Top Python NLP-Bibliotheken erklärt

NLP (Natural Language Processing) trainiert Computer, Texte und gesprochene Wörter zu interpretieren, indem menschliche Kohärenz nachgebildet wird. NLP ist eines der prominentesten Themen der Technologie der künstlichen Intelligenz (KI), das nur NLP-Experten vorbehalten war. Glücklicherweise sind die früher entwickelten NLP-Tools jetzt nützlich, um die Textvorbereitung durch traditionelle Trainingsstrategien zu unterstützen.

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Python ist eine häufig verwendete Sprache für maschinelles Lernen, und ihre Verwendung erstreckt sich auch auf NLP. Um die Textverarbeitung in ML zu vereinfachen, helfen Python-NLP-Bibliotheken beim Erstellen effektiver ML-Modelle und -Algorithmen.

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Nachfolgend finden Sie die besten Python-NLP-Bibliotheken , die die menschliche Sprache analysieren und die Textverarbeitung optimieren können.

Liste der besten Python-NLP-Bibliotheken:

• geräumig
• NLTK
• PyNLPI
• Kern-NLP
• Gensim
• Mehrsprachig
• Muster
• AllenNLP
• Text-Blob
• Scikit-Lernen

1. spacig:

spaCy ist eine agile und kostengünstige Python-Bibliothek, die für anspruchsvolles Natural Language Processing entwickelt wurde. Der Python spaCy wurde nach modernster Forschung entwickelt und sollte in realen Produkten eingesetzt werden.

Es enthält vortrainierte Pipelines. Derzeit unterstützt es die Tokenisierung und das Training für über 60 Sprachen. Diese Python-NLP-Bibliothek verfügt über fortschrittliche Geschwindigkeits- und neuronale Netzwerkmodelle für Parsing, Tagging, Textklassifizierung, Identifizierung benannter Entitäten und andere Aufgaben.

Das Python spaCy enthält einen produktionsbereiten Trainingsmechanismus und einfache Modellpaketierung, Organisation und Workflow-Management. spaCy verwendet neuronale Netze für das Training und hat auch eingebaute Wortvektoren.

Die offizielle Dokumentation von spaCy ist hier verfügbar

2. NLTK (Toolkit für natürliche Sprache):

NLTK (Natural Language Toolkit) ist eine beliebte Python-NLP-Bibliothek, die häufig für die Entwicklung von Python-Anwendungen zur Kommunikation mit Daten in menschlicher Sprache verwendet wird.

NLTK hilft bei Aufgaben wie dem Trennen von Sätzen aus Absätzen, dem Identifizieren des Wortanteils bestimmter Sätze, dem Hervorheben des Hauptthemas und der NLTK-Stimmungsanalyse usw. Diese Bibliothek ist praktisch, um Text für zukünftige Recherchen vorzubereiten, beispielsweise wenn die Modelle verwendet werden.

NLTK hilft auch dabei, Wörter in Zahlen zu übersetzen. Es enthält alle notwendigen Werkzeuge für NLP.

Liste der herausragenden Merkmale von NLTK:

• Die NLTK-Stimmungsanalyse
• Tokenisierung
• Textklassifizierung
• Parsing
• Part-of-Speech-Tagging
• Stemmen

Sie können NLTK mit dem folgenden Befehl installieren:

pip installieren NLTK

Sehen Sie sich hier die offizielle Dokumentation von NLTK an .

3. PyNLPI:

Diese Python-Bibliothek für NLP enthält verschiedene Module für häufige und weniger häufige NLP-Aufgaben. Es hilft bei der Bewältigung grundlegender Aufgaben wie dem Extrahieren von N-Grammen und Häufigkeitslisten und der Entwicklung eines einfachen Sprachmodells.

Es kann die Datenformate Moses++, GIZA, Taggerdata, SoNaR und TiMBL lesen und verarbeiten. Ein ganzes Modul widmet sich der Arbeit mit FoLiA (dem XML-Dokumentformat zum Annotieren von Sprachressourcen wie Korpora).

Hier erhalten Sie die offizielle Dokumentation von PyNLPI.

4. Kern-NLP:

CoreNLP hilft bei der Entwicklung linguistischer Anmerkungen für Text wie Wortarten, Token- und Satzgrenzen, benannte Entitäten, Stimmungen, zeitliche und numerische Werte, Abhängigkeits- und Wahlkreis-Parser, Zitatattribute und Beziehungen zwischen Wörtern.

