Library NLP Python Teratas Dijelaskan

NLP (Natural Language Processing) melatih komputer untuk menafsirkan teks dan kata-kata yang diucapkan dengan mereplikasi koherensi manusia. NLP adalah salah satu topik yang paling menonjol dari teknologi Artificial Intelligence (AI), yang hanya terbatas pada ahli NLP. Untungnya, alat NLP yang dikembangkan sebelumnya sekarang berguna untuk membantu persiapan teks melalui strategi pelatihan tradisional.

Program AI & ML kami di AS

Python adalah bahasa yang digunakan secara signifikan untuk Machine Learning, dan penggunaannya meluas hingga mencakup NLP juga. Untuk menyederhanakan pemrosesan teks dalam ML, library Python NLP memberikan bantuan dalam menciptakan model dan algoritme ML yang efektif.

Mendaftar untuk Kursus Pembelajaran Mesin dari Universitas top dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

Di bawah ini adalah pustaka Python NLP terbaik yang dapat menganalisis bahasa manusia dan merampingkan pemrosesan teks.

Daftar Pustaka NLP Python teratas:

• spaCy
• NLTK
• PyNLPI
• Inti NLP
• Gensim
• Poliglot
• Pola
• AllenNLP
• Gumpalan Teks
• Scikit-Belajar

1. ruang:

spaCy adalah pustaka Python yang gesit dan hemat biaya yang dikembangkan untuk Pemrosesan Bahasa Alami yang canggih. SpaCy Python telah diturunkan setelah penelitian mutakhir dan dimaksudkan untuk digunakan dalam produk dunia nyata.

Ini berisi pipa pra-terlatih. Saat ini, mendukung tokenisasi dan pelatihan untuk 60+ bahasa. Pustaka Python NLP ini memiliki kecepatan tingkat lanjut dan model jaringan saraf untuk penguraian, penandaan, klasifikasi teks, identifikasi entitas bernama, dan tugas lainnya.

SpaCy Python menggabungkan mekanisme pelatihan siap produksi dan pengemasan model sederhana, organisasi, dan manajemen alur kerja. spaCy menggunakan jaringan saraf untuk pelatihan dan juga memiliki vektor kata bawaan.

Dokumentasi resmi spaCy tersedia di sini

2. NLTK (Perangkat Bahasa Alami):

NLTK (Natural Language Toolkit) adalah pustaka Python NLP yang populer, banyak digunakan untuk mengembangkan aplikasi Python untuk berkomunikasi dengan data bahasa manusia.

NLTK membantu tugas-tugas seperti membagi kalimat dari paragraf, mengidentifikasi porsi ucapan frasa tertentu, menonjolkan tema utamanya, dan analisis sentimen NLTK, dll. Pustaka ini berguna untuk menyiapkan teks untuk penelitian masa depan, misalnya, saat menggunakan model.

NLTK juga membantu menerjemahkan kata menjadi angka. Ini berisi semua alat yang diperlukan untuk NLP.

Daftar fitur NLTK yang menonjol:

• Analisis sentimen NLTK
• Tokenisasi
• Klasifikasi teks
• Penguraian
• Penandaan sebagian ucapan
• Stemming

Anda dapat menginstal NLTK melalui perintah berikut:

pip instal NLTK

Lihat dokumentasi resmi NLTK di sini .

3. PyNLPI:

Pustaka Python untuk NLP ini mencakup beragam modul untuk tugas NLP yang sering dan lebih jarang. Ini membantu menyelesaikan tugas-tugas mendasar seperti mengekstrak n-gram dan daftar frekuensi dan mengembangkan model bahasa sederhana.

Itu dapat membaca dan memproses format data Moses++, GIZA, Taggerdata, SoNaR, dan TiMBL. Seluruh modul didedikasikan untuk bekerja dengan FoLiA (format dokumen XML untuk menganotasi sumber daya bahasa seperti corpora).

Di sini Anda bisa mendapatkan dokumentasi resmi PyNLPI.

