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用于自然语言处理的 10 个最佳 Python 库

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Python 被广泛认为是最好的编程语言,它对于人工智能 (AI) 和机器学习任务至关重要。与其他主流语言相比,Python 是一种极其高效的编程语言,并且由于其类似英语的命令和语法,它是初学者的绝佳选择。 Python 编程语言的另一个最好的方面是它包含大量的开源库,这使得它可用于广泛的任务。 

Python 和 NLP

自然语言处理(NLP)是人工智能的一个领域,旨在理解自然人类语言的语义和内涵。这个跨学科领域结合了语言学和计算机科学领域的技术,用于创建聊天机器人和数字助理等技术。 

Python 在许多方面都成为 NLP 项目的优秀编程语言,包括其简单的语法和透明的语义。 开发人员还可以访问优秀的支持渠道来与其他语言和工具集成。 

也许 Python for NLP 的最佳方面是它为开发人员提供了广泛的 NLP 工具和库,使他们能够处理许多任务,例如主题建模、文档分类、词性 (POS) 标记、词向量、情感分析等等。 

让我们来看看用于自然语言处理的 10 个最佳 Python 库: 

1. 自然语言工具包(NLTK) 

位列榜首的是 Natural Language Toolkit (NLTK),它被广泛认为是 NLP 的最佳 Python 库。 NLTK 是一个重要的库,支持分类、标记、词干提取、解析和语义推理等任务。 希望涉足 NLP 和机器学习领域的初学者通常会选择它。 

NLTK 是一个高度通用的库,它可以帮助您创建复杂的 NLP 函数。 它为您提供了大量算法供您针对任何特定问题进行选择。 NLTK 支持多种语言,以及多语言的命名实体。 

由于 NLTK 是一个字符串处理库,因此它接受字符串作为输入并返回字符串或字符串列表作为输出。 

使用 NLTK 进行 NLP 的优点和缺点: 

  • 优点:
    • 最著名的 NLP 库
    • 第三方扩展
  • 缺点: 
    • 学习曲线
    • 有时慢
    • 没有神经网络模型
    • 仅按句子分割文本

2. 空间

SpaCy 是一个专门为生产使用而设计的开源 NLP 库。 SpaCy 使开发人员能够创建能够处理和理解大量文本的应用程序。 Python库通常用于构建自然语言理解系统和信息提取系统。 

spaCy 的其他主要优点之一是它支持超过 49 种语言的标记化,这要归功于它加载了预先训练的统计模型和词向量。 spaCy 的一些主要用例包括搜索自动完成、自动更正、分析在线评论、提取​​关键主题等等。

使用 spaCy 进行 NLP 的优点和缺点: 

  • 优点:
    • 快速
    • 操作简单
    • 非常适合初学者开发人员
    • 依靠神经网络来训练模型
  • 缺点: 
    • 不像 NLTK 等其他库那么灵活

3. 金西姆

另一个顶级的 NLP Python 库是 Gensim。 该库最初是为主题建模而开发的,现在用于各种 NLP 任务,例如文档索引。 Gensim 依靠算法来处理大于 RAM 的输入。 

凭借其直观的界面,Gensim 实现了潜在语义分析 (LSA) 和潜在狄利克雷分配 (LDA) 等算法的高效多核实现。 该库的其他一些主要用例包括查找文本相似性以及将单词和文档转换为向量。 

使用 Gensim 进行 NLP 的优点和缺点: 

  • 优点:
    • 直观的操作界面
    • 可扩展
    • 有效实现 LSA 和 LDA 等流行算法
  • 缺点: 
    • 专为无监督文本建模而设计
    • 通常需要与其他库(如 NLTK)一起使用

5. 核心自然语言处理 

斯坦福 CoreNLP 是一个由各种人类语言技术工具组成的库,有助于将语言分析工具应用于文本片段。 CoreNLP 使您能够提取各种文本属性,例如命名实体识别、词性标记等,只需几行代码。 

CoreNLP 的独特之处之一是它集成了斯坦福 NLP 工具,例如解析器、情感分析、词性 (POS) 标记器和命名实体识别器 (NER)。 它总共支持五种语言:英语、阿拉伯语、中文、德语、法语和西班牙语。 

使用 CoreNLP 进行 NLP 的优点和缺点: 

  • 优点:
    • 操作简单
    • 结合各种方法 
    • 开源许可证
  • 缺点: 
    • 过时的界面
    • 不如 spaCy 等其他库强大

