10 ไลบรารี Python ที่ดีที่สุดสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

Python ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางว่าเป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ดีที่สุด และมีความสำคัญอย่างยิ่งต่องานปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง Python เป็นภาษาโปรแกรมที่มีประสิทธิภาพอย่างยิ่งเมื่อเปรียบเทียบกับภาษากระแสหลักอื่นๆ และเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้เริ่มต้นเนื่องจากมีคำสั่งและไวยากรณ์ที่เหมือนกับภาษาอังกฤษ ข้อดีอีกประการหนึ่งของภาษาการเขียนโปรแกรม Python ก็คือมันประกอบด้วยไลบรารีโอเพ่นซอร์สจำนวนมหาศาล ซึ่งทำให้มีประโยชน์สำหรับงานที่หลากหลาย 

ไพธอนและ NLP

การประมวลผลภาษาธรรมชาติหรือ NLP เป็นสาขาหนึ่งของ AI ที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อทำความเข้าใจความหมายและความหมายแฝงของภาษาธรรมชาติของมนุษย์ สาขาสหวิทยาการผสมผสานเทคนิคจากสาขาภาษาศาสตร์และวิทยาการคอมพิวเตอร์ ซึ่งใช้ในการสร้างเทคโนโลยี เช่น แชทบอทและผู้ช่วยดิจิทัล 

มีหลายแง่มุมที่ทำให้ Python เป็นภาษาโปรแกรมที่ยอดเยี่ยมสำหรับโครงการ NLP รวมถึงไวยากรณ์ที่เรียบง่ายและความหมายที่โปร่งใส นักพัฒนายังสามารถเข้าถึงช่องทางการสนับสนุนที่ยอดเยี่ยมสำหรับการรวมเข้ากับภาษาและเครื่องมืออื่นๆ 

บางทีแง่มุมที่ดีที่สุดของ Python สำหรับ NLP ก็คือการให้เครื่องมือและไลบรารี NLP ที่หลากหลายแก่นักพัฒนาที่ช่วยให้พวกเขาจัดการงานต่างๆ ได้ เช่น การสร้างแบบจำลองหัวข้อ การจำแนกเอกสาร การติดแท็ก part-of-speech (POS) เวกเตอร์คำ การวิเคราะห์ความรู้สึก และอื่นๆ 

มาดู 10 ไลบรารี Python ที่ดีที่สุดสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ: 

1. ชุดเครื่องมือภาษาธรรมชาติ (NLTK) 

การเพิ่มรายการของเราคือ Natural Language Toolkit (NLTK) ซึ่งถือว่าเป็นไลบรารี Python ที่ดีที่สุดสำหรับ NLP NLTK เป็นไลบรารีที่จำเป็นซึ่งสนับสนุนงานต่างๆ เช่น การจัดหมวดหมู่ การแท็ก การแยกคำ การแยกวิเคราะห์ และการให้เหตุผลเชิงความหมาย มักถูกเลือกโดยผู้เริ่มต้นที่ต้องการมีส่วนร่วมในสาขา NLP และการเรียนรู้ของเครื่อง 

NLTK เป็นไลบรารีที่มีความอเนกประสงค์สูง และช่วยให้คุณสร้างฟังก์ชัน NLP ที่ซับซ้อนได้ มีอัลกอริทึมชุดใหญ่ให้คุณเลือกใช้สำหรับปัญหาเฉพาะใดๆ NLTK รองรับภาษาต่างๆ รวมถึงเอนทิตีที่มีชื่อสำหรับหลายภาษา 

เนื่องจาก NLTK เป็นไลบรารีการประมวลผลสตริง จึงรับสตริงเป็นอินพุตและส่งกลับสตริงหรือรายการของสตริงเป็นเอาต์พุต 

ข้อดีและข้อเสียของการใช้ NLTK สำหรับ NLP: 

• จุดเด่น:
  • ห้องสมุด NLP ที่มีชื่อเสียงที่สุด
  • ส่วนขยายบุคคลที่สาม
• จุดด้อย: 
  • โค้งการเรียนรู้
  • ช้าในบางครั้ง
  • ไม่มีโมเดลโครงข่ายประสาทเทียม
  • แยกข้อความตามประโยคเท่านั้น

