10 кращих 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 великим вибором для початківців завдяки своїм англійським командам та синтаксису. Іншим одним 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 інформатики, які використовуються для створення технологій, таких як чат-боти та цифрові помічники. 

Є багато аспектів, які роблять Python великою 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 кращих 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 суттєвою бібліотекою, яка підтримує завдання, такі як класифікація, позначення, стемінг, парсинг та семантичне висновування. Його часто вибирають початківці, які хочуть зайнятися галузями NLP та машинного навчання. 

NLTK є високогнотною 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. 

Через те, що 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 великі об’єми тексту. Бібліотека Python часто використовується для створення систем розуміння природної мови та систем видобування інформації. 

Одним з інших великих переваг spaCy є те, що вона підтримує токенізацію для більш ніж 49 мов завдяки тому, що вона завантажена попередньо натренованими статистичними моделями та векторами слів. Деякі з найкращих випадків використання spaCy включають автозаповнення пошуку, автокоректування, аналіз онлайн-відгуків, видобування 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

Інша топ-бібліотека Python для NLP – 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 ефективної реалізації алгоритмів, таких як Латентний семантичний аналіз (LSA) та Латентний диріхлет-розподіл (LDA). Деякі інші топ-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: 
  • Розроблена для несупервізованого 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 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 з унікальних аспектів CoreNLP є те, що вона включає інструменти Stanford NLP, такі як парсер, аналіз настрою, позначення частин мови (POS) 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:
  • Легка у використанні
  • Поєднує різні підходи 
  • Відкрита ліцензія
• Недоліки: 
  • Застарілий інтерфейс
  • Не така потужна, як інші бібліотеки, такі як spaCy

5. Pattern

Pattern є великим варіантом для тих, хто шукає бібліотеку Python для NLP. Це багатоцільова 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, надаючи 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 та візуалізація мереж
• Недоліки: 
  • Брак оптимізації для деяких завдань NLP

6. TextBlob

Великий варіант для розробників, які хочуть почати працювати з NLP у Python, TextBlob надає добру підготовку до NLTK. У неї є легкий у використанні інтерфейс, який дозволяє початківцям швидко вивчити базові застосування NLP, такі як аналіз настрою та витягування іменованих сутностей. 

Іншим великим застосуванням TextBlob є переклади, який є вражаючим, 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, яку вимовляють як «ананас», є ще однією бібліотекою Python для NLP. Вона містить різні спеціально розроблені 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. Деякі з цих завдань включають витягування n-грам, списки частот та побудову простої чи 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 є самостійною бібліотекою Python на Github. Її використовують великі компанії, такі як Spotify, і є багато переваг у її використанні. Однією з них є те, що вона дуже корисна для класичних алгоритмів машинного навчання, таких як виявлення спаму, розпізнавання зображень, прогнозування та сегментація клієнтів. 

Окрім цього, scikit-learn можна використовувати для завдань NLP, таких як класифікація тексту, яка є однією з найважливіших завдань у супервізованому машинному навчанні. Іншим великим випадком використання є аналіз настрою, який scikit-learn може допомогти здійснити для аналізу думок чи настрою через дані.

Переваги та недоліки використання PyNLPI для NLP: 

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

9. Polyglot

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

Однією з причин, чому Polyglot так корисна для NLP, є те, що вона підтримує широкі багатомовні застосування. 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 кращих 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 вона особливо корисна для застосувань 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 інструментарій природної мови. 

Переваги та недоліки використання PyTorch для NLP: 

• Переваги:
  • Міцний фреймворк
  • Хмарна платформа та екосистема
• Недоліки: 
  • Загальний інструмент машинного навчання
  • Вимагає глибокого знання основних алгоритмів NLP