4. NLP Inti:

CoreNLP membantu mengembangkan anotasi linguistik untuk teks seperti bagian ucapan, batas token dan kalimat, entitas bernama, sentimen, nilai temporal dan numerik, pengurai ketergantungan dan konstituen, atribusi kutipan, dan hubungan antar kata.

Perpustakaan ini mendukung bahasa manusia, termasuk Inggris, Cina, Arab, Jerman, Prancis, dan Spanyol. Meskipun ditulis dalam Java, ia juga mendukung Python. Kerja NLP Inti menunjukkan menerima teks mentah, meneruskannya ke serangkaian annotator NLP, dan menghasilkan satu set anotasi akhir.

Dapatkan informasi lebih lanjut tentang CoreNLP dengan dokumentasi resminya .

5. Gensim:

Gensim adalah paket Python terkenal untuk melakukan pekerjaan NLP. Fiturnya yang luar biasa memanfaatkan pemodelan ruang vektor dan alat pemodelan topik untuk menganalisis kemiripan semantik antara dua dokumen.

Berisi algoritma adalah memori-independen untuk ukuran corpus di perpustakaan ini. Oleh karena itu, dapat menangani input yang lebih besar dari RAM. Dua fitur utama Gensim adalah optimalisasi penggunaan memori dan kecepatan pemrosesan yang sangat baik. Gensim bekerja dengan kumpulan data besar dan dapat memproses aliran data.

Gensim memerlukan metode seperti Latent Dirichlet Allocation (LDA), Random Projections (RP), Latent Semantic Analysis, Hierarchical Dirichlet Process (HDP), dan pembelajaran mendalam word2vec. Semua metode ini membantu memecahkan masalah bahasa alami.

Fitur lainnya termasuk vektorisasi tf.idf, document2vec, word2vec, Alokasi Dirichlet laten, dan analisis semantik laten.

Gensim banyak digunakan untuk melihat kemiripan teks, mengubah dokumen dan kata menjadi vektor, dan meringkas teks.

Anda dapat menginstal Gensim menggunakan: pip install gensim

Lihat detail resmi Gensim di sini .

6. Poliglot:

Polyglot tidak setenar library Python NLP lainnya. Namun, masih banyak digunakan untuk memberikan cakupan analisis yang luar biasa dengan kemampuan untuk mencakup berbagai bahasa.

Efisiensi penggunaan dan kesederhanaan yang tinggi mengubahnya menjadi opsi luar biasa untuk proyek yang membutuhkan bahasa yang tidak didukung SpaCy. Selanjutnya, paket Polyglot menawarkan CLI (antarmuka baris perintah) dan akses perpustakaan melalui metode pipa.

Daftar fitur utama Polyglot:

• Deteksi Bahasa (mendukung 196 bahasa)
• Tokenisasi (mendukung 165 bahasa)
• Penyematan Kata (mendukung 137 bahasa)
• Analisis Sentimen (mendukung 136 bahasa)
• Pengenalan Entitas Nama (mendukung 40 bahasa)
• Bagian dari Speech Tagging (mendukung 16 bahasa)

Lihat dokumentasi lengkap Polyglot untuk mendapatkan detail lebih lanjut.

7. Pola:

Pustaka Pola terkenal karena menawarkan fitur-fitur seperti analisis sentimen, penandaan bagian-of-speech, dan pemodelan ruang vektor. Ini mendukung pengurai DOM, perayap web, dan API Twitter dan Facebook. Penggunaannya yang umum untuk penambangan web membuatnya tidak memadai untuk bekerja pada proyek pemrosesan bahasa alami lainnya.

Biasanya, Pola mengubah data HTML menjadi teks biasa dan memecahkan kesalahan ejaan dalam data tekstual. Ini memiliki alat bawaan untuk menggores berbagai layanan dan sumber web terkenal, termasuk Google, Facebook, Twitter, Wikipedia, RSS Generik, dll. Semua alat ini dapat diakses sebagai modul Python.

Pustaka pola menggunakan beberapa fungsionalitas tingkat yang lebih rendah, memungkinkan siapa saja untuk langsung menggunakan fungsi NLP, vektor, pencarian n-gram, dan grafik.

Kenali lebih banyak tentang perpustakaan Pola dari dokumentasi resminya .

