Top 10 bibliothèques Python pour améliorer le traitement du langage naturel

Python est souvent salué comme le premier choix de programmation, en particulier en ce qui concerne l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique. Son efficacité se démarque parmi les autres langues populaires, et sa syntaxe, qui ressemble à l'anglais, en fait une langue de démarrage parfaite pour les débutants. Ce qui distingue vraiment Python, cependant, c'est son vaste écosystème de bibliothèques open source, lui permettant de s'attaquer facilement à un éventail diversifié de tâches.

Python et PNL

Le traitement du langage naturel, ou PNL, est une branche passionnante de l'IA qui se concentre sur la compréhension des nuances et des significations des langues humaines. C'est un mélange de linguistique et d'informatique, utilisé pour alimenter les technologies comme les chatbots et les assistants numériques. Python brille dans les projets NLP grâce à sa syntaxe simple et sa sémantique claire, sans parler du support robuste pour l'intégration avec d'autres langues et outils.

Mais le vrai joyau pour les amateurs de PNL utilisant Python est la richesse des bibliothèques spécialisées disponibles. Ces bibliothèques aident les développeurs à effectuer une variété de tâches, de la modélisation de sujets et de la classification des documents au marquage de la partie du discours, aux vecteurs de mots et à l'analyse des sentiments. Plongeons-nous dans les 10 meilleures bibliothèques Python qui font des vagues dans le monde de la PNL:

1. Toolkit en langue naturelle (NLTK)

À l'avant-garde se trouve la boîte à outils en langage naturel (NLTK), souvent considéré comme la bibliothèque incontournable de la PNL à Python. Idéal pour les débutants, NLTK prend en charge une gamme de tâches, notamment la classification, le marquage, le tige, l'analyse et le raisonnement sémantique. Il est polyvalent, offrant une pléthore d'algorithmes pour s'attaquer à divers problèmes, et prend en charge plusieurs langues, ce qui en fait une centrale pour la PNL multilingue. Bien que NLTK soit convivial, il a une courbe d'apprentissage et peut parfois être lent, manquant de modèles de réseau neuronal et ne divisant que du texte par des phrases.

2. Spacy

Conçu pour une utilisation en production, Spacy est une autre bibliothèque open source fantastique pour NLP. Il est conçu pour traiter et comprendre de grands volumes de texte, parfaits pour créer des systèmes de compréhension du langage naturel et des outils d'extraction d'informations. Avec le support de la tokenisation dans plus de 49 langues et modèles pré-formés, Spacy est une option rapide et conviviale, en particulier pour les débutants. Il est également idéal pour les tâches telles que la recherche automatique de recherche, l'analyse des critiques en ligne et l'extraction de sujets clés. Cependant, il est moins flexible que certaines autres bibliothèques comme NLTK.

3. Gensim

Gensim a commencé comme une bibliothèque axée sur la modélisation des sujets, mais s'est depuis élargie pour couvrir une gamme de tâches NLP, y compris l'indexation des documents. Il est connu pour ses interfaces intuitives et ses implémentations multicore efficaces d'algorithmes comme l'analyse sémantique latente (LSA) et l'allocation de Dirichlet latente (LDA). Gensim est évolutif et idéal pour trouver la similitude du texte et convertir des mots et des documents en vecteurs, bien qu'il soit principalement conçu pour la modélisation de texte non supervisée et nécessite souvent un couple avec d'autres bibliothèques comme NLTK.

4. Corenlp

Stanford Corenlp est une bibliothèque complète qui rassemble une variété d'outils de technologie du langage humain. Il est excellent pour extraire les propriétés de texte comme la reconnaissance de l'entité nommée et le marquage d'une partie du discours avec un code minimal. Corenlp incorpore des outils NLP de Stanford tels que l'analyseur, l'analyse des sentiments et le reconnaissance des entités nommés, soutenant plusieurs langues, notamment l'anglais, l'arabe, le chinois, l'allemand, le français et l'espagnol. Bien qu'il soit facile à utiliser et à open source, son interface peut sembler un peu dépassée, et elle n'est pas aussi puissante que d'autres bibliothèques comme Spacy.

5. Modèle

Le modèle est une bibliothèque tout-en-un polyvalente qui va au-delà de la PNL pour inclure l'exploration de données, l'analyse du réseau, l'apprentissage automatique et la visualisation. Il est particulièrement utile pour les tâches comme trouver des superlatifs et des comparatives, ainsi que pour détecter les faits et les opinions. Avec des modules pour l'exploration de données des moteurs de recherche, Wikipedia et les réseaux sociaux, le modèle se démarque parmi d'autres bibliothèques supérieures, bien qu'elle puisse manquer d'optimisation pour certaines tâches PNL spécifiques.

6. TextBlob

TextBlob est un excellent point de départ pour les nouveaux arrivants à NLP dans Python. Il offre une interface facile à utiliser et sert de tremplin vers le NLTK, permettant aux débutants de saisir rapidement les applications de base de PNL comme l'analyse du sentiment et l'extraction de phrase nominale. Il prend également en charge les traductions, bien que ses performances, héritées de NLTK, pourraient ne pas être idéales pour une utilisation de production à grande échelle.

7. Pynlpi

Prononcé 'Pineapple' 'Pynlpi est une collection de modules Python sur mesure pour les tâches NLP. Il est particulièrement fort pour travailler avec Folia XML (format pour l'annotation linguistique) et propose des modules pour des tâches telles que l'extraction de N-grammes, la création de listes de fréquences et la création de modèles de langage. Bien que la structure modulaire de Pynlpi soit un plus, sa documentation pourrait être plus complète.

8. Scikit-Learn

À l'origine une extension de la bibliothèque Scipy, Scikit-Learn est devenue une bibliothèque Python autonome sur GitHub, utilisée par les grandes sociétés comme Spotify. Il est réputé pour les algorithmes classiques d'apprentissage automatique mais brille également dans les tâches NLP comme la classification du texte et l'analyse des sentiments. Construit sur Scipy et Numpy, il possède des antécédents éprouvés dans des applications réelles, bien qu'il ait un soutien limité à l'apprentissage en profondeur.

9. Polyglot

Polyglot est une bibliothèque Python open source qui excelle dans la réalisation de diverses opérations NLP. Construit sur Numpy, il est incroyablement rapide et prend en charge une large gamme de commandes. Sa force réside dans ses vastes capacités multilingues, avec la tokenisation pour 165 langues, la détection des langues pour 196 langues et le marquage d'une partie du discours pour 16 langues. Bien que sa communauté puisse être plus petite par rapport aux géants comme NLTK et Spacy, l'objectif multilingue de Polyglot est un atout majeur.

10. Pytorch

Enfin et surtout, Pytorch complète notre liste. Développé par l'équipe de recherche sur l'IA de Facebook, il s'agit d'une puissante bibliothèque open source pour les applications d'apprentissage en profondeur, y compris la PNL et la vision par ordinateur. Sa vitesse d'exécution élevée, même avec des graphiques complexes, et sa flexibilité pour fonctionner sur les CPU et les GPU en font un favori. Les API robustes et la boîte à outils en langage naturel de Pytorch permettent aux développeurs d'élargir ses capacités, bien qu'il nécessite une compréhension approfondie des algorithmes de PNL de base.