自然言語処理を強化するためのトップ10 Pythonライブラリ

Pythonは、特に人工知能（AI）と機械学習に関しては、プログラミングの最大の選択肢として歓迎されることがよくあります。その効率は他の一般的な言語の中で際立っており、英語に似た構文は初心者にとって完璧なスターター言語になります。ただし、Pythonを実際に際立たせているのは、オープンソースライブラリの広大なエコシステムであり、多様なタスクに簡単に取り組むことができます。

PythonとNLP

自然言語処理、またはNLPは、人間の言語のニュアンスと意味を理解することに焦点を当てたAIのエキサイティングな分野です。これは、チャットボットやデジタルアシスタントなどのテクノロジーにパワーテクノロジーに使用されるために使用される言語学とコンピューターサイエンスのブレンドです。 Pythonは、他の言語やツールと統合するための堅牢なサポートは言うまでもなく、その単純な構文と明確なセマンティクスのおかげでNLPプロジェクトに輝いています。

しかし、Pythonを使用しているNLP愛好家にとっての本当の宝石は、利用可能な専門ライブラリの豊富です。これらのライブラリは、開発者がトピックモデリングやドキュメント分類から、スピーチの一部のタグ付け、単語ベクトル、センチメント分析まで、さまざまなタスクを実行するのに役立ちます。 NLPの世界で波を作っているトップ10のPythonライブラリに飛び込みましょう。

1。自然言語ツールキット（NLTK）

最前線には、PythonのNLPの頼りになるライブラリと見なされることが多いNatural Language Toolkit（NLTK）があります。初心者に最適なNLTKは、分類、タグ付け、ステム、解析、セマンティック推論など、さまざまなタスクをサポートしています。多用途で、さまざまな問題に取り組むためのアルゴリズムを大量に提供し、複数の言語をサポートしているため、多言語NLPの大国になります。 NLTKはユーザーフレンドリーですが、学習曲線があり、時には遅くなる可能性があり、ニューラルネットワークモデルがなく、文によってテキストを分割するだけです。

2。スペイシー

生産用に設計されたSpacyは、NLPのもう1つの素晴らしいオープンソースライブラリです。大量のテキストを処理して理解するために構築されており、自然言語理解システムと情報抽出ツールの作成に最適です。 49を超える言語と事前に訓練されたモデルでのトークン化をサポートしているスペイシーは、特に初心者向けの迅速でユーザーフレンドリーなオプションです。また、検索オートコンプリート、オンラインレビューの分析、主要なトピックの抽出などのタスクにも最適です。ただし、NLTKのような他のライブラリよりも柔軟性が低くなっています。

3。生成

Gensimは、トピックモデリングに焦点を当てたライブラリとしてスタートしましたが、その後、ドキュメントインデックスを含むさまざまなNLPタスクをカバーするように拡張されています。直感的なインターフェイスと、潜在セマンティック分析（LSA）や潜在ディリクレの割り当て（LDA）などのアルゴリズムの効率的なマルチコア実装で知られています。 Gensimはスケーラブルで、テキストの類似性を見つけ、単語やドキュメントをベクターに変換するのに最適ですが、主に監視されていないテキストモデリング用に設計されており、多くの場合、NLTKなどの他のライブラリとペアリングする必要があります。

4。Corenlp

Stanford Corenlpは、さまざまな人間の言語技術ツールをまとめる包括的なライブラリです。名前が付けられたエンティティ認識や、最小限のコードを使用したスピーチの一部のタグ付けなどのテキストプロパティを抽出するのに最適です。 CorenLPには、パーサー、センチメント分析、名前付きエンティティ認識などのスタンフォードNLPツールが組み込まれており、英語、アラビア語、中国語、ドイツ語、フランス語、スペイン語を含む複数の言語をサポートしています。使いやすく、オープンソースは簡単ですが、そのインターフェイスは少し時代遅れに感じるかもしれません。また、スペイシーのような他のライブラリほど強力ではありません。

5。パターン

パターンは、データマイニング、ネットワーク分析、機械学習、視覚化を含むためにNLPを超えた多用途のオールインワンライブラリです。これは、事実や意見を検出するだけでなく、最上級や比較を見つけるなどのタスクに特に役立ちます。検索エンジン、ウィキペディア、ソーシャルネットワークからのデータマイニングのモジュールを使用すると、パターンは他のトップライブラリの中で際立っていますが、特定のNLPタスクの最適化がない場合があります。

6。TextBlob

TextBlobは、PythonのNLPの新人にとって素晴らしい出発点です。使いやすいインターフェイスを提供し、NLTKの足がかりとして機能し、初心者がセンチメント分析や名詞句抽出などの基本的なNLPアプリケーションを迅速に把握できるようにします。また、NLTKから継承されたパフォーマンスは、大規模な生産の使用には理想的ではないかもしれませんが、翻訳もサポートしています。

7。Pynlpi

「パイナップル」と発音されたPynlpiは、NLPタスク用のカスタムメイドのPythonモジュールのコレクションです。 Folia XML（言語アノテーションの形式）との連携に特に強く、Nグラムの抽出、周波数リストの作成、言語モデルの構築などのタスクのモジュールを提供します。 Pynlpiのモジュラー構造はプラスですが、そのドキュメントはより包括的になる可能性があります。

8。Scikit-Learn

もともとScikit-Learnは、Spotifyなどの大手企業が使用しているGithubのスタンドアロンのPythonライブラリに進化しました。古典的な機械学習アルゴリズムで有名ですが、テキスト分類やセンチメント分析などのNLPタスクにも輝いています。 ScipyとNumpyに基づいて構築されており、Deep Learningのサポートは限られていますが、実際のアプリケーションで実績のある実績を誇っています。

9。ポリグロット

PolyGlotは、さまざまなNLP操作の実行に優れたオープンソースのPythonライブラリです。 Numpyに基づいて構築されており、非常に高速で、幅広いコマンドをサポートしています。その強みは、165の言語でのトークン化、196言語の言語検出、および16の言語の一部のスピーチタグ付けにより、その広範な多言語機能にあります。そのコミュニティは、NLTKやスペイシーなどの巨人に比べて小さいかもしれませんが、PolyGlotの多言語の焦点は主要な資産です。

10。Pytorch

最後になりましたが、Pytorchは私たちのリストを締めくくります。 FacebookのAI Researchチームによって開発されたこのように、NLPやコンピュータービジョンなど、ディープラーニングアプリケーション向けの強力なオープンソースライブラリです。複雑なグラフがあっても、その高い実行速度と、CPUとGPUの両方で動作する柔軟性は、それをお気に入りにします。 Pytorchの堅牢なAPIとNatural Language Toolkitは、コアNLPアルゴリズムを深く理解する必要がありますが、開発者が機能を拡大できるようにします。