10 найкращих бібліотек Python для обробки природної мови

Python широко вважається найкращою мовою програмування, і вона критична для завдань штучного інтелекту (AI) та машинного навчання. Python є надзвичайно ефективною мовою програмування порівняно з іншими популярними мовами, і вона є чудовим вибором для початківців завдяки своїм англійським командам та синтаксису. Іншим з 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 її простий синтаксис та прозорі семантики. Розробники також можуть отримати доступ до відмінних 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 (POS), 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. Вона часто обирається початківцями, які хочуть зайнятися галуззю NLP та машинного навчання. 

NLTK є надзвичайно універсальною бібліотекою, і вона допомагає створювати складні функції NLP. Вона надає вам 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 відома бібліотека NLP
  • Розширення третіх сторін
• Недоліки: 
  • Крива навчання
  • Повільна 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 природної мови та систем витягування інформації. 

Одним з інших великих переваг spaCy є те, що вона підтримує токенізацію для понад 49 мов завдяки наявності попередньо натренованих статистичних моделей та векторів слів. Деякі з найкращих випадків використання spaCy включають автозаповнення пошуку, автокорекцію, аналіз онлайн-відгуків, витягування ключових тем та багато іншого.

Переваги та недоліки використання spaCy для NLP: 

• Переваги:
  • Швидка
  • Легка у використанні
  • Відмінна для початківців-розробників
  • Спрямована на нейронні мережі для навчання моделей
• Недоліки: 
  • Не так гнучка, як інші бібліотеки, такі як NLTK

3. Gensim

Іншою топ-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. 

За допомогою своїх інтуїтивних інтерфейсів Gensim досягає ефективної реалізації алгоритмів, таких як Латентний семантичний аналіз (LSA) та Латентний діріхлет-розподіл (LDA). Деякі інші найкращі випадки використання бібліотеки включають пошук текстової подібності та перетворення слів та документів у вектори. 

Переваги та недоліки використання Gensim для NLP: 

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

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP є бібліотекою, яка складається з різноманітних інструментів технологій людської мови, які допомагають застосовувати інструменти 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 з унікальних аспектів CoreNLP є те, що вона включає інструменти Stanford NLP, такі як розборювання, аналіз настрою, позначення частин мови (POS) та розпізнавання іменованих сутностей (NER). Вона підтримує п’ять мов: англійську, арабську, китайську, німецьку, французьку та іспанську. 

Переваги та недоліки використання CoreNLP для NLP: 

• Переваги:
  • Легка у використанні
  • Поєднує різні підходи 
  • Відкрита ліцензія
• Недоліки: 
  • Застарілий інтерфейс
  • Не така потужна, як інші бібліотеки, такі як spaCy

5. Pattern

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

Pattern вважається однією з найкорисніших бібліотек для завдань NLP, надавая функції, такі як пошук суперлативів та компаративів, а також виявлення фактів та думок. Ці функції допомагають їй виділитися серед інших топ-бібліотек. 

Переваги та недоліки використання Pattern для NLP: 

• Переваги:
  • Видобування даних з веб-сервісів
  • Аналіз мереж та візуалізація
• Недоліки: 
  • Недолік оптимізації 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. Вона має легкий у використанні інтерфейс, який дозволяє початківцям швидко вивчити базові застосування NLP, такі як аналіз настрою та витягування іменованих сутностей. 

Іншим з найкращих застосунків TextBlob є переклади, який вражаючий, враховуючи складну природу цього завдання. Однак TextBlob успадковує низьку продуктивність від NLTK, і її не слід використовувати для великомасштабного виробництва. 

Переваги та недоліки використання TextBlob для NLP: 

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

7. PyNLPI 

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

Кожен з окремих модулів та пакетів корисний для стандартних та просунутих завдань NLP, таких як витягування n-грам, списки частот та створення простої або складної мови. 

Переваги та недоліки використання PyNLPI для NLP: 

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

8. scikit-learn

Спочатку розширення бібліотеки SciPy, scikit-learn тепер є самостійною бібліотекою Python на GitHub. Вона використовується великими компаніями, такими як Spotify, і існує багато переваг використання її. Однією з них є те, що вона надзвичайно корисна для класичних алгоритмів машинного навчання, таких як виявлення спаму, розпізнавання зображень, прогнозування та сегментація клієнтів. 

Однак, scikit-learn також може бути використана для завдань NLP, таких як класифікація тексту, яка є однією з найважливіших завдань у наглядовому машинному навчанні. Іншим з найкращих випадків використання є аналіз настрою, який scikit-learn може допомогти виконати для аналізу думок або відчуттів через дані.

Переваги та недоліки використання PyNLPI для NLP: 

• Переваги:
  • Універсальна з діапазоном моделей та алгоритмів
  • Побудована на SciPy та NumPy
  • Доведена історія реальних застосунків
• Недоліки: 
  • Обмежена підтримка глибокого навчання

9. Polyglot

Близько до 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 спеціальних команд. 

Одним з причин, чому Polyglot так корисна для NLP, є те, що вона підтримує широкі багатомовні застосунки. Її документація показує, що вона 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:
  • Багатомовна з майже 200 людськими мовами для деяких завдань
  • Побудована на NumPy
• Недоліки: 
  • Менша спільнота порівняно з іншими бібліотеками, такими як NLTK та spaCy

10. PyTorch

Закриваючи наш список 10 найкращих бібліотек Python для NLP, знаходиться PyTorch, відкрита бібліотека, створена 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 вона особливо корисна для застосунків глибокого навчання, таких як NLP та комп’ютерне бачення. 

Деякі з найкращих аспектів PyTorch включають її високу швидкість виконання, яку вона може досягти навіть при обробці великих графів. Це також гнучка бібліотека, здатна працювати на спрощених процесорах або ЦП та ГП. PyTorch має потужні API, які дозволяють вам розширювати 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