Principales bibliotecas de Python NLP explicadas

NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural) entrena a las computadoras para interpretar textos y palabras habladas replicando la coherencia humana. La PNL es uno de los temas más destacados de la tecnología de Inteligencia Artificial (IA), que solo se limitaba a los expertos en PNL. Afortunadamente, las herramientas de PNL desarrolladas anteriormente ahora son útiles para ayudar en la preparación de textos a través de estrategias de capacitación tradicionales.

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Python es un lenguaje muy utilizado para el aprendizaje automático, y su uso también se extiende para cubrir la PNL. Para simplificar el procesamiento de texto en ML, las bibliotecas Python NLP brindan ayuda para crear modelos y algoritmos de ML efectivos.

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A continuación se encuentran las mejores bibliotecas de Python NLP que pueden analizar el lenguaje humano y optimizar el procesamiento de texto.

Lista de las principales bibliotecas de Python NLP:

• espacioso
• NLTK
• PyNLPI
• PNL básica
• Gensim
• Polígloto
• Patrón
• AllenPNL
• Mancha de texto
• Scikit-Aprender

1. espacioso:

spaCy es una biblioteca de Python ágil y rentable desarrollada para el procesamiento sofisticado del lenguaje natural. Python spaCy se derivó después de una investigación de vanguardia y estaba destinado a ser empleado en productos del mundo real.

Contiene canalizaciones preentrenadas. Actualmente, admite tokenización y capacitación para más de 60 idiomas. Esta biblioteca Python NLP tiene modelos avanzados de velocidad y redes neuronales para analizar, etiquetar, clasificar texto, identificar entidades con nombre y otras tareas.

Python spaCy incorpora un mecanismo de formación listo para la producción y una gestión sencilla del flujo de trabajo, la organización y el empaquetado de modelos. spaCy utiliza redes neuronales para el entrenamiento y también tiene vectores de palabras integrados.

La documentación oficial de spaCy está disponible aquí

2. NLTK (Juego de herramientas de lenguaje natural):

NLTK (Natural Language Toolkit) es una biblioteca popular de Python NLP, ampliamente utilizada para desarrollar aplicaciones de Python para comunicarse con datos de lenguaje humano.

NLTK ayuda con tareas como dividir oraciones de párrafos, identificar la parte del discurso de frases particulares, acentuar su tema principal y el análisis de sentimientos de NLTK, etc. Esta biblioteca es útil para preparar texto para futuras investigaciones, por ejemplo, al usar los modelos.

NLTK también ayuda a traducir palabras en números. Contiene todas las herramientas necesarias para la PNL.

Lista de características destacadas de NLTK:

• El análisis de sentimiento de NLTK
• Tokenización
• Clasificación de texto
• análisis
• Etiquetado de parte del discurso
• derivación

Puede instalar NLTK a través del siguiente comando:

pip instalar NLTK

Consulte la documentación oficial de NLTK aquí .

3. PyNLPI:

Esta biblioteca de Python para NLP incluye diversos módulos para tareas frecuentes y menos frecuentes de NLP. Ayuda a realizar tareas fundamentales como extraer n-gramas y listas de frecuencias y desarrollar un modelo de lenguaje simple.

Puede leer y procesar formatos de datos Moses++, GIZA, Taggerdata, SoNaR y TiMBL. Un módulo completo está dedicado a trabajar con FoLiA (el formato de documento XML para anotar recursos lingüísticos como corpus).

Aquí puede obtener la documentación oficial de PyNLPI.

4. NLP básico:

CoreNLP ayuda a desarrollar anotaciones lingüísticas para texto como partes del discurso, límites de tokens y oraciones, entidades nombradas, sentimientos, valores temporales y numéricos, analizador de dependencias y constituyentes, atribuciones de citas y relaciones entre palabras.

Esta biblioteca admite idiomas humanos, incluidos inglés, chino, árabe, alemán, francés y español. Aunque está escrito en Java, también es compatible con Python. El funcionamiento de Core NLP indica aceptar texto sin procesar, pasarlo a través de una serie de anotadores de NLP y producir un conjunto final de anotaciones.

Obtén más información sobre CoreNLP con su documentación oficial .

5. Gensim:

Gensim es un paquete Python de renombre para realizar trabajos de PNL. Su característica excepcional aprovecha el modelado de espacio vectorial y las herramientas de modelado de temas para analizar la similitud semántica entre dos documentos.

Los algoritmos que contienen son independientes de la memoria para el tamaño del corpus en esta biblioteca. Por lo tanto, puede manejar entradas más grandes que la RAM. Dos características clave de Gensim son la excelente optimización del uso de la memoria y la velocidad de procesamiento. Gensim trabaja con conjuntos de datos masivos y puede procesar flujos de datos.

Gensim implica métodos como la asignación latente de Dirichlet (LDA), las proyecciones aleatorias (RP), el análisis semántico latente, el proceso jerárquico de Dirichlet (HDP) y el aprendizaje profundo de word2vec. Todos estos métodos ayudan a resolver los problemas del lenguaje natural.

Sus otras características incluyen la vectorización tf.idf, document2vec, word2vec, asignación latente de Dirichlet y análisis semántico latente.

Gensim se usa ampliamente para detectar similitudes de texto, transformar documentos y palabras en vectores y resumir el texto.