2. สปาซี

SpaCy เป็นไลบรารี NLP แบบโอเพ่นซอร์สที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการใช้งานจริง SpaCy ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่สามารถประมวลผลและเข้าใจข้อความจำนวนมากได้ ไลบรารี Python มักใช้เพื่อสร้างระบบการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติและระบบการดึงข้อมูล 

ประโยชน์หลักอีกประการหนึ่งของ spaCy คือรองรับโทเค็นสำหรับภาษามากกว่า 49 ภาษา เนื่องจากมีการโหลดแบบจำลองทางสถิติและเวกเตอร์คำที่ได้รับการฝึกฝนไว้ล่วงหน้า กรณีการใช้งานยอดนิยมบางกรณีสำหรับ spaCy ได้แก่ การเติมข้อความอัตโนมัติในการค้นหา การแก้ไขอัตโนมัติ การวิเคราะห์บทวิจารณ์ออนไลน์ การแยกหัวข้อสำคัญ และอื่นๆ อีกมากมาย

ข้อดีและข้อเสียของการใช้ spaCy สำหรับ NLP: 

• จุดเด่น:
  • รวดเร็ว
  • ใช้งานง่าย
  • เหมาะสำหรับนักพัฒนามือใหม่
  • อาศัยเครือข่ายประสาทสำหรับแบบจำลองการฝึกอบรม
• จุดด้อย: 
  • ไม่ยืดหยุ่นเท่าไลบรารีอื่นเช่น NLTK

3. เกนซิม

ไลบรารี Python อันดับต้น ๆ สำหรับ NLP คือ Gensim เดิมพัฒนาขึ้นสำหรับการสร้างแบบจำลองหัวข้อ ปัจจุบันไลบรารีนี้ใช้สำหรับงาน NLP ที่หลากหลาย เช่น การทำดัชนีเอกสาร Gensim อาศัยอัลกอริทึมในการประมวลผลอินพุตที่ใหญ่กว่า RAM 

ด้วยอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย Gensim ประสบความสำเร็จในการปรับใช้อัลกอริทึมแบบมัลติคอร์อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น Latent Semantic Analysis (LSA) และ Latent Dirichlet Allocation (LDA) กรณีการใช้งานยอดนิยมอื่น ๆ ของห้องสมุด ได้แก่ การค้นหาความคล้ายคลึงกันของข้อความและการแปลงคำและเอกสารเป็นเวกเตอร์ 

ข้อดีและข้อเสียของการใช้ Gensim สำหรับ NLP: 

• จุดเด่น:
  • อินเตอร์เฟซที่ใช้งานง่าย
  • สามารถปรับขนาดได้
  • การนำอัลกอริธึมยอดนิยมอย่าง LSA และ LDA ไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพ
• จุดด้อย: 
  • ออกแบบมาสำหรับการสร้างแบบจำลองข้อความที่ไม่มีผู้ดูแล
  • มักจะต้องใช้กับไลบรารีอื่นเช่น NLTK

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP เป็นห้องสมุดที่ประกอบด้วยเครื่องมือเทคโนโลยีภาษามนุษย์ที่หลากหลายซึ่งช่วยในการประยุกต์ใช้เครื่องมือวิเคราะห์ทางภาษากับข้อความ CoreNLP ช่วยให้คุณสามารถแยกคุณสมบัติของข้อความได้หลากหลาย เช่น การรู้จำชื่อเอนทิตี การติดแท็กบางส่วนของคำพูด และอื่นๆ ด้วยโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด 

ลักษณะเฉพาะอย่างหนึ่งของ CoreNLP คือการรวมเอาเครื่องมือ Stanford NLP เช่น parser, การวิเคราะห์ความรู้สึก, tagger part-of-speech (POS) และตัวจำแนกเอนทิตีที่มีชื่อ (NER) รองรับทั้งหมด XNUMX ภาษา ได้แก่ อังกฤษ อาหรับ จีน เยอรมัน ฝรั่งเศส และสเปน 

ข้อดีและข้อเสียของการใช้ CoreNLP สำหรับ NLP: 

