10 найкращих бібліотек Python для обробки природної мови

Python вважається найкращою мовою програмування, і він критичний для завдань штучного інтелекту (AI) та машинного навчання. Python є дуже ефективною мовою програмування порівняно з іншими популярними мовами, і він є чудовим вибором для початківців завдяки своїм англійським командам та синтаксису. Іншим із найкращих аспектів мови програмування Python є те, що вона складається з величезної кількості відкритих бібліотек, які роблять її корисною для широкого спектра завдань. 

Python і NLP

Обробка природної мови, або NLP, є галуззю штучного інтелекту, яка спрямована на розуміння семантики та конотацій природних людських мов. Міжгалузева галузь поєднує техніки з галузей лінгвістики та комп’ютерних наук, які використовуються для створення технологій, таких як чат-боти та цифрові помічники. 

Є багато аспектів, які роблять Python чудовою мовою програмування для проектів NLP, включаючи його простий синтаксис та прозорі семантики. Розробники також можуть отримати доступ до чудових каналів підтримки для інтеграції з іншими мовами та інструментами. 

Можливо, найкращим аспектом Python для NLP є те, що він надає розробникам широкий спектр інструментів та бібліотек NLP, які дозволяють їм виконувати ряд завдань, таких як моделювання тем, класифікація документів, позначення частин мови, вектори слів, аналіз настрою та багато іншого. 

Давайте розглянемо 10 найкращих бібліотек Python для обробки природної мови: 

1. Natural Language Toolkit (NLTK) 

На вершині нашого списку знаходиться Natural Language Toolkit (NLTK), який широко вважається найкращою бібліотекою Python для NLP. NLTK є необхідною бібліотекою, яка підтримує завдання, такі як класифікація, позначення, стемінг, розборювання та семантичне висновування. Його часто обирають початківці, які хочуть зайнятися галуззями NLP та машинного навчання. 

NLTK є дуже універсальною бібліотекою, і вона допомагає створювати складні функції NLP. Вона надає великий набір алгоритмів для вибору для будь-якої конкретної проблеми. NLTK підтримує різні мови, а також іменовані сутності для багатомовності. 

Оскільки NLTK є бібліотекою обробки рядків, вона приймає рядки як вхідні дані та повертає рядки або списки рядків як вихідні дані. 

Переваги та недоліки використання NLTK для NLP: 

• Переваги:
  • Найбільш відомий бібліотека NLP
  • Розширення третіх сторін
• Недоліки: 
  • Крива навчання
  • Повільний іноді
  • Немає моделей нейронних мереж
  • Тільки розбиває текст на речення

2. spaCy

spaCy є відкритою бібліотекою NLP, явно розробленою для використання у виробництві. SpaCy дозволяє розробникам створювати програми, які можуть обробляти та розуміти величезні об’єми тексту. Бібліотека Python часто використовується для створення систем розуміння природної мови та систем витягання інформації. 

Одним із інших великих переваг spaCy є те, що вона підтримує токенізацію для більш ніж 49 мов завдяки наявності попередньо натренованих статистичних моделей та векторів слів. Деякі з найкращих випадків використання spaCy включають автозаповнення пошукових запитів, автокоректування, аналіз онлайн-відгуків, витягання ключових тем та багато іншого.

Переваги та недоліки використання spaCy для NLP: 

• Переваги:
  • Швидкий
  • Легкий у використанні
  • Чудовий для початківців-розробників
  • Спрямований на навчання моделей нейронних мереж
• Недоліки: 
  • Не так гнучкий, як інші бібліотеки, наприклад NLTK

3. Gensim

Іншою топовою бібліотекою Python для NLP є Gensim. Спочатку розроблена для моделювання тем, бібліотека тепер використовується для різноманітних завдань NLP, таких як індексування документів. Gensim використовує алгоритми для обробки вхідних даних, більших за оперативну пам’ять. 

З її інтуїтивними інтерфейсами Gensim досягає ефективних багатоядерних реалізацій алгоритмів, таких як Латентний семантичний аналіз (LSA) та Латентний диріхлет-розподіл (LDA). Деякі інші випадки використання бібліотеки включають пошук подібності тексту та перетворення слів і документів у вектори. 

Переваги та недоліки використання Gensim для NLP: 

• Переваги:
  • Інтуїтивний інтерфейс
  • Масштабований
  • Ефективна реалізація популярних алгоритмів, таких як LSA та LDA
• Недоліки: 
  • Розроблена для ненадзорованого моделювання тексту
  • Часто потрібно використовувати з іншими бібліотеками, такими як NLTK

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP є бібліотекою, що складається з різноманітних інструментів технологій людської мови, які допомагають у застосуванні інструментів лінгвістичних аналізів до частини тексту. CoreNLP дозволяє вам витягувати широкий спектр властивостей тексту, таких як розпізнавання іменованих сутностей, позначення частин мови та багато іншого за допомогою декількох рядків коду. 

Одним із унікальних аспектів CoreNLP є те, що вона включає інструменти Stanford NLP, такі як розборювання, аналіз настрою, позначення частин мови та розпізнавач іменованих сутностей (NER). Вона підтримує п’ять мов: англійську, арабську, китайську, німецьку, французьку та іспанську. 

