10 лучших библиотек Python для улучшения обработки естественного языка

Python часто провозглашают как лучший выбор для программирования, особенно когда речь идет о искусственном интеллекте (ИИ) и машинном обучении. Его эффективность выделяется среди других популярных языков, а его синтаксис, напоминающий английский, делает его идеальным языком стартера для начинающих. Однако то, что действительно выделяет Python, так это его обширная экосистема библиотек с открытым исходным кодом, что позволяет ему легко выполнять множество задач.

Python и NLP

Обработка естественного языка, или NLP, является захватывающей ветвью ИИ, которая фокусируется на понимании нюансов и значений человеческих языков. Это смесь лингвистики и компьютерных наук, используемая для энергетических технологий, таких как чат -боты и цифровые помощники. Python сияет в проектах NLP благодаря его простым синтаксису и четкой семантике, не говоря уже о надежной поддержке интеграции с другими языками и инструментами.

Но настоящей драгоценный камень для энтузиастов НЛП, использующих Python, является богатство доступных специализированных библиотек. Эти библиотеки помогают разработчикам выполнять различные задачи, от моделирования тем и классификации документов до частиц в рече, векторов слов и анализа настроений. Давайте погрузимся в 10 лучших библиотек Python, которые волнуют волны в мире НЛП:

1. Инструментарий естественного языка (NLTK)

На переднем крае находится инструментарий естественного языка (NLTK), который часто считается библиотекой для NLP в Python. Идеально подходит для начинающих, NLTK поддерживает ряд задач, включая классификацию, теги, Stemming, Sanaging и семантические рассуждения. Он универсален, предлагает множество алгоритмов для решения различных проблем и поддерживает несколько языков, что делает его мощностью для многоязычного НЛП. Хотя NLTK удобен для пользователя, он имеет кривую обучения и может быть медленной иногда, отсутствует модели нейронной сети и разделение текста только по предложениям.

2. Spacy

Разработанный для производственного использования, Spacy-еще одна фантастическая библиотека с открытым исходным кодом для NLP. Он построен для обработки и понимания больших объемов текста, идеально подходящих для создания систем понимания естественного языка и инструментов извлечения информации. При поддержке токенизации на более чем 49 языках и предварительно обученных моделях Spacy-это быстрый и удобный вариант, особенно для начинающих. Это также отлично подходит для таких задач, как автоматическое завершение поиска, анализ онлайн -обзоров и извлечение ключевых тем. Тем не менее, он менее гибкий, чем некоторые другие библиотеки, такие как NLTK.

3. Генсим

Генсим начинал как библиотека, ориентированная на тематическое моделирование, но с тех пор расширился, чтобы охватить ряд задач NLP, включая индексацию документов. Он известен своими интуитивными интерфейсами и эффективными многоядерными реализациями алгоритмов, таких как латентный семантический анализ (LSA) и скрытое распределение Dirichlet (LDA). Генсим масштабируется и отлично подходит для поиска сходства текста и преобразования слов и документов в векторы, хотя он в первую очередь предназначен для моделирования текста без присмотра и часто требует сочетания с другими библиотеками, такими как NLTK.

4. corenlp

Stanford Corenlp - это всеобъемлющая библиотека, которая объединяет различные технологии человеческого языка. Он отлично подходит для извлечения текстовых свойств, таких как распознавание названного суда и теги-теги с минимальным кодом. Corenlp включает в себя инструменты NLP в Стэнфорде, такие как анализатор, анализ настроений и названный распознаватель сущности, поддерживая несколько языков, включая английский, арабский, китайский, немецкий, французский и испанский. Хотя его прост в использовании и открытом исходном коде, его интерфейс может показаться немного устаревшим, и он не такой мощный, как некоторые другие библиотеки, такие как Spacy.

5. Образец

Паттерн-это универсальная библиотека All-In-One, которая выходит за рамки NLP, чтобы включить интеллектуальный анализ данных, сетевой анализ, машинное обучение и визуализацию. Это особенно полезно для таких задач, как поиск превосходной степени и сравнения, а также для обнаружения фактов и мнений. С модулями для интеллектуального анализа данных от поисковых систем, Википедии и социальных сетей, шаблон выделяется среди других ведущих библиотек, хотя в нем может быть отсутствие оптимизации для некоторых конкретных задач НЛП.

6. TextBlob

TextBlob - отличная отправная точка для новичков в NLP в Python. Он предлагает простой в использовании интерфейс и служит ступенькой для NLTK, позволяя начинающим быстро понять основные приложения NLP, такие как анализ настроений и извлечение фразы существительных. Он также поддерживает переводы, хотя его производительность, унаследованная от NLTK, не может быть идеальной для крупномасштабного производственного использования.

7. Pynlpi

Выдуменный «ананас», Pynlpi-это коллекция модулей Python на заказ для задач NLP. Это особенно сильна в работе с Folia XML (формат для лингвистической аннотации) и предлагает модули для таких задач, как извлечение N-граммов, создание списков частот и создание языковых моделей. В то время как модульная структура Pynlpi является плюсом, его документация может быть более полной.

8. Scikit-learn

Первоначально расширение библиотеки Scipy, Scikit-Learn превратилась в отдельную библиотеку Python на Github, используемая крупными компаниями, такими как Spotify. Он известен алгоритмами классического машинного обучения, но также сияет в задачах NLP, таких как классификация текста и анализ настроений. Построенный на Scipy и Numpy, он может похвастаться проверенным послужным списком в реальных приложениях, хотя он имеет ограниченную поддержку глубокого обучения.

9. Polyglot

PolyGlot-это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая превосходна в выполнении различных операций NLP. Построенный на Numpy, он невероятно быстр и поддерживает широкий спектр команд. Его сила заключается в его обширных многоязычных возможностях, с токенизацией для 165 языков, обнаружение языка для 196 языков и частиц речи для 16 языков. В то время как его сообщество может быть меньше по сравнению с такими гигантами, как NLTK и Spacy, многоязычный фокус Polyglot является основным активом.

10. Pytorch

И последнее, но не менее важное: Pytorch завершает наш список. Разработанный исследовательской группой Facebook, это мощная библиотека с открытым исходным кодом для глубоких приложений для обучения, включая NLP и Computer Vision. Его высокая скорость выполнения, даже со сложными графами, и его гибкость для работы как на процессорах, так и на графических процессорах делают его любимым. Надежные API и инструментарий естественного языка Pytorch позволяют разработчикам расширить свои возможности, хотя это требует глубокого понимания основных алгоритмов NLP.