• จุดเด่น:
  • ใช้งานง่าย
  • รวมแนวทางต่างๆ 
  • ใบอนุญาตโอเพ่นซอร์ส
• จุดด้อย: 
  • อินเทอร์เฟซที่ล้าสมัย
  • ไม่ทรงพลังเท่าไลบรารีอื่น ๆ เช่น spaCy

5. แบบแผน

Pattern เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับใครก็ตามที่กำลังมองหาไลบรารี่ Python แบบ all-in-one สำหรับ NLP เป็นไลบรารีอเนกประสงค์ที่สามารถจัดการ NLP, การทำเหมืองข้อมูล, การวิเคราะห์เครือข่าย, การเรียนรู้ของเครื่อง และการสร้างภาพ ประกอบด้วยโมดูลสำหรับการทำเหมืองข้อมูลจากเครื่องมือค้นหา วิกิพีเดีย และโซเชียลเน็ตเวิร์ก 

รูปแบบถือเป็นหนึ่งในไลบรารีที่มีประโยชน์ที่สุดสำหรับงาน NLP โดยมีคุณสมบัติต่างๆ เช่น การค้นหาขั้นสูงสุดและการเปรียบเทียบ ตลอดจนการตรวจจับข้อเท็จจริงและความคิดเห็น คุณลักษณะเหล่านี้ช่วยให้โดดเด่นเหนือไลบรารีชั้นนำอื่น ๆ 

ข้อดีและข้อเสียของการใช้ Pattern สำหรับ NLP: 

• จุดเด่น:
  • บริการเว็บขุดข้อมูล
  • การวิเคราะห์เครือข่ายและการแสดงภาพ
• จุดด้อย: 
  • ขาดการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับงาน NLP บางอย่าง

6. ข้อความหยด

TextBlob เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการเริ่มต้นใช้งาน NLP ใน Python ซึ่งเป็นการเตรียมการที่ดีสำหรับ NLTK มีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายที่ช่วยให้ผู้เริ่มต้นสามารถเรียนรู้แอปพลิเคชัน NLP พื้นฐานได้อย่างรวดเร็ว เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึกและการสกัดวลีนาม 

อีกแอปพลิเคชั่นยอดนิยมสำหรับ TextBlob คือการแปล ซึ่งน่าประทับใจเมื่อพิจารณาจากลักษณะที่ซับซ้อนของมัน จากที่กล่าวมา TextBlob สืบทอดรูปแบบประสิทธิภาพต่ำของ NLTK และไม่ควรใช้สำหรับการผลิตขนาดใหญ่ 

ข้อดีและข้อเสียของการใช้ TextBlob สำหรับ NLP: 

• จุดเด่น:
  • เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น
  • ให้พื้นฐานสำหรับ NLTK
  • อินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย
• จุดด้อย: 
  • ประสิทธิภาพต่ำที่สืบทอดมาจาก NLTK
  • ไม่ดีสำหรับการผลิตขนาดใหญ่

7. PyNLPI 

PyNLPI ซึ่งออกเสียงว่า 'สับปะรด' เป็นไลบรารี Python อีกหนึ่งตัวสำหรับ NLP มันมีโมดูล Python แบบกำหนดเองที่หลากหลายสำหรับงาน NLP และหนึ่งในคุณสมบัติเด่นคือไลบรารีที่กว้างขวางสำหรับการทำงานกับ FoLiA XML (รูปแบบสำหรับคำอธิบายประกอบภาษาศาสตร์) 

โมดูลและแพ็คเกจที่แยกกันแต่ละอันมีประโยชน์สำหรับงาน NLP มาตรฐานและขั้นสูง บางส่วนของงานเหล่านี้รวมถึงการแยก n-grams รายการความถี่ และการสร้างแบบจำลองภาษาที่ง่ายหรือซับซ้อน

ข้อดีและข้อเสียของการใช้ PyNLPI สำหรับ NLP: 

• จุดเด่น:
  • การแยก n-grams และงานพื้นฐานอื่นๆ
  • โครงสร้างโมดูลาร์
• จุดด้อย: 
  • เอกสารจำกัด 

