Principales bibliothèques Python NLP expliquées

Le NLP (Natural Language Processing) forme des ordinateurs à interpréter des textes et des paroles en reproduisant la cohérence humaine. La PNL est l'un des sujets les plus importants de la technologie de l'intelligence artificielle (IA), qui n'était réservée qu'aux experts de la PNL. Heureusement, les outils de PNL précédemment développés sont désormais utiles pour faciliter la préparation de texte grâce à des stratégies de formation traditionnelles.

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Python est un langage largement utilisé pour l'apprentissage automatique, et son utilisation s'étend également à la PNL. Pour simplifier le traitement de texte en ML, les bibliothèques Python NLP aident à créer des modèles et des algorithmes ML efficaces.

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Vous trouverez ci-dessous les meilleures bibliothèques Python NLP capables d'analyser le langage humain et de rationaliser le traitement de texte.

Liste des meilleures bibliothèques Python NLP :

• SpaCy
• NLTK
• PyNLPI
• PNL de base
• Gensim
• Polyglotte
• Motif
• AllenPNL
• Blob de texte
• Scikit-Learn

1. espace :

spaCy est une bibliothèque Python agile et économique développée pour le traitement sophistiqué du langage naturel. Le Python spaCy a été dérivé d'une recherche de pointe et était destiné à être utilisé dans des produits du monde réel.

Il contient des pipelines pré-formés. Actuellement, il prend en charge la tokenisation et la formation pour plus de 60 langues. Cette bibliothèque Python NLP possède des modèles avancés de vitesse et de réseau neuronal pour l'analyse, le balisage, la classification de texte, l'identification d'entités nommées et d'autres tâches.

Le Python spaCy intègre un mécanisme de formation prêt pour la production et une gestion simple de l'emballage, de l'organisation et du flux de travail des modèles. spaCy utilise des réseaux de neurones pour la formation et possède également des vecteurs de mots intégrés.

La documentation officielle de spaCy est disponible ici

2. NLTK (boîte à outils en langage naturel) :

NLTK (Natural Language Toolkit) est une bibliothèque Python NLP populaire, largement utilisée pour développer des applications Python pour communiquer avec des données en langage humain.

NLTK aide à des tâches telles que la séparation des phrases des paragraphes, l'identification de la partie du discours de phrases particulières, l'accentuation de son thème principal et l'analyse des sentiments NLTK, etc. Cette bibliothèque est pratique pour préparer du texte pour des recherches futures, par exemple, lors de l'utilisation des modèles.

NLTK aide également à traduire les mots en nombres. Il contient tous les outils nécessaires pour la PNL.

Liste des fonctionnalités importantes de NLTK :

• L' analyse des sentiments NLTK
• Tokénisation
• Classement du texte
• Analyse
• Balisage des parties du discours
• Enracinement

Vous pouvez installer NLTK via la commande suivante :

pip installer NLTK

Consultez la documentation officielle de NLTK ici .

3. PyNLPI :

Cette bibliothèque Python pour NLP comprend divers modules pour les tâches NLP fréquentes et moins fréquentes. Il aide à accomplir des tâches fondamentales telles que l'extraction de n-grammes et de listes de fréquences et le développement d'un modèle de langage simple.

Il peut lire et traiter les formats de données Moses++, GIZA, Taggerdata, SoNaR et TiMBL. Un module entier est dédié au travail avec FoLiA (le format de document XML pour annoter les ressources du langage comme les corpus).

Ici vous pouvez obtenir la documentation officielle de PyNLPI.

4. PNL de base :

CoreNLP aide à développer des annotations linguistiques pour le texte comme les parties du discours, les limites de jetons et de phrases, les entités nommées, les sentiments, les valeurs temporelles et numériques, l'analyseur de dépendance et de circonscription, les attributions de citations et les relations entre les mots.

Cette bibliothèque prend en charge les langues humaines, notamment l'anglais, le chinois, l'arabe, l'allemand, le français et l'espagnol. Bien qu'écrit en Java, il prend également en charge Python. Le fonctionnement de Core NLP indique d'accepter le texte brut, de le transmettre à travers une série d'annotateurs NLP et de produire un ensemble final d'annotations.

Obtenez plus d'informations sur CoreNLP avec sa documentation officielle .

5. Gensim :

Gensim est un package Python renommé pour effectuer des tâches NLP. Sa fonctionnalité exceptionnelle s'appuie sur des outils de modélisation d'espace vectoriel et de modélisation de sujet pour analyser la ressemblance sémantique entre deux documents.

Les algorithmes contenants sont indépendants de la mémoire pour la taille du corpus dans cette bibliothèque. Par conséquent, il peut gérer une entrée supérieure à la RAM. Deux caractéristiques clés de Gensim sont une excellente optimisation de l'utilisation de la mémoire et une vitesse de traitement. Gensim fonctionne avec des ensembles de données volumineux et peut traiter des flux de données.

Gensim implique des méthodes telles que l'allocation latente de Dirichlet (LDA), les projections aléatoires (RP), l'analyse sémantique latente, le processus hiérarchique de Dirichlet (HDP) et l'apprentissage en profondeur word2vec. Toutes ces méthodes aident à résoudre les problèmes de langage naturel.

Ses autres fonctionnalités incluent la vectorisation tf.idf, document2vec, word2vec, l'allocation Dirichlet latente et l'analyse sémantique latente.

Gensim est largement utilisé pour repérer les ressemblances de texte, transformer des documents et des mots en vecteurs et résumer le texte.

Vous pouvez installer Gensim en utilisant : pip install gensim

Découvrez les détails officiels de Gensim ici .

