10 найкращих бібліотек Python для обробки природної мови

Python широко вважається найкращою мовою програмування, і вона має вирішальне значення для завдань штучного інтелекту (ШІ) і машинного навчання. Python є надзвичайно ефективною мовою програмування порівняно з іншими основними мовами, і це чудовий вибір для початківців завдяки своїм англійським командам і синтаксису. Ще одним із найкращих аспектів мови програмування Python є те, що вона складається з величезної кількості бібліотек з відкритим кодом, що робить її корисною для широкого кола завдань. 

Python і NLP

Обробка природної мови, або НЛП, є областю штучного інтелекту, яка спрямована на розуміння семантики та конотації природних людських мов. Міждисциплінарна сфера поєднує методи з лінгвістики та інформатики, 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 і прозору семантику. Розробники також можуть отримати доступ до чудових каналів підтримки для інтеграції з іншими мовами та інструментами. 

Мабуть, найкращим аспектом Python для NLP є те, що він надає розробникам широкий спектр інструментів і бібліотек NLP, які дозволяють їм виконувати низку завдань, таких як моделювання тем, класифікація документів, теги частини мови (POS), вектори слів, аналіз настроїв тощо. 

Давайте подивимося на 10 найкращих бібліотек Python для обробки природної мови: 

1. Набір інструментів природної мови (NLTK) 

Очолює наш список Natural Language Toolkit (NLTK), який широко вважається найкращою бібліотекою Python для NLP. NLTK — це важлива бібліотека, яка підтримує такі завдання, як класифікація, додавання тегів, визначення кореня, синтаксичний аналіз і семантичне мислення. Його часто вибирають початківці, які хочуть залучитися до сфери НЛП і машинного навчання. 

NLTK — це дуже універсальна бібліотека, яка допомагає створювати складні функції NLP. Він надає вам великий набір алгоритмів для вибору для будь-якої конкретної проблеми. NLTK підтримує різні мови, а також іменовані сутності для кількох мов. 

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

Плюси і мінуси використання NLTK для НЛП: 

• Плюси:
  • Найвідоміша бібліотека НЛП
  • Розширення сторонніх розробників
• Мінуси: 
  • Крива навчання
  • Часом повільно
  • Немає моделей нейронної мережі
  • Розділяє текст лише на речення

2. просторий

SpaCy — бібліотека НЛП із відкритим вихідним кодом, спеціально розроблена для використання у виробництві. SpaCy дозволяє розробникам створювати програми, які можуть обробляти та розуміти величезні обсяги тексту. Бібліотека Python часто використовується для створення систем розуміння природної мови та систем вилучення інформації. 

Однією з інших головних переваг spaCy є те, що він підтримує токенізацію для понад 49 мов завдяки завантаженню попередньо підготовлених статистичних моделей і векторів слів. Деякі з найпопулярніших варіантів використання spaCy включають автозаповнення пошуку, автовиправлення, аналіз онлайн-оглядів, виділення ключових тем і багато іншого.

Плюси і мінуси використання spaCy для НЛП: 

• Плюси:
  • Fast
  • Простий у використанні
  • Чудово підходить для початківців розробників
  • Покладається на нейронні мережі для навчання моделей
• Мінуси: 
  • Не така гнучка, як інші бібліотеки, такі як NLTK

3. Gensim

Ще однією найкращою бібліотекою Python для NLP є Gensim. Бібліотека, спочатку розроблена для тематичного моделювання, тепер використовується для різноманітних завдань NLP, таких як індексування документів. Gensim покладається на алгоритми для обробки вхідних даних, обсяг яких перевищує обсяг оперативної пам’яті. 

Завдяки своїм інтуїтивно зрозумілим інтерфейсам Gensim забезпечує ефективну багатоядерну реалізацію таких алгоритмів, як Latent Semantic Analysis (LSA) і Latent Dirichlet Allocation (LDA). Деякі з інших популярних випадків використання бібліотеки включають пошук схожості тексту та перетворення слів і документів у вектори. 

Плюси і мінуси використання Gensim для НЛП: 

• Плюси:
  • Інтуїтивно зрозумілий інтерфейс
  • Масштабованість
  • Ефективна реалізація популярних алгоритмів, таких як LSA і LDA
• Мінуси: 
  • Призначений для моделювання тексту без нагляду
  • Часто потрібно використовувати з іншими бібліотеками, такими як NLTK

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP — це бібліотека, що складається з різноманітних інструментів технології людської мови, які допомагають із застосуванням інструментів лінгвістичного аналізу до фрагмента тексту. CoreNLP дозволяє видобувати широкий спектр властивостей тексту, таких як розпізнавання іменованих об’єктів, тегування частин мови тощо за допомогою лише кількох рядків коду. 

Одним з унікальних аспектів CoreNLP є те, що він включає такі інструменти Стенфордського НЛП, як синтаксичний аналізатор, аналіз настроїв, теггер частини мови (POS) і розпізнавач іменованих об’єктів (NER). Загалом він підтримує п’ять мов: англійську, арабську, китайську, німецьку, французьку та іспанську. 

