Top 10 Python -Bibliotheken zur Verbesserung der Verarbeitung natürlicher Sprache

Python wird oft als Spitzenwahl für die Programmierung gefeiert, insbesondere wenn es um künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen geht. Seine Effizienz fällt unter anderen beliebten Sprachen auf, und seine Syntax, die Englisch ähnelt, macht es zu einer perfekten Startersprache für Anfänger. Was Python wirklich auszeichnet, ist das riesige Ökosystem von Open-Source-Bibliotheken, das es ihm ermöglicht, mit Leichtigkeit eine Vielzahl von Aufgaben anzugehen.

Python und NLP

Die Verarbeitung natürlicher Sprache oder NLP ist ein aufregender AI, der sich darauf konzentriert, die Nuancen und Bedeutungen menschlicher Sprachen zu verstehen. Es ist eine Mischung aus Linguistik und Informatik, mit der Technologien wie Chatbots und digitale Assistenten betrieben werden. Python glänzt in NLP -Projekten dank seiner einfachen Syntax und der klaren Semantik, ganz zu schweigen von der robusten Unterstützung für die Integration in andere Sprachen und Tools.

Aber das wahre Juwel für NLP -Enthusiasten, die Python verwenden, ist die Fülle von spezialisierten Bibliotheken. Diese Bibliotheken helfen Entwicklern dabei, eine Vielzahl von Aufgaben auszuführen, von Themenmodellierung und Dokumentenklassifizierung bis hin zur Speech-Tagging, Word-Vektoren und Stimmungsanalyse. Lassen Sie uns in die Top 10 Python -Bibliotheken eintauchen, die in der Welt von NLP Wellen schlagen:

1. natürliches Sprache Toolkit (NLTK)

An der Spitze steht das natürliche Sprache Toolkit (NLTK), das häufig als Bibliothek für NLP in Python angesehen wird. NLTK ist ideal für Anfänger und unterstützt eine Reihe von Aufgaben, darunter Klassifizierung, Tagging, Stamm, Parsen und semantisches Denken. Es ist vielseitig, bietet eine Vielzahl von Algorithmen für die Bewältigung verschiedener Probleme und unterstützt mehrere Sprachen, was es zu einem Kraftpaket für mehrsprachige NLP macht. Während NLTK benutzerfreundlich ist, verfügt es über eine Lernkurve und kann manchmal langsam sein, ohne dass neuronale Netzwerkmodelle und nur Text nach Sätzen aufgeteilt werden.

2. Spacy

SPACY wurde für die Produktionsnutzung entwickelt und ist eine weitere fantastische Open-Source-Bibliothek für NLP. Es wurde entwickelt, um große Textvolumina zu verarbeiten und zu verstehen, die perfekt zum Erstellen von Systemen zur Verständnis von natürlichen Sprachen und Informationen zur Informationsextraktion ist. Mit Unterstützung der Tokenisierung in über 49 Sprachen und vorgeborenen Modellen ist Spacy eine schnelle und benutzerfreundliche Option, insbesondere für Anfänger. Es eignet sich auch hervorragend für Aufgaben wie die Suche nach Autoperete, die Analyse von Online -Bewertungen und das Extrahieren von Schlüsselthemen. Es ist jedoch weniger flexibel als einige andere Bibliotheken wie NLTK.

3. Gensim

Gensim begann als Bibliothek, das sich auf Themenmodellierung konzentrierte, hat jedoch seitdem eine Reihe von NLP -Aufgaben erweitert, einschließlich der Dokumentenindizierung. Es ist bekannt für seine intuitiven Schnittstellen und effiziente Multicore -Implementierungen von Algorithmen wie Latent Semantic Analysis (LSA) und Latent Dirichlet Allocation (LDA). Gensim ist skalierbar und großartig, um Textähnlichkeiten zu finden und Wörter und Dokumente in Vektoren zu konvertieren, obwohl es hauptsächlich für unbeaufsichtigte Textmodellierung ausgelegt ist und häufig mit anderen Bibliotheken wie NLTK eine Kombination benötigt.