Переваги та недоліки використання CoreNLP для NLP: 

• Переваги:
  • Легкий у використанні
  • Об’єднує різні підходи 
  • Відкрита ліцензія
• Недоліки: 
  • Застарілий інтерфейс
  • Не так потужний, як інші бібліотеки, наприклад spaCy

5. Pattern

Pattern є чудовим варіантом для будь-кого, хто шукає універсальну бібліотеку Python для NLP. Це багатофункціональна бібліотека, яка може обробляти NLP, видобування даних, аналіз мереж та машинне навчання. Вона включає модулі для видобування даних з пошукових систем, Вікіпедії та соціальних мереж. 

Pattern вважається однією з найбільш корисних бібліотек для завдань NLP, надаючи функції, такі як пошук суперлативів та компаративів, а також виявлення фактів та думок. Ці функції допомагають їй виділитися серед інших топових бібліотек. 

Переваги та недоліки використання Pattern для NLP: 

• Переваги:
  • Видобування даних веб-сервісів
  • Аналіз мереж та візуалізація
• Недоліки: 
  • Недостатньо оптимізований для деяких завдань NLP

6. TextBlob

Чудовим варіантом для розробників, які хочуть почати роботу з NLP у Python, є TextBlob, який надає добру підготовку до NLTK. У нього є легкий у використанні інтерфейс, який дозволяє початківцям швидко вивчити базові застосування NLP, такі як аналіз настрою та витягання іменованих сутностей. 

Іншим із найкращих застосунків TextBlob є переклади, які вражаючі, враховуючи складну природу цього завдання. Однак TextBlob успадковує низьку продуктивність від NLTK і не повинен використовуватися для великомасштабного виробництва. 

Переваги та недоліки використання TextBlob для NLP: 

• Переваги:
  • Чудовий для початківців
  • Надає підґрунтя для NLTK
  • Легкий у використанні інтерфейс
• Недоліки: 
  • Низька продуктивність, успадкована від NLTK
  • Не підходить для великомасштабного виробництва

7. PyNLPI 

PyNLPI, яке вимовляється як «ананас», є ще однією бібліотекою Python для NLP. Вона містить різні саморобні модулі Python для завдань NLP, і однією з її найкращих функцій є розширена бібліотека для роботи з FoLiA XML (Формат лінгвістичної анотації). 

Кожен із виділених модулів та пакетів корисний для стандартних та просунутих завдань NLP. Деякі з цих завдань включають витягання n-грам, списків частот та побудову простої або складної мовної моделі.

Переваги та недоліки використання PyNLPI для NLP: 

• Переваги:
  • Витягання n-грам та інших базових завдань
  • Модульна структура
• Недоліки: 
  • Обмежена документація 

8. scikit-learn

Спочатку третій сторонній розширення бібліотеки SciPy, scikit-learn тепер є самостійною бібліотекою Python на Github. Вона використовується великими компаніями, такими як Spotify, і є багато переваг у її використанні. Одним із них є те, що вона дуже корисна для класичних алгоритмів машинного навчання, таких як виявлення спаму, розпізнавання зображень, прогнозування та сегментація клієнтів. 

З іншого боку, scikit-learn також можна використовувати для завдань NLP, таких як класифікація тексту, яке є одним із найважливіших завдань у нагляданому машинному навчанні. Іншим із найкращих випадків використання scikit-learn є аналіз настрою, який може допомогти проаналізувати думки чи почуття через дані.

Переваги та недоліки використання PyNLPI для NLP: 

• Переваги:
  • Універсальний з рядом моделей та алгоритмів
  • Побудований на SciPy та NumPy
  • Доведена історія реальних застосунків
• Недоліки: 
  • Обмежена підтримка глибокого навчання

9. Polyglot

Навпроти кінця нашого списку знаходиться Polyglot, який є відкритою бібліотекою Python, використовуваною для виконання різних операцій NLP. На основі NumPy, це надзвичайно швидка бібліотека, яка пропонує великий набір спеціалізованих команд. 

Одним із причин, чому Polyglot так корисний для NLP, є те, що він підтримує широкі багатомовні застосування. Його документація показує, що він підтримує токенізацію для 165 мов, виявлення мови для 196 мов та позначення частин мови для 16 мов. 

Переваги та недоліки використання Polyglot для NLP: 

• Переваги:
  • Багатомовний з майже 200 людськими мовами для деяких завдань
  • Побудований на основі NumPy
• Недоліки: 
  • Менша спільнота порівняно з іншими бібліотеками, такими як NLTK та spaCy

10. PyTorch

Закриваючи наш список із 10 найкращих бібліотек Python для NLP, PyTorch є відкритою бібліотекою, створеною командою досліджень штучного інтелекту Facebook у 2016 році. Назва бібліотеки походить від Torch, який є фреймворком глибокого навчання, написаним на мові програмування Lua. 

PyTorch дозволяє вам виконувати багато завдань, і він особливо корисний для застосунків глибокого навчання, таких як NLP та комп’ютерне бачення. 

Деякі з найкращих аспектів PyTorch включають його високу швидкість виконання, яку він може досягти навіть при обробці великих графів. Це також гнучка бібліотека, здатна працювати на спрощених процесорах або ЦП та GPU. PyTorch має потужні API, які дозволяють вам розширити бібліотеку, а також природньо-мовний інструментарій. 

Переваги та недоліки використання PyTorch для NLP: 

• Переваги:
  • Міцний фреймворк
  • Хмарна платформа та екосистема
• Недоліки: 
  • Загальний інструментарій машинного навчання
  • Вимагає глибоких знань основних алгоритмів NLP