5. 模式

对于任何正在寻找用于 NLP 的一体化 Python 库的人来说,Pattern 是一个不错的选择。 它是一个多用途库,可以处理 NLP、数据挖掘、网络分析、机器学习和可视化。 它包括来自搜索工程师、维基百科和社交网络的数据挖掘模块。 

Pattern 被认为是 NLP 任务最有用的库之一,提供查找最高级和比较级以及事实和观点检测等功能。 这些功能帮助它在其他顶级库中脱颖而出。 

使用 NLP 模式的优点和缺点: 

  • 优点:
    • 数据挖掘网络服务
    • 网络分析和可视化
  • 缺点: 
    • 缺乏对某些 NLP 任务的优化

6. 文本块

对于希望开始使用 Python 进行 NLP 的开发人员来说,TextBlob 是一个不错的选择,它为 NLTK 提供了良好的准备。 它具有易于使用的界面,使初学者能够快速学习基本的 NLP 应用程序,例如情感分析和名词短语提取。 

TextBlob 的另一个顶级应用程序是翻译,鉴于其复杂性,这令人印象深刻。 尽管如此,TextBlob 继承了 NLTK 的低性能,并且不应该用于大规模生产。 

使用 TextBlob 进行 NLP 的优点和缺点: 

  • 优点:
    • 非常适合初学者
    • 为 NLTK 提供基础
    • 操作界面简洁直观
  • 缺点: 
    • 继承自 NLTK 的低性能
    • 不利于大规模生产使用

7. NLPI 

PyNLPI,发音为“pineapple”,是又一个用于 NLP 的 Python 库。 它包含用于 NLP 任务的各种定制 Python 模块,其主要功能之一是用于处理 FoLiA XML(语言注释格式)的广泛库。 

每个独立的模块和包对于标准和高级 NLP 任务都很有用。 其中一些任务包括提取 n 元语法、频率列表以及构建简单或复杂的语言模型。

使用 PyNLPI 进行 NLP 的优点和缺点: 

  • 优点:
    • n-gram 的提取和其他基本任务
    • 模块化结构
  • 缺点: 
    • 有限的文件 

8. scikit学习

scikit-learn 最初是 SciPy 库的第三方扩展,现在是 Github 上的独立 Python 库。 它被像 Spotify 这样的大公司使用,并且使用它有很多好处。 一方面,它对于经典的机器学习算法非常有用,例如垃圾邮件检测、图像识别、预测和客户细分的算法。 

话虽如此,scikit-learn 还可以用于文本分类等 NLP 任务,这是监督机器学习中最重要的任务之一。 另一个顶级用例是情感分析,scikit-learn 可以帮助您通过数据分析观点或感受。

使用 PyNLPI 进行 NLP 的优点和缺点: 

  • 优点:
    • 具有多种模型和算法的多功能性
    • 基于 SciPy 和 NumPy 构建
    • 经过验证的实际应用记录
  • 缺点: 
    • 对深度学习的支持有限

9. 多语种

接近我们列表的最后的是 Polyglot,它是一个开源 Python 库,用于执行不同的 NLP 操作。 它基于 Numpy,是一个速度极快的库,提供多种专用命令。 

Polyglot 对于 NLP 如此有用的原因之一是它支持广泛的多语言应用程序。 其文档显示,它支持 165 种语言的标记化、196 种语言的语言检测以及 16 种语言的词性标记。 

使用 Polyglot 进行 NLP 的优点和缺点: 

  • 优点:
    • 在某些任务中使用多种语言,接近 200 种人类语言
    • 构建于 NumPy 之上
  • 缺点: 
    • 与 NLTK 和 spaCy 等其他库相比,社区较小

10. PyTorch

最后列出的 10 个最佳 NLP Python 库是 PyTorch,它是 Facebook 人工智能研究团队于 2016 年创建的一个开源库。该库的名称源自 Torch,它是一个用 Lua 编程语言编写的深度学习框架。 

PyTorch 使您能够执行许多任务,它对于 NLP 和计算机视觉等深度学习应用程序特别有用。 

PyTorch 的一些最佳方面包括其高速执行,即使在处理繁重的图形时也能实现这一点。 它也是一个灵活的库,能够在简化的处理器或 CPU 和 GPU 上运行。 PyTorch 拥有强大的 API,使您能够扩展库以及自然语言工具包。 

使用 Pytorch 进行 NLP 的优点和缺点: 

  • 优点:
    • 健壮的框架
    • 云平台及生态系统
  • 缺点: 
    • 通用机器学习工具包
    • 需要深入了解核心 NLP 算法 

Alex McFarland 是一位人工智能记者和作家,致力于探索人工智能的最新发展。他与全球众多人工智能初创公司和出版物合作。