10 najlepších knižníc Pythonu na spracovanie prirodzeného jazyka

Python je všeobecne považovaný za najlepší programovací jazyk a je rozhodujúci pre úlohy umelej inteligencie (AI) a strojového učenia. Python je mimoriadne efektívny programovací jazyk v porovnaní s inými bežnými jazykmi a je skvelou voľbou pre začiatočníkov vďaka príkazom a syntaxi podobným angličtine. Ďalším z najlepších aspektov programovacieho jazyka Python je, že pozostáva z obrovského množstva open-source knižníc, vďaka ktorým je užitočný pre širokú škálu úloh. 

Python a NLP

Spracovanie prirodzeného jazyka alebo NLP je oblasť AI, ktorej cieľom je pochopiť sémantiku a konotácie prirodzených ľudských jazykov. Interdisciplinárna oblasť kombinuje techniky z oblasti lingvistiky a informatiky, ktorá sa používa na vytváranie technológií, ako sú chatboti a digitálni asistenti. 

Existuje mnoho aspektov, ktoré robia z Pythonu skvelý programovací jazyk pre projekty NLP, vrátane jeho jednoduchej syntaxe a transparentnej sémantiky. Vývojári majú tiež prístup k vynikajúcim kanálom podpory pre integráciu s inými jazykmi a nástrojmi. 

Snáď najlepším aspektom Pythonu pre NLP je to, že poskytuje vývojárom širokú škálu nástrojov a knižníc NLP, ktoré im umožňujú zvládnuť množstvo úloh, ako je modelovanie tém, klasifikácia dokumentov, značkovanie časti reči (POS), slovné vektory, analýza sentimentu a ďalšie. 

Poďme sa pozrieť na 10 najlepších knižníc Pythonu na spracovanie prirodzeného jazyka: 

1. Prírodný jazyk Toolkit (NLTK) 

Na vrchole nášho zoznamu je Natural Language Toolkit (NLTK), ktorý je široko považovaný za najlepšiu knižnicu Pythonu pre NLP. NLTK je základná knižnica, ktorá podporuje úlohy ako klasifikácia, označovanie, odvodzovanie, analýza a sémantické uvažovanie. Často si ho vyberajú začiatočníci, ktorí sa chcú zapojiť do oblasti NLP a strojového učenia. 

NLTK je vysoko všestranná knižnica a pomáha vám vytvárať komplexné funkcie NLP. Poskytuje vám veľkú sadu algoritmov, z ktorých si môžete vybrať pre akýkoľvek konkrétny problém. NLTK podporuje rôzne jazyky, ako aj pomenované entity pre viac jazykov. 

Pretože NLTK je knižnica na spracovanie reťazcov, berie reťazce ako vstup a vracia reťazce alebo zoznamy reťazcov ako výstup. 

Výhody a nevýhody používania NLTK pre NLP: 

• Pros:
  • Najznámejšia knižnica NLP
  • Rozšírenia tretích strán
• Nevýhody: 
  • Krivka učenia
  • Občas pomaly
  • Žiadne modely neurónových sietí
  • Rozdeľuje iba text na vety

2. spaCy

SpaCy je open-source NLP knižnica výslovne navrhnutá na produkčné použitie. SpaCy umožňuje vývojárom vytvárať aplikácie, ktoré dokážu spracovať a porozumieť obrovským objemom textu. Knižnica Python sa často používa na vytváranie systémov na porozumenie prirodzenému jazyku a systémov na extrakciu informácií. 

Jednou z ďalších hlavných výhod spaCy je, že podporuje tokenizáciu pre viac ako 49 jazykov vďaka tomu, že obsahuje vopred pripravené štatistické modely a slovné vektory. Medzi najčastejšie prípady použitia spaCy patrí automatické dopĺňanie vyhľadávania, automatické opravy, analýza online recenzií, extrahovanie kľúčových tém a oveľa viac.