Diese Bibliothek unterstützt menschliche Sprachen, einschließlich Englisch, Chinesisch, Arabisch, Deutsch, Französisch und Spanisch. Obwohl in Java geschrieben, unterstützt es auch Python. Die Arbeitsweise von Core NLP bedeutet, Rohtext zu akzeptieren, ihn an eine Reihe von NLP-Annotatoren weiterzuleiten und einen endgültigen Satz von Annotationen zu erstellen.

Erhalten Sie weitere Informationen zu CoreNLP mit seiner offiziellen Dokumentation .

5. Gensim:

Gensim ist ein bekanntes Python-Paket zum Ausführen von NLP-Jobs. Seine außergewöhnliche Funktion nutzt Vektorraum-Modellierungs- und Topic-Modellierungswerkzeuge, um die semantische Ähnlichkeit zwischen zwei Dokumenten zu analysieren.

Enthaltene Algorithmen sind in dieser Bibliothek speicherunabhängig für die Korpusgröße. Daher kann es mit Eingaben umgehen, die größer als RAM sind. Zwei Hauptmerkmale von Gensim sind eine hervorragende Speichernutzungsoptimierung und Verarbeitungsgeschwindigkeit. Gensim arbeitet mit riesigen Datensätzen und kann Datenströme verarbeiten.

Gensim umfasst Methoden wie Latent Dirichlet Allocation (LDA), Random Projections (RP), Latent Semantic Analysis, Hierarchical Dirichlet Process (HDP) und word2vec Deep Learning. Alle diese Methoden helfen, die Probleme der natürlichen Sprache zu lösen.

Zu den weiteren Funktionen gehören tf.idf-Vektorisierung, document2vec, word2vec, latente Dirichlet-Zuordnung und latente semantische Analyse.

Gensim wird häufig verwendet, um Textähnlichkeiten zu erkennen, Dokumente und Wörter in Vektoren umzuwandeln und den Text zusammenzufassen.

Sie können Gensim installieren mit: pip install gensim

Sehen Sie sich hier die offiziellen Details von Gensim an .

6. Mehrsprachig:

Polyglot ist nicht so berühmt wie andere Python-NLP-Bibliotheken. Es wird jedoch immer noch häufig verwendet, um einen außergewöhnlichen Analyseumfang mit der Fähigkeit zu bieten, eine Vielzahl von Sprachen zu umfassen.

Die hohe Nutzungseffizienz und Einfachheit machen es zu einer hervorragenden Option für Projekte, die eine Sprache erfordern, die SpaCy nicht unterstützt. Darüber hinaus bietet das Polyglot-Paket eine CLI (Befehlszeilenschnittstelle) und Bibliothekszugriff über Pipeline-Methoden.

Liste der wichtigsten Funktionen von Polyglot:

• Spracherkennung (unterstützt 196 Sprachen)
• Tokenisierung (unterstützt 165 Sprachen)
• Worteinbettungen (unterstützt 137 Sprachen)
• Stimmungsanalyse (unterstützt 136 Sprachen)
• Name Entity Recognition (unterstützt 40 Sprachen)
• Part of Speech Tagging (unterstützt 16 Sprachen)

Sehen Sie sich die vollständige Dokumentation von Polyglot an, um weitere Details zu erhalten.

7. Muster:

Die Musterbibliothek ist dafür bekannt, Funktionen wie Stimmungsanalyse, Wortartkennzeichnung und Vektorraummodellierung anzubieten. Es unterstützt einen DOM-Parser, einen Web-Crawler sowie Twitter- und Facebook-APIs. Seine übliche Verwendung für Web-Mining macht es unangemessen, an anderen Projekten zur Verarbeitung natürlicher Sprache zu arbeiten.

Typischerweise wandelt Pattern HTML-Daten in reinen Text um und behebt Rechtschreibfehler in Textdaten. Es verfügt über integrierte Tools zum Scrapen verschiedener berühmter Webdienste und Quellen, darunter Google, Facebook, Twitter, Wikipedia, generisches RSS usw. Alle diese Tools sind als Python-Module zugänglich.

Die Musterbibliothek verwendet nur wenige Funktionen auf niedrigerer Ebene, sodass jeder NLP-Funktionen, Vektoren, N-Gramm-Suche und Diagramme direkt verwenden kann.