8. scikit เรียนรู้

เดิมทีเป็นส่วนขยายของบุคคลที่สามในไลบรารี SciPy ปัจจุบัน scikit-learn เป็นไลบรารี Python แบบสแตนด์อโลนบน Github มีการใช้โดยบริษัทขนาดใหญ่เช่น Spotify และมีประโยชน์มากมายในการใช้ ประการหนึ่ง มีประโยชน์อย่างมากสำหรับอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องแบบคลาสสิก เช่น อัลกอริทึมสำหรับการตรวจจับสแปม การจดจำรูปภาพ การคาดเดา และการแบ่งกลุ่มลูกค้า 

จากที่กล่าวมา scikit-learn ยังสามารถใช้กับงาน NLP เช่น การจัดหมวดหมู่ข้อความ ซึ่งเป็นหนึ่งในงานที่สำคัญที่สุดในการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแล อีกกรณีการใช้งานยอดนิยมคือการวิเคราะห์ความรู้สึก ซึ่ง scikit-learn สามารถช่วยวิเคราะห์ความคิดเห็นหรือความรู้สึกผ่านข้อมูลได้

ข้อดีและข้อเสียของการใช้ PyNLPI สำหรับ NLP: 

• จุดเด่น:
  • อเนกประสงค์ด้วยรุ่นและอัลกอริทึมที่หลากหลาย
  • สร้างบน SciPy และ NumPy
  • บันทึกที่พิสูจน์แล้วของการใช้งานในชีวิตจริง
• จุดด้อย: 
  • การสนับสนุนอย่างจำกัดสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก

9. ที่รู้หลายภาษา

ใกล้ถึงจุดสิ้นสุดของรายการของเราคือ Polyglot ซึ่งเป็นไลบรารี python แบบโอเพ่นซอร์สที่ใช้ในการดำเนินการ NLP ต่างๆ อ้างอิงจาก Numpy เป็นไลบรารีที่รวดเร็วอย่างเหลือเชื่อซึ่งมีคำสั่งเฉพาะที่หลากหลาย 

หนึ่งในเหตุผลที่หลายภาษามีประโยชน์มากสำหรับ NLP คือรองรับแอปพลิเคชันหลายภาษามากมาย เอกสารระบุว่ารองรับโทเค็นสำหรับ 165 ภาษา การตรวจจับภาษาสำหรับ 196 ภาษา และการแท็กส่วนของคำพูดสำหรับ 16 ภาษา 

ข้อดีและข้อเสียของการใช้ Polyglot สำหรับ NLP: 

• จุดเด่น:
  • พูดได้หลายภาษาด้วยภาษามนุษย์เกือบ 200 ภาษาในบางงาน
  • สร้างขึ้นบน NumPy
• จุดด้อย: 
  • ชุมชนขนาดเล็กเมื่อเทียบกับไลบรารี่อื่นๆ เช่น NLTK และ spaCy

10. ไพทอร์ช

ปิดรายชื่อไลบรารี Python ที่ดีที่สุด 10 อันดับสำหรับ NLP คือ PyTorch ซึ่งเป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่สร้างโดยทีมวิจัย AI ของ Facebook ในปี 2016 ชื่อของไลบรารีมาจาก Torch ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกที่เขียนด้วยภาษาการเขียนโปรแกรม Lua . 

PyTorch ช่วยให้คุณทำงานได้หลายอย่าง และมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึก เช่น NLP และคอมพิวเตอร์วิทัศน์ 

ข้อดีบางประการของ PyTorch ได้แก่ ความเร็วในการดำเนินการสูง ซึ่งสามารถทำได้แม้ในขณะที่จัดการกับกราฟจำนวนมาก นอกจากนี้ยังเป็นไลบรารี่ที่ยืดหยุ่น สามารถทำงานบนโปรเซสเซอร์หรือ CPU และ GPU ที่เรียบง่าย PyTorch มี API ที่มีประสิทธิภาพซึ่งช่วยให้คุณสามารถขยายไลบรารีได้ เช่นเดียวกับชุดเครื่องมือภาษาธรรมชาติ 

ข้อดีและข้อเสียของการใช้ Pytorch สำหรับ NLP: 

• จุดเด่น:
  • กรอบที่แข็งแกร่ง
  • แพลตฟอร์มคลาวด์และระบบนิเวศ
• จุดด้อย: 
  • ชุดเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องทั่วไป
  • ต้องการความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับอัลกอริทึม NLP หลัก