자연어 처리 향상을위한 상위 10 개의 파이썬 라이브러리

Python은 종종 인공 지능 (AI) 및 기계 학습과 관련하여 프로그래밍을위한 최고의 선택으로 환영받습니다. 효율성은 다른 인기있는 언어 중에서 눈에 띄고 영어와 유사한 구문은 초보자에게 완벽한 스타터 언어입니다. 그러나 Python을 실제로 차별화하는 것은 오픈 소스 라이브러리의 방대한 생태계로 다양한 작업을 쉽게 해결할 수 있습니다.

파이썬 및 NLP

자연어 처리 또는 NLP는 인간 언어의 뉘앙스와 의미를 이해하는 데 중점을 둔 AI의 흥미로운 지점입니다. 챗봇 및 디지털 어시스턴트와 같은 기술에 전력을 공급하는 데 사용되는 언어 및 컴퓨터 과학의 조화입니다. Python은 다른 언어 및 도구와의 통합에 대한 강력한 지원은 말할 것도없이 간단한 구문과 명확한 의미 덕분에 NLP 프로젝트에서 빛을 발합니다.

그러나 Python을 사용하는 NLP 애호가를위한 실제 보석은 이용 가능한 풍부한 전문 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 개발자가 주제 모델링 및 문서 분류에서 부품 태그 태깅, 워드 벡터 및 감정 분석에 이르기까지 다양한 작업을 수행하도록 도와줍니다. NLP의 세계에서 파도를 만드는 상위 10 개의 파이썬 라이브러리로 뛰어 들자 :

1. 자연어 툴킷 (NLTK)

최전선에는 자연어 툴킷 (NLTK)이 있으며, 종종 파이썬에서 NLP의 도서관으로 간주됩니다. 초보자에게 이상적인 NLTK는 분류, 태깅, 스템 밍, 구문 분석 및 시맨틱 추론을 포함한 다양한 작업을 지원합니다. 다양한 문제를 해결하기위한 다양한 알고리즘을 제공하며 여러 언어를 지원하여 다국어 NLP를위한 강국이됩니다. NLTK는 사용자 친화적이지만 학습 곡선이 있고 때때로 느리게 할 수 있으며 신경망 모델이 부족하고 문장으로 텍스트를 분할 할 수 있습니다.

2. 스파이

생산 사용을 위해 설계된 Spacy는 NLP를위한 또 다른 환상적인 오픈 소스 라이브러리입니다. 자연어 이해 시스템 및 정보 추출 도구를 만드는 데 적합한 대량의 텍스트를 처리하고 이해하도록 만들어졌습니다. 49 개가 넘는 언어와 미리 훈련 된 모델에서 토큰 화를 지원함으로써 Spacy는 특히 초보자에게 빠르고 사용자 친화적 인 옵션입니다. Search AutoComplete, 온라인 리뷰 분석 및 주요 주제 추출과 같은 작업에도 좋습니다. 그러나 NLTK와 같은 다른 라이브러리보다 유연하지 않습니다.

3. 세대

Gensim은 주제 모델링에 중점을 둔 라이브러리로 시작했지만 이후 문서 색인화를 포함하여 다양한 NLP 작업을 다루기 위해 확장되었습니다. 직관적 인 인터페이스와 잠재적 시맨틱 분석 (LSA) 및 LDA (Latent Dirichlet 할당)와 같은 알고리즘의 효율적인 멀티 코어 구현으로 유명합니다. Gensim은 텍스트 유사성을 찾고 단어와 문서를 벡터로 변환하는 데 확장 가능하고 훌륭하지만 주로 감독되지 않은 텍스트 모델링을 위해 설계되었으며 종종 NLTK와 같은 다른 라이브러리와 페어링해야합니다.