Výhody a nevýhody používania spaCy pre NLP: 

• Pros:
  • rýchlo
  • Jednoduché použitie
  • Skvelé pre začínajúcich vývojárov
  • Pri tréningových modeloch sa spolieha na neurónové siete
• Nevýhody: 
  • Nie je tak flexibilný ako iné knižnice ako NLTK

3. Gensim

Ďalšou špičkovou knižnicou Pythonu pre NLP je Gensim. Knižnica, ktorá bola pôvodne vyvinutá na modelovanie tém, sa teraz používa na rôzne úlohy NLP, ako je indexovanie dokumentov. Gensim sa spolieha na algoritmy na spracovanie vstupu väčšieho ako RAM. 

So svojimi intuitívnymi rozhraniami dosahuje Gensim efektívne viacjadrové implementácie algoritmov, ako je latentná sémantická analýza (LSA) a latentná dirichletová alokácia (LDA). Niektoré z ďalších hlavných prípadov použitia knižnice zahŕňajú hľadanie podobnosti textu a konverziu slov a dokumentov na vektory. 

Výhody a nevýhody používania Gensim pre NLP: 

• Pros:
  • Intuitívne rozhranie
  • Škálovateľné
  • Efektívna implementácia populárnych algoritmov ako LSA a LDA
• Nevýhody: 
  • Navrhnuté pre modelovanie textu bez dozoru
  • Často je potrebné použiť s inými knižnicami, ako je NLTK

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP je knižnica pozostávajúca z rôznych nástrojov technológie ľudského jazyka, ktoré pomáhajú s aplikáciou nástrojov lingvistickej analýzy na kus textu. CoreNLP vám umožňuje extrahovať širokú škálu vlastností textu, ako je rozpoznávanie pomenovaných entít, značkovanie slovných druhov a ďalšie pomocou niekoľkých riadkov kódu. 

Jedným z jedinečných aspektov CoreNLP je to, že zahŕňa nástroje Stanford NLP, ako je analyzátor, analýza sentimentu, tagger časti reči (POS) a rozpoznávač pomenovaných entít (NER). Podporuje celkovo päť jazykov: angličtinu, arabčinu, čínštinu, nemčinu, francúzštinu a španielčinu. 

Výhody a nevýhody používania CoreNLP pre NLP: 

• Pros:
  • Jednoduché použitie
  • Kombinuje rôzne prístupy 
  • Licencia s otvoreným zdrojom
• Nevýhody: 
  • Zastarané rozhranie
  • Nie je taký výkonný ako iné knižnice ako spaCy

5. Pattern

Vzor je skvelou voľbou pre každého, kto hľadá knižnicu Python typu všetko v jednom pre NLP. Je to viacúčelová knižnica, ktorá zvládne NLP, dolovanie údajov, sieťovú analýzu, strojové učenie a vizualizáciu. Zahŕňa moduly na dolovanie údajov od vyhľadávačov, Wikipédie a sociálnych sietí. 

Vzor je považovaný za jednu z najužitočnejších knižníc pre úlohy NLP, ktorá poskytuje funkcie ako vyhľadávanie superlatívov a komparatívov, ako aj zisťovanie faktov a názorov. Tieto funkcie jej pomáhajú vyniknúť medzi ostatnými špičkovými knižnicami. 

Výhody a nevýhody používania vzoru pre NLP: 

• Pros:
  • Webové služby na dolovanie údajov
  • Analýza a vizualizácia siete
• Nevýhody: 
  • Chýba optimalizácia pre niektoré úlohy NLP

6. TextBlob

Skvelá možnosť pre vývojárov, ktorí chcú začať s NLP v Pythone, TextBlob poskytuje dobrú prípravu na NLTK. Má ľahko použiteľné rozhranie, ktoré umožňuje začiatočníkom rýchlo sa naučiť základné NLP aplikácie, ako je analýza sentimentu a extrakcia podstatných fráz. 

Ďalšou špičkovou aplikáciou pre TextBlob sú preklady, ktoré sú pôsobivé vzhľadom na ich komplexnú povahu. Vďaka tomu TextBlob zdedí nízky výkon od NLTK a nemal by sa používať na výrobu vo veľkom meradle. 

Výhody a nevýhody používania TextBlob pre NLP: 

• Pros:
  • Skvelé pre začiatočníkov
  • Poskytuje základy pre NLTK
  • Jednoduché rozhranie
• Nevýhody: 
  • Nízky výkon zdedený z NLTK
  • Nie je vhodné na použitie vo veľkom meradle

7. PyNLPI 

PyNLPI, ktorý sa vyslovuje ako „ananás“, je ďalšou knižnicou Pythonu pre NLP. Obsahuje rôzne moduly Python na mieru pre úlohy NLP a jednou z jeho top funkcií je rozsiahla knižnica pre prácu s FoLiA XML (Format for Linguistic Annotation). 

