用於自然語言處理的 10 個最佳 Python 庫

Python 被廣泛認為是最好的程式語言，它對於人工智慧 (AI) 和機器學習任務至關重要。與其他主流語言相比，Python 是一種極其高效的程式語言，並且由於其類似英語的命令和語法，它是初學者的絕佳選擇。 Python 程式語言的另一個最好的方面是它包含大量的開源程式庫，這使得它可用於廣泛的任務。 

Python 和 NLP

自然語言處理（NLP）是人工智慧的一個領域，旨在理解自然人類語言的語義和內涵。這個跨學科領域結合了語言學和電腦科學領域的技術，用於創建聊天機器人和數位助理等技術。 

Python 在許多方面都成為 NLP 項目的優秀編程語言，包括其簡單的語法和透明的語義。 開發人員還可以訪問優秀的支持渠道來與其他語言和工具集成。 

也許 Python for NLP 的最佳方面是它為開發人員提供了廣泛的 NLP 工具和庫，使他們能夠處理許多任務，例如主題建模、文檔分類、詞性 (POS) 標記、詞向量、情感分析等等。 

讓我們來看看用於自然語言處理的 10 個最佳 Python 庫： 

1. 自然語言工具包（NLTK） 

位列榜首的是 Natural Language Toolkit (NLTK)，它被廣泛認為是 NLP 的最佳 Python 庫。 NLTK 是一個重要的庫，支持分類、標記、詞幹提取、解析和語義推理等任務。 希望涉足 NLP 和機器學習領域的初學者通常會選擇它。 

NLTK 是一個高度通用的庫，它可以幫助您創建複雜的 NLP 函數。 它為您提供了大量算法供您針對任何特定問題進行選擇。 NLTK 支持多種語言，以及多語言的命名實體。 

由於 NLTK 是一個字符串處理庫，因此它接受字符串作為輸入並返回字符串或字符串列表作為輸出。 

使用 NLTK 進行 NLP 的優點和缺點： 

• 優點：
  • 最著名的 NLP 庫
  • 第三方擴展
• 缺點： 
  • 學習曲線
  • 有時慢
  • 沒有神經網絡模型
  • 僅按句子分割文本

2. 空間

SpaCy 是一個專門為生產使用而設計的開源 NLP 庫。 SpaCy 使開發人員能夠創建能夠處理和理解大量文本的應用程序。 Python庫通常用於構建自然語言理解系統和信息提取系統。 

spaCy 的其他主要優點之一是它支持超過 49 種語言的標記化，這要歸功於它加載了預先訓練的統計模型和詞向量。 spaCy 的一些主要用例包括搜索自動完成、自動更正、分析在線評論、提取​​關鍵主題等等。

使用 spaCy 進行 NLP 的優點和缺點： 

• 優點：
  • 快
  • 使用方便
  • 非常適合初學者開發人員
  • 依靠神經網絡來訓練模型
• 缺點： 
  • 不像 NLTK 等其他庫那麼靈活

3. 金西姆

另一個頂級的 NLP Python 庫是 Gensim。 該庫最初是為主題建模而開發的，現在用於各種 NLP 任務，例如文檔索引。 Gensim 依靠算法來處理大於 RAM 的輸入。 

憑藉其直觀的界面，Gensim 實現了潛在語義分析 (LSA) 和潛在狄利克雷分配 (LDA) 等算法的高效多核實現。 該庫的其他一些主要用例包括查找文本相似性以及將單詞和文檔轉換為向量。 

使用 Gensim 進行 NLP 的優點和缺點： 

• 優點：
  • 直觀的界面
  • 可扩展
  • 有效實現 LSA 和 LDA 等流行算法
• 缺點： 
  • 專為無監督文本建模而設計
  • 通常需要與其他庫（如 NLTK）一起使用

5. 核心自然語言處理 

斯坦福 CoreNLP 是一個由各種人類語言技術工具組成的庫，有助於將語言分析工具應用於文本片段。 CoreNLP 使您能夠提取各種文本屬性，例如命名實體識別、詞性標記等，只需幾行代碼。 

CoreNLP 的獨特之處之一是它整合了斯坦福 NLP 工具，例如解析器、情感分析、詞性 (POS) 標記器和命名實體識別器 (NER)。 它總共支持五種語言：英語、阿拉伯語、中文、德語、法語和西班牙語。 

使用 CoreNLP 進行 NLP 的優點和缺點： 

• 優點：
  • 使用方便
  • 結合各種方法 
  • 開源許可證
• 缺點： 
  • 過時的界面
  • 不如 spaCy 等其他庫強大

5. 信號模式

對於任何正在尋找用於 NLP 的一體化 Python 庫的人來說，Pattern 是一個不錯的選擇。 它是一個多用途庫，可以處理 NLP、數據挖掘、網絡分析、機器學習和可視化。 它包括來自搜索工程師、維基百科和社交網絡的數據挖掘模塊。 