4. Corenlp

Stanford Corenlp는 다양한 인간 언어 기술 도구를 모으는 포괄적 인 도서관입니다. 최소한의 코드로 명명 된 엔티티 인식과 같은 텍스트 속성을 추출하는 데 탁월합니다. Corenlp는 개인, 아랍어, 중국어, 독일어, 프랑스어 및 스페인어를 포함한 여러 언어를 지원하는 Parser, Sentiment Analysis 및 명명 된 엔티티 인식기와 같은 Stanford NLP 도구를 통합합니다. 사용하기 쉽고 오픈 소스이지만 인터페이스는 약간 구식이라고 느낄 수 있으며 Spacy와 같은 다른 라이브러리만큼 강력하지 않습니다.

5. 패턴

Pattern은 데이터 마이닝, 네트워크 분석, 머신 러닝 및 시각화를 포함하여 NLP를 넘어서는 다목적 올인원 라이브러리입니다. 최상급과 비교를 찾는 것과 같은 작업과 사실과 의견을 감지하는 데 특히 유용합니다. 검색 엔진, 위키 백과 및 소셜 네트워크의 데이터 마이닝 모듈을 사용하면 패턴은 다른 NLP 작업에 대한 최적화가 부족할 수 있지만 다른 최고 라이브러리 중에서도 두드러집니다.

6. TextBlob

TextBlob은 신인들이 파이썬에서 NLP에 대한 훌륭한 출발점입니다. 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하며 NLTK에 대한 디딤돌 역할을하므로 초보자는 감정 분석 및 명사 문구 추출과 같은 기본 NLP 응용 프로그램을 빠르게 파악할 수 있습니다. 또한 번역을 지원하지만 NLTK에서 상속 된 성능은 대규모 생산 사용에 이상적이지 않을 수 있습니다.

7. Pynlpi

'파인애플'으로 발음 된 Pynlpi는 NLP 작업을위한 맞춤형 파이썬 모듈 모듈 모듈입니다. Folia XML (언어 주석 형식)과 협력하는 데 특히 강력하며 N- 그램 추출, 주파수 목록 작성 및 언어 모델 구축과 같은 작업에 대한 모듈을 제공합니다. Pynlpi의 모듈 식 구조는 플러스이지만 문서는 더 포괄적 일 수 있습니다.

8. Scikit-Learn

원래 Scipy Library의 확장 인 Scikit-Learn은 Spotify와 같은 주요 회사가 사용하는 Github의 독립형 파이썬 라이브러리로 발전했습니다. 클래식 머신 러닝 알고리즘으로 유명하지만 텍스트 분류 및 감정 분석과 같은 NLP 작업에서도 빛납니다. Scipy와 Numpy를 기반으로하는이 제품은 실제 응용 프로그램에서 입증 된 실적을 자랑하지만 딥 러닝에 대한 지원은 제한적입니다.

9. Polyglot

Polyglot은 다양한 NLP 작업을 수행하는 데 탁월한 오픈 소스 파이썬 라이브러리입니다. Numpy를 기반으로하여 엄청나게 빠르며 광범위한 명령을 지원합니다. 강점은 광범위한 다국어 기능에 있으며 165 개 언어에 대한 토큰 화, 196 개 언어의 언어 감지 및 16 개 언어에 대한 부품 태그가 있습니다. NLTK 및 Spacy와 같은 거인에 비해 커뮤니티가 더 작을 수 있지만 Polyglot의 다국어 초점은 주요 자산입니다.

10. Pytorch

마지막으로, Pytorch는 우리 목록을 마무리합니다. Facebook의 AI Research Team에서 개발 한이 제품은 NLP 및 컴퓨터 비전을 포함한 딥 러닝 애플리케이션을위한 강력한 오픈 소스 라이브러리입니다. 복잡한 그래프를 사용하더라도 실행 속도가 높고 CPU 및 GPU 모두에서 작동하는 유연성으로 인해 가장 좋아합니다. Pytorch의 강력한 API 및 자연어 툴킷을 사용하면 개발자가 기능을 확장 할 수 있지만 핵심 NLP 알고리즘에 대한 깊은 이해가 필요합니다.