6. Polyglotte :

Polyglot n'est pas aussi célèbre que les autres bibliothèques Python NLP. Cependant, il est encore largement utilisé pour fournir une portée d'analyse extraordinaire avec la capacité d'englober une variété de langues.

L'efficacité et la simplicité d'utilisation élevées en font une option exceptionnelle pour les projets nécessitant une langue que SpaCy ne prend pas en charge. De plus, le package Polyglot offre une CLI (interface de ligne de commande) et un accès à la bibliothèque via des méthodes de pipeline.

Liste des fonctionnalités clés de Polyglot :

• Détection de la langue (prend en charge 196 langues)
• Tokénisation (prend en charge 165 langues)
• Word Embeddings (prend en charge 137 langues)
• Analyse des sentiments (prend en charge 136 langues)
• Reconnaissance d'entité de nom (prend en charge 40 langues)
• Fait partie du balisage vocal (prend en charge 16 langues)

Consultez la documentation complète de Polyglot pour obtenir plus de détails.

7. Motif :

La bibliothèque de modèles est réputée pour offrir des fonctionnalités telles que l'analyse des sentiments, le marquage des parties du discours et la modélisation de l'espace vectoriel. Il prend en charge un analyseur DOM, un robot d'exploration Web et les API Twitter et Facebook. Son utilisation courante pour l'exploration Web le rend inadéquat pour travailler sur d'autres projets de traitement du langage naturel.

En règle générale, Pattern transforme les données HTML en texte brut et résout les fautes d'orthographe dans les données textuelles. Il dispose d'outils intégrés pour supprimer divers services et sources Web célèbres, notamment Google, Facebook, Twitter, Wikipedia, Generic RSS, etc. Tous ces outils sont accessibles en tant que modules Python.

La bibliothèque de modèles utilise peu de fonctionnalités de niveau inférieur, permettant à quiconque d'utiliser directement les fonctions NLP, les vecteurs, la recherche de n-grammes et les graphiques.

Apprenez-en plus sur la bibliothèque Pattern à partir de sa documentation officielle .

8. AllenNLP :

En ce qui concerne les outils de traitement du langage naturel, AllenNLP est l'une des bibliothèques les plus avancées actuellement dans l'industrie. Cela implique un assortiment de bibliothèques et d'outils qui utilisent les utilitaires de PyTorch.

Surtout pour la recherche et les affaires, c'est un choix parfait. Au lieu de construire un modèle à partir de zéro avec PyTorch, il est plus facile de le faire avec AllenNLP. De plus, AllenNLP fournit des fonctionnalités NLP complètes ; cependant, il doit être optimisé pour la vitesse.

Principales caractéristiques d'AllenNLP :

• Aide aux tâches multimodales texte + vision telles que la réponse visuelle aux questions (VQA)
• Tâches de classification
• Classement des paires
• Marquage de séquence

Pour en savoir plus sur l'utilisation, l'installation et l'utilisation d'AllenNLP, consultez sa documentation officielle ici .

9. TextBlob :

Cette bibliothèque Python NLP est couramment utilisée pour les tâches NLP telles que l'extraction de phrases nominales, le marquage vocal, la classification et l'analyse des sentiments. Il est basé sur la bibliothèque NLTK. Souvent, il est utilisé pour l'analyse des sentiments, la correction orthographique, la traduction et la détection de la langue.

L'interface conviviale de TextBlob offre un accès aux tâches fondamentales de la PNL telles que l'extraction de mots, l'analyse des sentiments, l'analyse syntaxique, etc. Pour les débutants, c'est un choix parfait.

Fonctionnalités clés de TextBlob :

• Aide à la correction orthographique
• Aide à l'extraction de la phase nominale
• Prend en charge un grand nombre de langues (plage : 16 à 196) pour diverses tâches

Apprenez-en plus sur l'utilisation et l'installation de TextBlob avec la documentation officielle disponible ici .

10. Scikit-Learn :

Scikit-learn est une bibliothèque superlative qui offre un large assortiment d'algorithmes NLP et les dernières fonctionnalités. Ces fonctionnalités et algorithmes aident les développeurs à créer des modèles d'apprentissage automatique.

Scikit-learn a des méthodes de classe intégrées pour gérer les problèmes de classification de texte. Sa documentation exceptionnelle vous aide à tirer le meilleur parti des ressources et de ses autres packages célèbres pour les opérations NLP fondamentales.

Il aide les développeurs Python à apprendre et à créer du MLM. De plus, c'est un excellent choix pour effectuer des opérations NLP de base. Diverses méthodes de classe automatique sont incluses.

Vous pouvez obtenir plus de détails sur la bibliothèque Scikit-Learn à partir de sa documentation officielle .

Apprenez la programmation Python avec UpGrad :

La connaissance des meilleures bibliothèques Python NLP nécessiterait que vous commenciez d'abord votre carrière en programmation, et la programmation Python d'UpGrad - Coding Bootcamp Online est la meilleure façon de le faire ! Le cours est conçu de manière flexible, vous permettant d'obtenir une formation supérieure auprès d'experts de l'industrie dans le cadre de votre emploi du temps.

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Conclusion:

Les bibliothèques Python NLP aident les programmeurs Python à développer des applications de traitement de texte extraordinaires. Ces bibliothèques peuvent aider les organisations à obtenir des informations visuelles à partir des données. Assurez-vous de choisir une bibliothèque Python NLP en accédant aux fonctionnalités et à la façon dont elles sont liées les unes aux autres dans le cadre d'un seul package.

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