增強自然語言處理的十大Python庫

Python通常被稱為編程的首選，尤其是在人工智能（AI）和機器學習方面。它的效率在其他流行語言中脫穎而出，與英語相似的語法使其成為初學者的理想起動語言。不過，真正使Python與眾不同的是它龐大的開源庫生態系統，使其能夠輕鬆解決各種各樣的任務。

Python和NLP

自然語言處理或NLP是AI令人興奮的分支，專注於理解人類語言的細微差別和含義。這是語言學和計算機科學的融合，用於為聊天機器人和數字助理等技術提供動力。 Python憑藉其直接的語法和清晰的語義在NLP項目中發揮了作用，更不用說與其他語言和工具集成的強大支持。

但是，使用Python的NLP愛好者的真正寶石是可用的專業圖書館。這些庫可幫助開發人員執行各種任務，從主題建模和文檔分類到詞性標籤，單詞向量和情感分析。讓我們進入在NLP世界中引起浪潮的前十名Python圖書館：

1。自然語言工具包（NLTK）

最前沿的是自然語言工具包（NLTK），通常被認為是Python中NLP的首選庫。 NLTK非常適合初學者，支持一系列任務，包括分類，標記，莖，解析和語義推理。它的多才多藝，提供了眾多解決各種問題的算法，並支持多種語言，這使其成為多語言NLP的強大功能。雖然NLTK對用戶友好，但它確實具有學習曲線，有時可能會很慢，缺少神經網絡模型，並且僅按句子劃分文本。

2。 Spacy

Spacy專為生產使用而設計，是NLP的另一個出色的開源庫。它旨在處理和理解大量文本，非常適合創建自然語言理解系統和信息提取工具。憑藉對超過49種語言和預訓練的模型的代幣化的支持，Spacy是一種快速且用戶友好的選擇，尤其是對於初學者而言。它也非常適合搜索自動完成，分析在線評論和提取關鍵主題等任務。但是，它的靈活性不如NLTK等其他一些庫。

3。 Gensim

Gensim最初是一個專注於主題建模的庫，但此後已擴展以涵蓋一系列NLP任務，包括文檔索引。它以其直觀的接口和有效的算法多功能實現，例如潛在的語義分析（LSA）和潛在的Dirichlet分配（LDA）。 Gensim是可擴展的，非常適合查找文本相似性，並將單詞和文檔轉換為向量，儘管它主要是為無監督的文本建模而設計的，並且通常需要與其他庫（如NLTK）配對。

4。 Corenlp

斯坦福·科倫普（Stanford Corenlp）是一個綜合圖書館，匯集了各種人類語言技術工具。它非常適合提取文本屬性，例如使用最小代碼的命名實體識別和詞性標籤。 Corenlp納入了斯坦福大學NLP工具，例如解析器，情感分析和指定的實體識別器，並支持多種語言，包括英語，阿拉伯語，中文，德語，法語和西班牙語。雖然它易於使用和開源，但其界面可能會有些過時，並且不像Spacy這樣的其他一些庫那麼強大。

5。模式

模式是一個多功能的多合一庫，超出了NLP，包括數據挖掘，網絡分析，機器學習和可視化。這對於諸如查找最高級和比較以及檢測事實和觀點之類的任務特別有用。憑藉用於搜索引擎，Wikipedia和社交網絡的數據挖掘的模塊，模式在其他頂級庫中脫穎而出，儘管它可能缺乏某些特定的NLP任務的優化。

6。 textblob

TextBlob是新移民在Python中NLP的絕佳起點。它提供了易於使用的接口，並用作NLTK的墊腳石，使初學者能夠快速掌握基本的NLP應用程序，例如情感分析和名詞短語提取。它還支持翻譯，儘管其性能是從NLTK繼承的，但可能並不是大規模生產使用的理想選擇。

7。 Pynlpi

Pynlpi發音為“菠蘿”，是用於NLP任務的定制Python模塊的集合。使用Folia XML（用於語言註釋的格式），並為提取n-gram，創建頻率列表和構建語言模型等任務提供模塊。儘管Pynlpi的模塊化結構是一個加號，但其文檔可能更全面。

8。 Scikit-Learn

Scikit-Learn最初是Scipy圖書館的擴展，已演變成Github上的獨立Python圖書館，該圖書館由Spotify等主要公司使用。它以經典的機器學習算法而聞名，但也可以在文本分類和情感分析等NLP任務中發揮作用。它建立在Scipy和Numpy的基礎上，在現實生活中擁有可靠的往績，儘管它對深度學習的支持有限。

9。多面眼

Polyglot是一個開源Python庫，在執行各種NLP操作方面擅長。建立在Numpy上，它非常快，並支持廣泛的命令。它的優勢在於其廣泛的多語言能力，具有165種語言的令牌化，196種語言的語言檢測以及16種語言的言論標籤。儘管與NLTK和Spacy這樣的巨頭相比，它的社區可能更小，但Polyglot的多語言重點是主要資產。

10。 Pytorch

最後但並非最不重要的一點是，Pytorch將我們的列表全面列出。由Facebook的AI研究團隊開發，它是一個強大的開源庫，用於深度學習應用程序，包括NLP和計算機視覺。即使使用複雜的圖形，它的高執行速度也是在CPU和GPU上運行的靈活性，使其成為最愛。 Pytorch的強大API和自然語言工具包使開發人員能夠擴展其功能，儘管它需要對核心NLP算法有深入的了解。