8. AllenNLP:

Ketika datang ke Alat Pemrosesan Bahasa Alami, AllenNLP adalah salah satu perpustakaan paling mutakhir saat ini di industri. Ini memerlukan bermacam-macam perpustakaan dan alat yang menggunakan utilitas PyTorch.

Khusus untuk penelitian dan bisnis, ini adalah pilihan yang sempurna. Daripada membuat model dari awal dengan PyTorch, lebih mudah membuatnya dengan AllenNLP. Selain itu, AllenNLP menyediakan kemampuan NLP yang komprehensif; namun, itu harus dioptimalkan untuk kecepatan.

Fitur utama AllenNLP:

• Membantu dalam tugas multimodal teks + visi seperti Visual Question Answering (VQA)
• Tugas klasifikasi
• Klasifikasi pasangan
• Penandaan urutan

Untuk memahami lebih lanjut tentang penggunaan dan pemasangan dan penggunaan AllenNLP, lihat dokumentasi resminya di sini .

9. TextBlob:

Pustaka Python NLP ini biasanya digunakan untuk tugas-tugas NLP seperti ekstraksi frase kata benda, penandaan suara, klasifikasi, dan analisis sentimen. Ini didasarkan pada perpustakaan NLTK. Seringkali, ini digunakan untuk analisis sentimen, koreksi ejaan, dan terjemahan & deteksi bahasa.

Antarmuka TextBlob yang ramah pengguna menawarkan akses ke tugas NLP mendasar seperti ekstraksi kata, analisis sentimen, penguraian, dll. Untuk pemula, ini adalah pilihan yang sempurna.

Fitur utama TextBlob:

• Membantu dalam koreksi ejaan
• Membantu dalam ekstraksi fase kata benda
• Mendukung sejumlah besar bahasa (kisaran: 16 – 196) untuk berbagai tugas

Pelajari lebih lanjut tentang penggunaan dan pemasangan TextBlob dengan dokumentasi resmi yang tersedia di sini .

10. Scikit-Belajar:

Scikit-learn adalah salah satu perpustakaan superlatif yang menawarkan berbagai macam algoritma NLP dan fitur-fitur terbaru. Fitur dan algoritme ini membantu pengembang dalam membuat model pembelajaran mesin.

Scikit-learn memiliki metode kelas bawaan untuk mengelola masalah klasifikasi teks. Dokumentasinya yang luar biasa membantu Anda menuai sebagian besar sumber daya dan paket terkenal lainnya untuk operasi NLP mendasar.

Ini membantu pengembang Python belajar dan membangun MLM. Selain itu, ini adalah pilihan tepat untuk melakukan operasi NLP dasar. Berbagai metode kelas otomatis disertakan.

Anda bisa mendapatkan detail lebih lanjut tentang perpustakaan Scikit-Learn dari dokumentasi resminya .

Pelajari Pemrograman Python Dengan UpGrad:

Pengetahuan tentang perpustakaan Python NLP teratas akan mengharuskan Anda untuk memulai karir pemrograman Anda terlebih dahulu, dan Pemrograman Python UpGrad – Coding Bootcamp Online adalah cara terbaik untuk melakukannya! Kursus ini dirancang secara fleksibel, memungkinkan Anda untuk mendapatkan pendidikan yang unggul dari pakar industri dalam jadwal Anda.

Bootcamp ini sangat cocok untuk pemula coding yang ingin mendalami pemrograman Python dan berkarir di bidang Data Science. Kursus ini mencakup kelas interaktif langsung dan sesi kliring keraguan dengan kurikulum terkini.

Blog Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan Populer

Kesimpulan:

Pustaka Python NLP membantu programmer Python untuk mengembangkan aplikasi pemrosesan teks yang luar biasa. Perpustakaan ini dapat membantu organisasi dalam memperoleh wawasan visual dari data. Pastikan untuk memilih perpustakaan Python NLP dengan mengakses fitur dan bagaimana mereka berhubungan satu sama lain sebagai bagian dari satu paket.

Program Unggulan untuk Anda: Master of Science dalam Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan