦП и ГП. PyTorch имеет мощные API, которые позволяют вам расширить библиотеку, а также естественный языковой инструментарий.

Преимущества и недостатки использования PyTorch для НЛП:

• Преимущества:
  • Надежная основа
  • Облачная платформа и экосистема
• Недостатки:
  • Общий инструментарий машинного обучения
  • Требует глубоких знаний основных алгоритмов НЛП