Erfahren Sie mehr über die Pattern-Bibliothek in ihrer offiziellen Dokumentation .

8. AllenNLP:

Wenn es um Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache geht, ist AllenNLP derzeit eine der modernsten Bibliotheken in der Branche. Es umfasst eine Reihe von Bibliotheken und Tools, die die Dienstprogramme von PyTorch verwenden.

Besonders für Forschung und Wirtschaft ist es eine perfekte Wahl. Anstatt mit PyTorch ein Modell von Grund auf neu zu erstellen, ist es einfacher, es mit AllenNLP zu erstellen. Darüber hinaus bietet AllenNLP umfassende NLP-Funktionen; es muss jedoch auf Geschwindigkeit optimiert werden.

Hauptmerkmale von AllenNLP:

• Hilft bei multimodalen Text + Vision-Aufgaben wie Visual Question Answering (VQA)
• Klassifizierungsaufgaben
• Paarklassifizierung
• Sequenz-Tagging

Um mehr über die Verwendung, Installation und Verwendung von AllenNLP zu erfahren, lesen Sie die offizielle Dokumentation hier .

9. TextBlob:

Diese Python-NLP-Bibliothek wird häufig für NLP-Aufgaben wie die Extraktion von Nominalphrasen, das Markieren von Stimmen, die Klassifizierung und die Stimmungsanalyse verwendet. Es basiert auf der NLTK-Bibliothek. Häufig wird es für Stimmungsanalysen, Rechtschreibkorrekturen und Übersetzungs- und Spracherkennung verwendet.

Die benutzerfreundliche Oberfläche von TextBlob bietet Zugriff auf grundlegende NLP-Aufgaben wie Wortextraktion, Stimmungsanalyse, Parsing usw. Für Anfänger ist es die perfekte Wahl.

Hauptmerkmale von TextBlob:

• Hilft bei der Rechtschreibkorrektur
• Hilft bei der Substantivphasenextraktion
• Unterstützt eine große Anzahl von Sprachen (Bereich: 16 – 196) für verschiedene Aufgaben

Erfahren Sie mehr über die Verwendung und Installation von TextBlob mit der hier verfügbaren offiziellen Dokumentation .

10. Scikit-Lernen:

Scikit-learn ist eine Bibliothek der Superlative, die ein breites Sortiment an NLP-Algorithmen und die neuesten Funktionen bietet. Diese Funktionen und Algorithmen unterstützen Entwickler bei der Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen.

Scikit-learn verfügt über integrierte Klassenmethoden zum Verwalten von Textklassifizierungsproblemen. Seine hervorragende Dokumentation hilft Ihnen, das Beste aus den Ressourcen und seinen anderen berühmten Paketen für grundlegende NLP-Operationen zu ernten.

Es hilft Python-Entwicklern, MLM zu lernen und zu erstellen. Darüber hinaus ist es eine gute Wahl für die Durchführung grundlegender NLP-Operationen. Verschiedene automatische Klassenmethoden sind enthalten.

Weitere Einzelheiten zur Scikit-Learn-Bibliothek finden Sie in der offiziellen Dokumentation .

Lernen Sie die Python-Programmierung mit UpGrad:

Wenn Sie die besten Python-NLP-Bibliotheken kennen, müssen Sie zuerst Ihre Programmierkarriere starten, und UpGrads Python Programming – Coding Bootcamp Online ist der beste Weg, dies zu tun! Der Kurs ist flexibel gestaltet, sodass Sie innerhalb Ihres Zeitplans eine hervorragende Ausbildung von Branchenexperten erhalten.

Dieses Bootcamp eignet sich hervorragend für Programmieranfänger, die die Python-Programmierung und eine Karriere in der Datenwissenschaft erkunden möchten. Der Kurs umfasst interaktive Live-Klassen und Sitzungen zur Klärung von Zweifeln mit einem aktuellen Lehrplan.

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Fazit:

Python-NLP-Bibliotheken helfen Python-Programmierern, außergewöhnliche Textverarbeitungs-Apps zu entwickeln. Diese Bibliotheken können Organisationen dabei unterstützen, visuelle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Stellen Sie sicher, dass Sie eine Python-NLP-Bibliothek auswählen, indem Sie auf die Funktionen und ihre Beziehung zueinander als Teil eines einzelnen Pakets zugreifen.

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