Každý z oddelených modulov a balíkov je užitočný pre štandardné a pokročilé úlohy NLP. Niektoré z týchto úloh zahŕňajú extrakciu n-gramov, zoznamy frekvencií a vytvorenie jednoduchého alebo zložitého jazykového modelu.

Výhody a nevýhody používania PyNLPI pre NLP: 

• Pros:
  • Extrakcia n-gramov a ďalšie základné úlohy
  • Modulárna štruktúra
• Nevýhody: 
  • Obmedzená dokumentácia 

8. scikit naučiť

Pôvodne rozšírenie knižnice SciPy od tretej strany, scikit-learn je teraz samostatná knižnica Python na Github. Používajú ho veľké spoločnosti ako Spotify a jeho používanie má veľa výhod. Po prvé, je to veľmi užitočné pre klasické algoritmy strojového učenia, ako sú tie na detekciu spamu, rozpoznávanie obrázkov, tvorbu predpovedí a segmentáciu zákazníkov. 

Vďaka tomu možno scikit-learn použiť aj na úlohy NLP, ako je klasifikácia textu, ktorá je jednou z najdôležitejších úloh v riadenom strojovom učení. Ďalším top prípadom použitia je analýza sentimentu, ktorú scikit-learn môže pomôcť pri analýze názorov alebo pocitov prostredníctvom údajov.

Výhody a nevýhody používania PyNLPI pre NLP: 

• Pros:
  • Všestranný s radom modelov a algoritmov
  • Postavené na SciPy a NumPy
  • Osvedčený záznam skutočných aplikácií
• Nevýhody: 
  • Obmedzená podpora hlbokého učenia

9. polyglot

Blíži sa koniec nášho zoznamu Polyglot, čo je open-source python knižnica, ktorá sa používa na vykonávanie rôznych operácií NLP. Na základe Numpy je to neuveriteľne rýchla knižnica, ktorá ponúka veľké množstvo špecializovaných príkazov. 

Jedným z dôvodov, prečo je Polyglot pre NLP taký užitočný, je to, že podporuje rozsiahle viacjazyčné aplikácie. Jeho dokumentácia ukazuje, že podporuje tokenizáciu pre 165 jazykov, detekciu jazyka pre 196 jazykov a označovanie časti reči pre 16 jazykov. 

Výhody a nevýhody používania Polyglotu pre NLP: 

• Pros:
  • Viacjazyčný s takmer 200 ľudskými jazykmi v niektorých úlohách
  • Postavený na vrchole NumPy
• Nevýhody: 
  • Menšia komunita v porovnaní s inými knižnicami ako NLTK a spaCy

10. PyTorch

Náš zoznam 10 najlepších Pythonových knižníc pre NLP uzatvára PyTorch, open-source knižnica vytvorená výskumným tímom AI na Facebooku v roku 2016. Názov knižnice je odvodený od Torch, čo je rámec pre hlboké učenie napísaný v programovacom jazyku Lua. . 

PyTorch vám umožňuje vykonávať mnoho úloh a je obzvlášť užitočný pre aplikácie hlbokého učenia, ako je NLP a počítačové videnie. 

Niektoré z najlepších aspektov PyTorch zahŕňajú jeho vysokú rýchlosť vykonávania, ktorú môže dosiahnuť aj pri práci s ťažkými grafmi. Je to tiež flexibilná knižnica, ktorá je schopná pracovať na zjednodušených procesoroch alebo CPU a GPU. PyTorch má výkonné rozhrania API, ktoré vám umožňujú rozšíriť knižnicu, ako aj súpravu nástrojov pre prirodzený jazyk. 

Výhody a nevýhody používania Pytorch pre NLP: 

• Pros:
  • Robustný rámec
  • Cloudová platforma a ekosystém
• Nevýhody: 
  • Všeobecná súprava nástrojov strojového učenia
  • Vyžaduje hlboké znalosti základných algoritmov NLP