Spiegazione delle migliori librerie NLP Python

NLP (Natural Language Processing) addestra i computer a interpretare testi e parole pronunciate replicando la coerenza umana. La PNL è uno degli argomenti più importanti della tecnologia dell'Intelligenza Artificiale (AI), che era limitata solo agli esperti di PNL. Fortunatamente, gli strumenti NLP precedentemente sviluppati sono ora utili per aiutare nella preparazione del testo attraverso strategie di formazione tradizionali.

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Python è un linguaggio molto utilizzato per l'apprendimento automatico e il suo utilizzo si estende anche alla NLP. Per semplificare l'elaborazione del testo in ML, le librerie Python NLP offrono un aiuto nella creazione di modelli e algoritmi ML efficaci.

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Di seguito sono elencate le migliori librerie Python NLP in grado di analizzare il linguaggio umano e semplificare l'elaborazione del testo.

Elenco delle migliori librerie Python NLP:

• spaCy
• NLTK
• PyNLPI
• PNL fondamentale
• Gensim
• Poliglotta
• Modello
• AllenPNL
• Blob di testo
• Scikit-Impara

1. SPAZIO:

spaCy è una libreria Python agile ed economica sviluppata per sofisticati Natural Language Processing. Il Python spaCy è stato derivato da ricerche all'avanguardia ed è stato concepito per essere impiegato in prodotti del mondo reale.

Contiene gasdotti pre-addestrati. Attualmente supporta la tokenizzazione e la formazione per oltre 60 lingue. Questa libreria Python NLP dispone di modelli avanzati di velocità e rete neurale per l'analisi, la codifica, la classificazione del testo, l'identificazione di entità denominate e altre attività.

Python spaCy incorpora un meccanismo di addestramento pronto per la produzione e una semplice gestione del packaging, dell'organizzazione e del flusso di lavoro del modello. spaCy utilizza le reti neurali per l'addestramento e ha anche vettori di parole incorporati.

La documentazione ufficiale di spaCy è disponibile qui

2. NLTK (Natural Language Toolkit):

NLTK (Natural Language Toolkit) è una popolare libreria Python NLP, ampiamente utilizzata per lo sviluppo di applicazioni Python per comunicare con i dati del linguaggio umano.

NLTK aiuta con attività come dividere frasi da paragrafi, identificare la parte del discorso di frasi particolari, accentuarne il tema principale e analisi del sentimento NLTK, ecc. Questa libreria è utile per preparare il testo per ricerche future, ad esempio, quando si utilizzano i modelli.

NLTK aiuta anche a tradurre le parole in numeri. Contiene tutti gli strumenti necessari per la PNL.

Elenco delle caratteristiche principali di NLTK:

• L' analisi del sentimento NLTK
• Tokenizzazione
• Classificazione del testo
• Analisi
• Tagging di parti del discorso
• Stemming

È possibile installare NLTK tramite il seguente comando:

pip installa NLTK

Dai un'occhiata alla documentazione ufficiale di NLTK qui .

3. PyNLPI:

Questa libreria Python per NLP include diversi moduli per attività NLP frequenti e meno frequenti. Aiuta a svolgere compiti fondamentali come l'estrazione di n-grammi e gli elenchi di frequenze e lo sviluppo di un semplice modello linguistico.

Può leggere ed elaborare i formati di dati Moses++, GIZA, Taggerdata, SoNaR e TiMBL. Un intero modulo è dedicato al lavoro con FoLiA (il formato di documento XML per l'annotazione di risorse linguistiche come i corpora).

Qui puoi ottenere la documentazione ufficiale di PyNLPI.

4. PNL principale:

CoreNLP aiuta a sviluppare annotazioni linguistiche per testo come parti del discorso, confini di simboli e frasi, entità denominate, sentimenti, valori temporali e numerici, parser di dipendenze e collegi elettorali, attribuzioni di citazioni e relazioni tra parole.

Questa libreria supporta le lingue umane, inclusi inglese, cinese, arabo, tedesco, francese e spagnolo. Sebbene sia scritto in Java, supporta anche Python. Il funzionamento di Core NLP indica l'accettazione del testo grezzo, il suo passaggio a una serie di annotatori NLP e la produzione di una serie finale di annotazioni.

Ottieni maggiori informazioni su CoreNLP con la sua documentazione ufficiale .

5. Gensim:

Gensim è un famoso pacchetto Python per l'esecuzione di lavori NLP. La sua caratteristica eccezionale sfrutta la modellazione dello spazio vettoriale e gli strumenti di modellazione degli argomenti per analizzare la somiglianza semantica tra due documenti.

Gli algoritmi contenenti sono indipendenti dalla memoria per la dimensione del corpus in questa libreria. Pertanto, può gestire input più grandi della RAM. Due caratteristiche chiave di Gensim sono l'eccellente ottimizzazione dell'uso della memoria e la velocità di elaborazione. Gensim funziona con enormi set di dati e può elaborare flussi di dati.

Gensim comprende metodi come l'allocazione di Dirichlet latente (LDA), le proiezioni casuali (RP), l'analisi semantica latente, il processo di Dirichlet gerarchico (HDP) e il deep learning di word2vec. Tutti questi metodi aiutano a risolvere i problemi del linguaggio naturale.

Le sue altre caratteristiche includono la vettorizzazione tf.idf, document2vec, word2vec, l'allocazione di Dirichlet latente e l'analisi semantica latente.

Gensim è ampiamente utilizzato per individuare somiglianze di testo, trasformare documenti e parole in vettori e riassumere il testo.

Puoi installare Gensim usando: pip install gensim

Scopri i dettagli ufficiali di Gensim qui .