Плюси та мінуси використання CoreNLP для НЛП: 

• Плюси:
  • Простий у використанні
  • Поєднує різні підходи 
  • Ліцензія з відкритим кодом
• Мінуси: 
  • Застарілий інтерфейс
  • Не така потужна, як інші бібліотеки, такі як SpaCy

5. Викрійки

Патерн — чудовий варіант для тих, хто шукає комплексну бібліотеку Python для NLP. Це багатоцільова бібліотека, яка може обробляти NLP, аналіз даних, аналіз мережі, машинне навчання та візуалізацію. Він містить модулі для аналізу даних з пошукових інженерів, Вікіпедії та соціальних мереж. 

Патерн вважається однією з найкорисніших бібліотек для завдань НЛП, надаючи такі функції, як пошук чудових і порівняльних значень, а також виявлення фактів і думок. Ці функції допомагають виділитися серед інших найкращих бібліотек. 

Плюси і мінуси використання шаблону для НЛП: 

• Плюси:
  • Веб-служби аналізу даних
  • Аналіз і візуалізація мережі
• Мінуси: 
  • Бракує оптимізації для деяких завдань НЛП

6. TextBlob

Чудовий варіант для розробників, які хочуть розпочати роботу з NLP у Python, TextBlob забезпечує хорошу підготовку до NLTK. Він має простий у користуванні інтерфейс, який дозволяє початківцям швидко освоїти основні програми НЛП, такі як аналіз настроїв і вилучення фраз іменників. 

Ще одним популярним додатком для TextBlob є переклади, що вражає, враховуючи його складний характер. Зважаючи на це, TextBlob успадковує низьку продуктивність від NLTK, і його не слід використовувати для великомасштабного виробництва. 

Плюси та мінуси використання TextBlob для НЛП: 

• Плюси:
  • Відмінно підходить для початківців
  • Забезпечує основу для NLTK
  • Простий у використанні інтерфейс
• Мінуси: 
  • Низька продуктивність, успадкована від NLTK
  • Не підходить для великомасштабного виробництва

7. PyNLPI 

PyNLPI, що вимовляється як «ананас», є ще однією бібліотекою Python для NLP. Він містить різноманітні спеціальні модулі Python для завдань NLP, і однією з його головних функцій є обширна бібліотека для роботи з FoLiA XML (Формат лінгвістичної анотації). 

Кожен із окремих модулів і пакетів корисний для виконання стандартних і розширених завдань НЛП. Деякі з цих завдань включають вилучення n-грам, списки частот і створення простої або складної мовної моделі.

Плюси та мінуси використання PyNLPI для НЛП: 

• Плюси:
  • Вилучення n-грамів та інші базові завдання
  • Модульна структура
• Мінуси: 
  • Обмежена документація 

8. scikit-вчитися

Спочатку scikit-learn було стороннім розширенням для бібліотеки SciPy, а тепер це окрема бібліотека Python на Github. Його використовують такі великі компанії, як Spotify, і його використання має багато переваг. По-перше, це дуже корисно для класичних алгоритмів машинного навчання, наприклад для виявлення спаму, розпізнавання зображень, створення прогнозів і сегментації клієнтів. 

З огляду на це, scikit-learn також можна використовувати для завдань NLP, таких як класифікація тексту, яка є одним із найважливіших завдань у керованому машинному навчанні. Іншим популярним випадком використання є аналіз настроїв, який scikit-learn може допомогти виконати для аналізу думок або почуттів за допомогою даних.

Плюси та мінуси використання PyNLPI для НЛП: 

• Плюси:
  • Універсальний із набором моделей і алгоритмів
  • Створено на основі SciPy і NumPy
  • Перевірена історія застосування в реальному житті
• Мінуси: 
  • Обмежена підтримка глибокого навчання

9. Поліглот

Наближається до кінця нашого списку Polyglot, бібліотека Python з відкритим кодом, яка використовується для виконання різних операцій NLP. Заснована на Numpy, це неймовірно швидка бібліотека, яка пропонує широкий вибір спеціальних команд. 

Однією з причин, чому Polyglot настільки корисний для НЛП, є те, що він підтримує багатомовні програми. Його документація показує, що він підтримує токенізацію для 165 мов, визначення мови для 196 мов і тегування частин мови для 16 мов. 

Плюси і мінуси використання Polyglot для НЛП: 

• Плюси:
  • Багатомовність із майже 200 людськими мовами в деяких завданнях
  • Створено на основі NumPy
• Мінуси: 
  • Менша спільнота порівняно з іншими бібліотеками, такими як NLTK і spaCy

10. PyTorch

Завершує наш список 10 найкращих бібліотек Python для NLP PyTorch, бібліотека з відкритим кодом, створена дослідницькою командою Facebook у сфері штучного інтелекту в 2016 році. Назва бібліотеки походить від Torch, яка є структурою глибокого навчання, написаною мовою програмування Lua. . 

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

Деякі з найкращих аспектів PyTorch включають його високу швидкість виконання, якої він може досягти навіть при роботі з важкими графіками. Це також гнучка бібліотека, здатна працювати на спрощених процесорах або центральних і графічних процесорах. PyTorch має потужні API, які дозволяють розширити бібліотеку, а також набір інструментів природної мови. 

Плюси та мінуси використання Pytorch для НЛП: 

• Плюси:
  • Міцний каркас
  • Хмарна платформа та екосистема
• Мінуси: 
  • Загальний інструментарій машинного навчання
  • Вимагає глибоких знань основних алгоритмів НЛП