4. Corenlp

Stanford Corenlp ist eine umfassende Bibliothek, die eine Vielzahl von technologischen Tools für menschliche Sprache zusammenbringt. Es eignet sich hervorragend zum Extrahieren von Texteigenschaften wie der Erkennung benannter Entfaltung und dem Teil des Speechs mit minimalem Code. Corenlp enthält Stanford NLP -Tools wie Parser, Stimmungsanalyse und genannte Entitätserkizer, die mehrere Sprachen unterstützen, einschließlich Englisch, Arabisch, Chinesisch, Deutsch, Französisch und Spanisch. Obwohl es einfach zu bedienen und offen zu verwenden ist, fühlt sich die Benutzeroberfläche möglicherweise etwas veraltet an und ist nicht so leistungsfähig wie einige andere Bibliotheken wie Spacy.

5. Muster

Muster ist eine vielseitige All-in-One-Bibliothek, die über NLP hinausgeht, um Data Mining, Netzwerkanalyse, maschinelles Lernen und Visualisierung zu enthalten. Es ist besonders nützlich für Aufgaben wie das Finden von Superlativen und Vergleichen sowie für die Erkennung von Fakten und Meinungen. Mit Modulen für Data Mining von Suchmaschinen, Wikipedia und sozialen Netzwerken fällt das Muster unter anderen Top -Bibliotheken auf, obwohl es für einige spezifische NLP -Aufgaben möglicherweise keine Optimierung fehlt.

6. Textblob

Textblob ist ein guter Ausgangspunkt für Neulinge von NLP in Python. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und dient als Sprungbrett für NLTK, sodass Anfänger grundlegende NLP-Anwendungen wie Stimmungsanalyse und Nomenphrase Extraktion schnell erfassen können. Es unterstützt auch Übersetzungen, obwohl seine Leistung, die von NLTK geerbt wurde, möglicherweise nicht ideal für die Verwendung von Produktion in großem Maßstab ist.

7. Pynlpi

Pynlpi ist eine Sammlung von maßgefertigten Pythonmodulen für NLP-Aufgaben ausgesprochen. Es ist besonders stark in der Zusammenarbeit mit Folia XML (Format für sprachliche Annotation) und bietet Module für Aufgaben wie das Extrahieren von N-Gramm, Erstellen von Frequenzlisten und das Erstellen von Sprachmodellen. Während die modulare Struktur von Pynlpi ein Plus ist, könnte seine Dokumentation umfassender sein.

8. Scikit-Learn

Ursprünglich eine Erweiterung der Scipy-Bibliothek, hat sich Scikit-Learn zu einer eigenständigen Python-Bibliothek auf Github entwickelt, die von großen Unternehmen wie Spotify verwendet wird. Es ist für klassische Algorithmen für maschinelles Lernen bekannt, leuchtet aber auch bei NLP -Aufgaben wie Textklassifizierung und Stimmungsanalyse. Es basiert auf Scipy und Numpy und verfügt über eine nachgewiesene Erfolgsbilanz in realen Anwendungen, obwohl es nur eine begrenzte Unterstützung für Deep Learning bietet.

9. Polyglot

Polyglot ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die sich bei der Durchführung verschiedener NLP-Operationen auszeichnet. Es ist auf Numpy gebaut, es ist unglaublich schnell und unterstützt eine breite Palette von Befehlen. Seine Stärke liegt in seinen umfangreichen mehrsprachigen Fähigkeiten mit Tokenisierung für 165 Sprachen, Spracherkennung für 196 Sprachen und Speech-Tagging für 16 Sprachen. Während seine Gemeinschaft im Vergleich zu Riesen wie NLTK und Spacy kleiner sein könnte, ist Polyglots mehrsprachiger Fokus ein großes Gut.

10. Pytorch

Last but not least rundet Pytorch unsere Liste ab. Es wurde vom AI-Forschungsteam von Facebook entwickelt und ist eine leistungsstarke Open-Source-Bibliothek für Deep-Learning-Anwendungen, einschließlich NLP und Computer Vision. Seine hohe Ausführungsgeschwindigkeit, selbst bei komplexen Grafiken und seine Flexibilität, sowohl auf CPUs als auch mit GPUs zu arbeiten, machen es zu einem Favoriten. Mit Pytorchs robustem API und natürlichen Sprach -Toolkit können Entwickler ihre Fähigkeiten erweitern, obwohl ein tiefes Verständnis der Kern -NLP -Algorithmen erforderlich ist.