As 10 principais bibliotecas Python para melhorar o processamento de linguagem natural

O Python é frequentemente aclamado como a melhor opção para a programação, especialmente quando se trata de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina. Sua eficiência se destaca entre outros idiomas populares e sua sintaxe, que se assemelha ao inglês, a torna uma linguagem inicial perfeita para iniciantes. O que realmente diferencia o Python, no entanto, é o seu vasto ecossistema de bibliotecas de código aberto, permitindo que ele lide com uma variedade diversificada de tarefas com facilidade.

Python e NLP

O processamento de linguagem natural, ou PNL, é um ramo emocionante da IA ​​que se concentra em entender as nuances e significados das línguas humanas. É uma mistura de lingüística e ciência da computação, usada para alimentar tecnologias como chatbots e assistentes digitais. O Python brilha em projetos de PNL graças à sua sintaxe direta e semântica clara, sem mencionar o suporte robusto para integrar com outros idiomas e ferramentas.

Mas a verdadeira jóia para os entusiastas da PNL usando o Python é a riqueza de bibliotecas especializadas disponíveis. Essas bibliotecas ajudam os desenvolvedores a executar uma variedade de tarefas, desde modelagem de tópicos e classificação de documentos até marcação de parte da fala, vetores de palavras e análise de sentimentos. Vamos mergulhar nas 10 principais bibliotecas do Python que estão fazendo ondas no mundo da PNL:

1. Kit de ferramentas de linguagem natural (NLTK)

Na vanguarda, há o kit de ferramentas de linguagem natural (NLTK), geralmente considerado a biblioteca preferida para PNL em Python. Ideal para iniciantes, o NLTK suporta uma variedade de tarefas, incluindo classificação, marcação, capa, análise e raciocínio semântico. É versátil, oferecendo uma infinidade de algoritmos para enfrentar vários problemas e suporta vários idiomas, tornando -o uma potência para a PNL multilíngue. Embora o NLTK seja fácil de usar, ele tem uma curva de aprendizado e pode ser lento às vezes, sem modelos de rede neural e apenas dividindo o texto por frases.

2. Spacy

Projetado para uso da produção, o Spacy é outra biblioteca fantástica de código aberto para a PNL. Ele foi criado para processar e entender grandes volumes de texto, perfeito para criar sistemas de compreensão de linguagem natural e ferramentas de extração de informações. Com suporte para tokenização em mais de 49 idiomas e modelos pré-treinados, o Spacy é uma opção rápida e fácil de usar, especialmente para iniciantes. Também é ótimo para tarefas como a pesquisa de preenchimento, analisando críticas on -line e extraindo tópicos -chave. No entanto, é menos flexível do que algumas outras bibliotecas como o NLTK.

3. Gensim

O Gensim começou como uma biblioteca focada na modelagem de tópicos, mas desde então se expandiu para cobrir uma variedade de tarefas de PNL, incluindo indexação de documentos. É conhecido por suas interfaces intuitivas e implementações eficientes multicore de algoritmos como análise semântica latente (LSA) e alocação latente de Dirichlet (LDA). O Gensim é escalável e ótimo para encontrar similaridade de texto e converter palavras e documentos em vetores, embora seja projetado principalmente para modelagem de texto não supervisionado e geralmente exija emparelhamento com outras bibliotecas como o NLTK.

4. Corenlp

Stanford Corenlp é uma biblioteca abrangente que reúne uma variedade de ferramentas de tecnologia de linguagem humana. É excelente para extrair propriedades de texto, como reconhecimento de entidade denominada e marcação de parte da fala com código mínimo. O CorenLP incorpora ferramentas de Stanford NLP, como o analisador, a análise de sentimentos e o reconhecimento de entidades nomeadas, apoiando vários idiomas, incluindo inglês, árabe, chinês, alemão, francês e espanhol. Embora seja fácil de usar e de código aberto, sua interface pode parecer um pouco desatualizada, e não é tão poderosa quanto algumas outras bibliotecas como o Spacy.

5. Padrão

O padrão é uma biblioteca versátil multifuncional que vai além da PNL para incluir mineração de dados, análise de rede, aprendizado de máquina e visualização. É particularmente útil para tarefas como encontrar superlativos e comparativos, além de detectar fatos e opiniões. Com os módulos para mineração de dados a partir de mecanismos de pesquisa, Wikipedia e redes sociais, o Pattern se destaca entre outras bibliotecas, embora possa não ter otimização para algumas tarefas específicas da PNL.

6. Textblob

O TextBlob é um ótimo ponto de partida para os recém -chegados ao PNL em Python. Oferece uma interface fácil de usar e serve como um trampolim para o NLTK, permitindo que os iniciantes compreendam rapidamente aplicativos básicos de PNL, como análise de sentimentos e extração de frases de substantivo. Ele também suporta traduções, embora seu desempenho, herdado da NLTK, possa não ser ideal para o uso da produção em larga escala.

7. Pynlpi

Pronunciado 'Pineapple', Pynlpi é uma coleção de módulos Python personalizados para tarefas de PNL. É particularmente forte no trabalho com o Folia XML (formato para anotação linguística) e oferece módulos para tarefas como extrair gramas de n, criação de listas de frequência e criação de modelos de linguagem. Embora a estrutura modular de Pynlpi seja uma vantagem, sua documentação pode ser mais abrangente.

8. Scikit-Learn

Originalmente uma extensão da biblioteca scipy, o Scikit-Learn evoluiu para uma biblioteca python independente no Github, usada por grandes empresas como o Spotify. É conhecido por algoritmos clássicos de aprendizado de máquina, mas também brilha em tarefas de PNL, como classificação de texto e análise de sentimentos. Construído sobre o Scipy e o Numpy, ele possui um histórico comprovado em aplicativos da vida real, embora tenha suporte limitado ao aprendizado profundo.

9. Poliglota

A Polyglot é uma biblioteca Python de código aberto que se destaca na execução de várias operações de PNL. Construído no Numpy, é incrivelmente rápido e suporta uma ampla gama de comandos. Sua força está em suas extensas capacidades multilíngues, com tokenização para 165 idiomas, detecção de idiomas para 196 idiomas e marcação de parte da fala para 16 idiomas. Embora sua comunidade possa ser menor em comparação com gigantes como NLTK e Spacy, o foco multilíngue da Polleglot é um ativo importante.

10. Pytorch

Por último, mas não menos importante, Pytorch completa nossa lista. Desenvolvido pela equipe de pesquisa da AI do Facebook, é uma poderosa biblioteca de código aberto para aplicações de aprendizado profundo, incluindo PNL e visão computacional. Sua alta velocidade de execução, mesmo com gráficos complexos, e sua flexibilidade para operar nas CPUs e nas GPUs o tornam um favorito. As APIs robustas e o kit de ferramentas de linguagem natural de Pytorch permitem que os desenvolvedores expandam seus recursos, embora exija uma compreensão profunda dos principais algoritmos da NLP.