Puede instalar Gensim usando: pip install gensim

Consulte los detalles oficiales de Gensim aquí .

6. Políglota:

Polyglot no es tan famoso como otras bibliotecas de Python NLP. Sin embargo, todavía se usa ampliamente para proporcionar un extraordinario alcance de análisis con la capacidad de abarcar una variedad de lenguajes.

La alta eficiencia de uso y la simplicidad lo convierten en una excelente opción para proyectos que requieren un lenguaje que SpaCy no admite. Además, el paquete Polyglot ofrece una CLI (interfaz de línea de comandos) y acceso a la biblioteca a través de métodos de canalización.

Lista de características clave de Polyglot:

• Detección de idioma (admite 196 idiomas)
• Tokenización (admite 165 idiomas)
• Word Embeddings (admite 137 idiomas)
• Análisis de sentimiento (admite 136 idiomas)
• Reconocimiento de entidad de nombre (admite 40 idiomas)
• Etiquetado de parte del discurso (admite 16 idiomas)

Consulte la documentación completa de Polyglot para obtener más detalles.

7. Patrón:

La biblioteca de patrones es reconocida por ofrecer funciones como análisis de sentimientos, etiquetado de partes del discurso y modelado de espacio vectorial. Es compatible con un analizador DOM, un rastreador web y las API de Twitter y Facebook. Su uso común para minería web lo hace inadecuado para trabajar en otros proyectos de procesamiento de lenguaje natural.

Por lo general, Pattern transforma los datos HTML en texto sin formato y resuelve los errores ortográficos en los datos textuales. Tiene herramientas integradas para raspar varios servicios y fuentes web famosos, incluidos Google, Facebook, Twitter, Wikipedia, RSS genérico, etc. Todas estas herramientas son accesibles como módulos de Python.

La biblioteca de patrones utiliza pocas funcionalidades de nivel inferior, lo que permite que cualquier persona use directamente funciones NLP, vectores, búsqueda de n-gramas y gráficos.

Conozca más sobre la biblioteca Pattern de su documentación oficial .

8. Allen PNL:

Cuando se trata de herramientas de procesamiento de lenguaje natural, AllenNLP es una de las bibliotecas más avanzadas actualmente en la industria. Implica una variedad de bibliotecas y herramientas que utilizan las utilidades de PyTorch.

Especialmente para la investigación y los negocios, es una elección perfecta. En lugar de construir un modelo desde cero con PyTorch, es más fácil hacerlo con AllenNLP. Además, AllenNLP proporciona capacidades integrales de PNL; sin embargo, debe optimizarse para la velocidad.

Características clave de AllenNLP:

• Ayuda en tareas multimodales de texto + visión como Visual Question Answering (VQA)
• Tareas de clasificación
• Clasificación de parejas
• Etiquetado de secuencia

Para comprender más sobre el uso, la instalación y el uso de AllenNLP, consulte su documentación oficial aquí .

9. Blob de texto:

Esta biblioteca Python NLP se usa comúnmente para tareas de NLP como extracción de frases nominales, etiquetado de voz, clasificación y análisis de sentimientos. Se basa en la biblioteca NLTK. Con frecuencia, se utiliza para el análisis de sentimientos, la corrección ortográfica y la detección de traducción e idioma.

La interfaz fácil de usar de TextBlob ofrece acceso a tareas fundamentales de PNL como extracción de palabras, análisis de sentimientos, análisis sintáctico, etc. Para principiantes, es una opción perfecta.

Características clave de TextBlob:

• Ayuda en la corrección ortográfica.
• Ayuda en la extracción de la fase del sustantivo
• Admite una gran cantidad de idiomas (rango: 16 - 196) para diversas tareas

Obtenga más información sobre el uso y la instalación de TextBlob con la documentación oficial disponible aquí .

10. Scikit-Aprender:

Scikit-learn es una biblioteca superlativa que ofrece una amplia variedad de algoritmos de PNL y las funciones más recientes. Estas funciones y algoritmos ayudan a los desarrolladores a crear modelos de aprendizaje automático.

Scikit-learn tiene métodos de clase integrados para gestionar problemas de clasificación de texto. Su excelente documentación lo ayuda a aprovechar al máximo los recursos y sus otros paquetes famosos para operaciones fundamentales de PNL.

Ayuda a los desarrolladores de Python a aprender y desarrollar MLM. Además, es una excelente opción para realizar operaciones básicas de PNL. Se incluyen varios métodos de clase automáticos.

Puede obtener más detalles sobre la biblioteca Scikit-Learn en su documentación oficial .

Aprenda a programar en Python con UpGrad:

El conocimiento de las principales bibliotecas de PNL de Python requerirá que comience su carrera de programación primero, y Programación en Python de UpGrad: Coding Bootcamp Online es la mejor manera de hacerlo. El curso está diseñado de manera flexible, lo que le permite obtener una educación superior de expertos de la industria dentro de su horario.

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Conclusión:

Las bibliotecas de Python NLP ayudan a los programadores de Python a desarrollar extraordinarias aplicaciones de procesamiento de texto. Estas bibliotecas pueden ayudar a las organizaciones a obtener información visual a partir de los datos. Asegúrese de elegir una biblioteca Python NLP accediendo a las funciones y cómo se relacionan entre sí como parte de un solo paquete.

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