Pattern 被認為是 NLP 任務最有用的庫之一，提供查找最高級和比較級以及事實和觀點檢測等功能。 這些功能幫助它在其他頂級庫中脫穎而出。 

使用 NLP 模式的優點和缺點： 

• 優點：
  • 數據挖掘網絡服務
  • 網絡分析和可視化
• 缺點： 
  • 缺乏對某些 NLP 任務的優化

6. 文本塊

對於希望開始使用 Python 進行 NLP 的開發人員來說，TextBlob 是一個不錯的選擇，它為 NLTK 提供了良好的準備。 它具有易於使用的界面，使初學者能夠快速學習基本的 NLP 應用程序，例如情感分析和名詞短語提取。 

TextBlob 的另一個頂級應用程序是翻譯，鑑於其複雜性，這令人印象深刻。 儘管如此，TextBlob 繼承了 NLTK 的低性能，並且不應該用於大規模生產。 

使用 TextBlob 進行 NLP 的優點和缺點： 

• 優點：
  • 非常適合初學者
  • 為 NLTK 提供基礎
  • 易於使用的界面
• 缺點： 
  • 繼承自 NLTK 的低性能
  • 不利於大規模生產使用

7. NLPI 

PyNLPI，發音為“pineapple”，是又一個用於 NLP 的 Python 庫。 它包含用於 NLP 任務的各種定制 Python 模塊，其主要功能之一是用於處理 FoLiA XML（語言註釋格式）的廣泛庫。 

每個獨立的模塊和包對於標準和高級 NLP 任務都很有用。 其中一些任務包括提取 n 元語法、頻率列表以及構建簡單或複雜的語言模型。

使用 PyNLPI 進行 NLP 的優點和缺點： 

• 優點：
  • n-gram 的提取和其他基本任務
  • 模塊化結構
• 缺點： 
  • 有限的文檔 

8. scikit學習

scikit-learn 最初是 SciPy 庫的第三方擴展，現在是 Github 上的獨立 Python 庫。 它被像 Spotify 這樣的大公司使用，並且使用它有很多好處。 一方面，它對於經典的機器學習算法非常有用，例如垃圾郵件檢測、圖像識別、預測和客戶細分的算法。 

話雖如此，scikit-learn 還可以用於文本分類等 NLP 任務，這是監督機器學習中最重要的任務之一。 另一個頂級用例是情感分析，scikit-learn 可以幫助您通過數據分析觀點或感受。

使用 PyNLPI 進行 NLP 的優點和缺點： 

• 優點：
  • 具有多種模型和算法的多功能性
  • 基於 SciPy 和 NumPy 構建
  • 經過驗證的實際應用記錄
• 缺點： 
  • 對深度學習的支持有限

9. 多種語言

接近我們列表的最後的是 Polyglot，它是一個開源 Python 庫，用於執行不同的 NLP 操作。 它基於 Numpy，是一個速度極快的庫，提供多種專用命令。 

Polyglot 對於 NLP 如此有用的原因之一是它支持廣泛的多語言應用程序。 其文檔顯示，它支持 165 種語言的標記化、196 種語言的語言檢測以及 16 種語言的詞性標記。 

使用 Polyglot 進行 NLP 的優點和缺點： 

• 優點：
  • 在某些任務中使用多種語言，接近 200 種人類語言
  • 構建於 NumPy 之上
• 缺點： 
  • 與 NLTK 和 spaCy 等其他庫相比，社區較小

10. 火炬

最後列出的 10 個最佳 NLP Python 庫是 PyTorch，它是 Facebook 人工智能研究團隊於 2016 年創建的一個開源庫。該庫的名稱源自 Torch，它是一個用 Lua 編程語言編寫的深度學習框架。 

PyTorch 使您能夠執行許多任務，它對於 NLP 和電腦視覺等深度學習應用程式特別有用。 

PyTorch 的一些最佳方麵包括其高速執行，即使在處理繁重的圖形時也能實現這一點。 它也是一個靈活的庫，能夠在簡化的處理器或 CPU 和 GPU 上運行。 PyTorch 擁有強大的 API，使您能夠擴展庫以及自然語言工具包。 

使用 Pytorch 進行 NLP 的優點和缺點： 

• 優點：
  • 穩健的框架
  • 雲平台及生態系統
• 缺點： 
  • 通用機器學習工具包
  • 需要深入了解核心 NLP 算法