增强自然语言处理的十大Python库

Python通常被称为编程的首选，尤其是在人工智能（AI）和机器学习方面。它的效率在其他流行语言中脱颖而出，与英语相似的语法使其成为初学者的理想起动语言。不过，真正使Python与众不同的是它庞大的开源库生态系统，使其能够轻松解决各种各样的任务。

Python和NLP

自然语言处理或NLP是AI令人兴奋的分支，专注于理解人类语言的细微差别和含义。这是语言学和计算机科学的融合，用于为聊天机器人和数字助理等技术提供动力。 Python凭借其直接的语法和清晰的语义在NLP项目中发挥了作用，更不用说与其他语言和工具集成的强大支持。

但是，使用Python的NLP爱好者的真正宝石是可用的专业图书馆。这些库可帮助开发人员执行各种任务，从主题建模和文档分类到词性标签，单词向量和情感分析。让我们进入在NLP世界中引起浪潮的前十名Python图书馆：

1。自然语言工具包（NLTK）

最前沿的是自然语言工具包（NLTK），通常被认为是Python中NLP的首选库。 NLTK非常适合初学者，支持一系列任务，包括分类，标记，茎，解析和语义推理。它的多才多艺，提供了众多解决各种问题的算法，并支持多种语言，这使其成为多语言NLP的强大功能。虽然NLTK对用户友好，但它确实具有学习曲线，有时可能会很慢，缺少神经网络模型，并且仅按句子划分文本。

2。Spacy

Spacy专为生产使用而设计，是NLP的另一个出色的开源库。它旨在处理和理解大量文本，非常适合创建自然语言理解系统和信息提取工具。凭借对超过49种语言和预训练的模型的代币化的支持，Spacy是一种快速且用户友好的选择，尤其是对于初学者而言。它也非常适合搜索自动完成，分析在线评论和提取关键主题等任务。但是，它的灵活性不如NLTK等其他一些库。

3。Gensim

Gensim最初是一个专注于主题建模的库，但此后已扩展以涵盖一系列NLP任务，包括文档索引。它以其直观的接口和有效的算法多功能实现，例如潜在的语义分析（LSA）和潜在的Dirichlet分配（LDA）。 Gensim是可扩展的，非常适合查找文本相似性，并将单词和文档转换为向量，尽管它主要是为无监督的文本建模而设计的，并且通常需要与其他库（如NLTK）配对。

4。Corenlp

斯坦福·科伦普（Stanford Corenlp）是一个综合图书馆，汇集了各种人类语言技术工具。它非常适合提取文本属性，例如使用最小代码的命名实体识别和词性标签。 Corenlp纳入了斯坦福大学NLP工具，例如解析器，情感分析和指定的实体识别器，并支持多种语言，包括英语，阿拉伯语，中文，德语，法语和西班牙语。虽然它易于使用和开源，但其界面可能会有些过时，并且不像Spacy这样的其他一些库那么强大。

5。模式

模式是一个多功能的多合一库，超出了NLP，包括数据挖掘，网络分析，机器学习和可视化。这对于诸如查找最高级和比较以及检测事实和观点之类的任务特别有用。凭借用于搜索引擎，Wikipedia和社交网络的数据挖掘的模块，模式在其他顶级库中脱颖而出，尽管它可能缺乏某些特定的NLP任务的优化。

6。textblob

TextBlob是新移民在Python中NLP的绝佳起点。它提供了易于使用的接口，并用作NLTK的垫脚石，使初学者能够快速掌握基本的NLP应用程序，例如情感分析和名词短语提取。它还支持翻译，尽管其性能是从NLTK继承的，但可能并不是大规模生产使用的理想选择。

7。Pynlpi

Pynlpi发音为“菠萝”，是用于NLP任务的定制Python模块的集合。使用Folia XML（用于语言注释的格式），并为提取n-gram，创建频率列表和构建语言模型等任务提供模块。尽管Pynlpi的模块化结构是一个加号，但其文档可能更全面。

8。Scikit-Learn

Scikit-Learn最初是Scipy图书馆的扩展，已演变成Github上的独立Python图书馆，该图书馆由Spotify等主要公司使用。它以经典的机器学习算法而闻名，但也可以在文本分类和情感分析等NLP任务中发挥作用。它建立在Scipy和Numpy的基础上，在现实生活中拥有可靠的往绩，尽管它对深度学习的支持有限。

9。多面眼

Polyglot是一个开源Python库，在执行各种NLP操作方面擅长。建立在Numpy上，它非常快，并支持广泛的命令。它的优势在于其广泛的多语言能力，具有165种语言的令牌化，196种语言的语言检测以及16种语言的言论标签。尽管与NLTK和Spacy这样的巨头相比，它的社区可能更小，但Polyglot的多语言重点是主要资产。

10。Pytorch

最后但并非最不重要的一点是，Pytorch将我们的列表全面列出。由Facebook的AI研究团队开发，它是一个强大的开源库，用于深度学习应用程序，包括NLP和计算机视觉。即使使用复杂的图形，它的高执行速度也是在CPU和GPU上运行的灵活性，使其成为最爱。 Pytorch的强大API和自然语言工具包使开发人员能够扩展其功能，尽管它需要对核心NLP算法有深入的了解。