6. Poliglotta:

Polyglot non è famoso come altre librerie Python NLP. Tuttavia, è ancora ampiamente utilizzato per fornire uno straordinario ambito di analisi con la capacità di comprendere una varietà di lingue.

L'elevata efficienza e semplicità di utilizzo lo rendono un'opzione eccezionale per i progetti che richiedono un linguaggio non supportato da SpaCy. Inoltre, il pacchetto Polyglot offre una CLI (interfaccia della riga di comando) e l'accesso alla libreria tramite metodi pipeline.

Elenco delle caratteristiche principali di Polyglot:

• Rilevamento della lingua (supporta 196 lingue)
• Tokenizzazione (supporta 165 lingue)
• Incorporamenti di parole (supporta 137 lingue)
• Analisi del sentimento (supporta 136 lingue)
• Riconoscimento nome entità (supporta 40 lingue)
• Parte del tagging vocale (supporta 16 lingue)

Consulta la documentazione completa di Polyglot per ulteriori dettagli.

7. Modello:

La Pattern Library è rinomata per l'offerta di funzionalità come l'analisi del sentiment, il tagging di parte del discorso e la modellazione dello spazio vettoriale. Supporta un parser DOM, un web crawler e le API di Twitter e Facebook. Il suo uso comune per il web mining lo rende inadeguato per lavorare su altri progetti di elaborazione del linguaggio naturale.

In genere, Pattern trasforma i dati HTML in testo normale e risolve gli errori di ortografia nei dati testuali. Dispone di strumenti integrati per lo scraping di vari servizi Web e fonti famosi, inclusi Google, Facebook, Twitter, Wikipedia, RSS generici, ecc. Tutti questi strumenti sono accessibili come moduli Python.

La libreria di modelli utilizza poche funzionalità di livello inferiore, consentendo a chiunque di utilizzare direttamente funzioni NLP, vettori, ricerca di n grammi e grafici.

Scopri di più sulla libreria Pattern dalla sua documentazione ufficiale .

8. AllenPNL:

Quando si tratta di strumenti di elaborazione del linguaggio naturale, AllenNLP è una delle librerie più all'avanguardia attualmente nel settore. Implica un assortimento di librerie e strumenti che utilizzano le utilità di PyTorch.

Soprattutto per la ricerca e gli affari, è una scelta perfetta. Invece di creare un modello da zero con PyTorch, è più facile realizzarlo con AllenNLP. Inoltre, AllenNLP fornisce funzionalità NLP complete; tuttavia, deve essere ottimizzato per la velocità.

Caratteristiche principali di AllenNLP:

• Assiste in attività multimodali di testo + visione come la risposta visiva alle domande (VQA)
• Compiti di classificazione
• Classificazione di coppia
• Contrassegno di sequenza

Per saperne di più sull'utilizzo, l'installazione e l'utilizzo di AllenNLP, consulta la sua documentazione ufficiale qui .

9. Blob di testo:

Questa libreria Python NLP è comunemente usata per attività NLP come l'estrazione di frasi nominali, la codifica vocale, la classificazione e l'analisi del sentiment. Si basa sulla libreria NLTK. Spesso viene utilizzato per l'analisi del sentiment, la correzione ortografica e il rilevamento della traduzione e della lingua.

L'interfaccia intuitiva di TextBlob offre l'accesso alle attività fondamentali della NLP come l'estrazione di parole, l'analisi dei sentimenti, l'analisi, ecc. Per i principianti, è una scelta perfetta.

Caratteristiche principali di TextBlob:

• Aiuta nella correzione ortografica
• Aiuta nell'estrazione della fase dei nomi
• Supporta un numero enorme di lingue (intervallo: 16 – 196) per varie attività

Scopri di più sull'utilizzo e l'installazione di TextBlob con la documentazione ufficiale disponibile qui .

10. Scikit-Impara:

Scikit-learn è una libreria superlativa che offre un vasto assortimento di algoritmi NLP e le ultime funzionalità. Queste funzionalità e algoritmi aiutano gli sviluppatori nella creazione di modelli di machine learning.

Scikit-learn ha metodi di classe integrati per gestire i problemi di classificazione del testo. La sua eccezionale documentazione ti aiuta a raccogliere il massimo dalle risorse e dai suoi altri famosi pacchetti per le operazioni fondamentali della PNL.

Aiuta gli sviluppatori Python a imparare e creare MLM. Inoltre, è un'ottima scelta per eseguire operazioni NLP di base. Sono inclusi vari metodi di classe automatica.

Puoi ottenere maggiori dettagli sulla libreria Scikit-Learn dalla sua documentazione ufficiale .

Impara la programmazione Python con UpGrad:

La conoscenza delle migliori librerie Python NLP richiederebbe prima di tutto di iniziare la tua carriera di programmatore e la programmazione Python di UpGrad - Coding Bootcamp Online è il modo migliore per farlo! Il corso è progettato in modo flessibile, consentendoti di ottenere un'istruzione superiore da esperti del settore all'interno del tuo programma.

Questo Bootcamp è particolarmente adatto per i principianti della programmazione che aspirano a esplorare la programmazione Python e una carriera nella scienza dei dati. Il corso include lezioni interattive dal vivo e sessioni di chiarimento dei dubbi con un curriculum aggiornato.

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Conclusione:

Le librerie Python NLP aiutano i programmatori Python a sviluppare straordinarie app di elaborazione del testo. Queste librerie possono aiutare le organizzazioni a ottenere informazioni visive dai dati. Assicurati di scegliere una libreria Python NLP accedendo alle funzionalità e al modo in cui si relazionano tra loro come parte di un unico pacchetto.

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