トップ Python NLP ライブラリの説明

NLP (自然言語処理) は、人間の一貫性を再現することで、テキストや話し言葉を解釈するようにコンピューターをトレーニングします。 NLP は、人工知能 (AI) テクノロジの最も顕著なトピックの 1 つであり、NLP の専門家のみに限定されていました。 幸いなことに、以前に開発された NLP ツールは、従来のトレーニング戦略を通じてテキストの準備を支援するのに役立ちます。

米国での AI & ML プログラム

Python は機械学習によく使用される言語であり、その使用法は NLP にも及ぶように拡張されています。 ML でのテキスト処理を簡素化するために、Python NLP ライブラリは、効果的な ML モデルとアルゴリズムの作成を支援します。

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以下は、人間の言語を分析し、テキスト処理を合理化できる最高のPython NLP ライブラリです。

上位の Python NLP ライブラリのリスト:

• スペイシー
• NLTK
• PNLPI
• コア NLP
• ゲンシム
• ポリグロット
• パターン
• アレンNLP
• テキストブロブ
• Scikit-Learn

1. スペイシー:

spaCy は、洗練された自然言語処理用に開発された、アジャイルで費用対効果の高い Python ライブラリです。 Python spaCyは、最先端の研究を経て導き出されたもので、実際の製品で使用することを目的としています。

事前トレーニング済みのパイプラインが含まれています。 現在、60 以上の言語のトークン化とトレーニングをサポートしています。 この Python NLP ライブラリには、解析、タグ付け、テキスト分類、名前付きエンティティの識別、およびその他のタスクのための高度な速度およびニューラル ネットワーク モデルがあります。

Python spaCyには、本番環境に対応したトレーニング メカニズムと、シンプルなモデルのパッケージ化、編成、およびワークフロー管理が組み込まれています。 spaCy はトレーニングにニューラル ネットワークを使用し、組み込みの単語ベクトルも備えています。

spaCy の公式ドキュメントはこちらから入手できます

2. NLTK (自然言語ツールキット):

NLTK (Natural Language Toolkit) は、人間の言語データと通信する Python アプリケーションの開発に広く使用されている、人気のある Python NLP ライブラリです。

NLTK は、段落から文を分割する、特定のフレーズのスピーチの部分を識別する、主要なテーマを強調する、 NLTK 感情分析などのタスクに役立ちます。このライブラリは、たとえばモデルを使用するときに、将来の研究のためにテキストを準備するのに便利です。

NLTK は単語を数字に変換するのにも役立ちます。 NLP に必要なすべてのツールが含まれています。

NLTK の顕著な特徴のリスト:

• NLTK感情分析
• トークン化
• テキスト分類
• 解析中
• 品詞のタグ付け
• ステミング

次のコマンドを使用して NLTK をインストールできます。

pip インストール NLTK

ここで NLTK の公式ドキュメントを確認してください。

3.PyNLPI:

この NLP 用の Python ライブラリには、頻繁な NLP タスクとそれほど頻繁でない NLP タスクのための多様なモジュールが含まれています。 これは、n グラムや頻度リストの抽出、単純な言語モデルの開発などの基本的なタスクを達成するのに役立ちます。

Moses++、GIZA、Taggerdata、SoNaR、および TiMBL データ形式を読み取って処理できます。 モジュール全体が、FoLiA (コーパスなどの言語リソースに注釈を付けるための XML ドキュメント形式) の操作専用です。

ここでは、PyNLPI の公式ドキュメントを入手できます。

4. コア NLP:

CoreNLP は、品詞、トークンと文の境界、名前付きエンティティ、センチメント、時間値と数値、依存関係と構成要素のパーサー、引用属性、単語間の関係などのテキストの言語アノテーションの開発を支援します。

このライブラリは、英語、中国語、アラビア語、ドイツ語、フランス語、スペイン語などの人間の言語をサポートしています。 Java で書かれていますが、Python もサポートしています。 Core NLP の動作は、未加工のテキストを受け取り、それを一連の NLP アノテーターに渡し、最終的な一連のアノテーションを生成することを示しています。

CoreNLP の詳細については、公式ドキュメントを参照してください。

5.ゲンシム：

Gensim は、NLP ジョブを実行するための有名な Python パッケージです。 その優れた機能は、ベクトル スペース モデリング ツールとトピック モデリング ツールを活用して、2 つのドキュメント間の意味的類似性を分析します。

含まれているアルゴリズムは、このライブラリのコーパス サイズに対してメモリに依存しません。 したがって、RAM より大きい入力を処理できます。 Gensim の 2 つの重要な機能は、優れたメモリ使用の最適化と処理速度です。 Gensim は大規模なデータセットを処理し、データ ストリームを処理できます。

Gensim には、Latent Dirichlet Allocation (LDA)、Random Projections (RP)、Latent Semantic Analysis、Hierarchical Dirichlet Process (HDP)、word2vec 深層学習などの手法が必要です。 これらの方法はすべて、自然言語の問題を解決するのに役立ちます。

その他の機能には、tf.idf ベクトル化、document2vec、word2vec、潜在的なディリクレ割り当て、および潜在的な意味分析が含まれます。

Gensim は、テキストの類似点を見つけ、ドキュメントや単語をベクトルに変換し、テキストを要約するために広く使用されています。

以下を使用して Gensim をインストールできます: pip install gensim

Gensim の公式詳細はこちらで確認してください。

6. ポリグロット:

Polyglot は、他の Python NLP ライブラリほど有名ではありません。 ただし、さまざまな言語を網羅する能力を備えた並外れた範囲の分析を提供するために、依然として広く使用されています。

高い使用効率とシンプルさは、SpaCy がサポートしていない言語を必要とするプロジェクトにとって優れたオプションになります。 さらに、Polyglot パッケージは、パイプライン メソッドを介して CLI (コマンド ライン インターフェイス) とライブラリ アクセスを提供します。

Polyglot の主な機能のリスト:

• 言語検出 (196 言語をサポート)
• トークン化 (165 の言語をサポート)
• 単語埋め込み (137 言語をサポート)
• 感情分析 (136 言語をサポート)
• 名前エンティティ認識 (40 言語をサポート)
• 音声タグ付けの一部 (16 言語をサポート)

詳細については、Polyglotの完全なドキュメントを参照してください。

7. パターン:

パターン ライブラリは、感情分析、品詞タグ付け、ベクトル空間モデリングなどの機能を提供することで有名です。 DOM パーサー、Web クローラー、Twitter および Facebook API をサポートしています。 一般的に Web マイニングに使用されるため、他の自然言語処理プロジェクトに取り組むには不十分です。

通常、Pattern は HTML データをプレーン テキストに変換し、テキスト データのスペル ミスを解決します。 Google、Facebook、Twitter、Wikipedia、Generic RSS など、さまざまな有名な Web サービスやソースをスクレイピングするためのツールが組み込まれています。これらのツールはすべて、Python モジュールとしてアクセスできます。

パターン ライブラリは低レベルの機能をほとんど使用しないため、誰でも NLP 関数、ベクトル、n-gram 検索、およびグラフを直接使用できます。

パターン ライブラリの詳細については、公式ドキュメントを参照してください。

8. アレンNLP:

自然言語処理ツールに関して言えば、AllenNLP は現在業界で最も最先端のライブラリの 1 つです。 これには、PyTorch のユーティリティを使用する一連のライブラリとツールが必要です。

特に研究やビジネスに最適です。 PyTorch でゼロからモデルを構築する代わりに、AllenNLP でモデルを作成する方が簡単です。 さらに、AllenNLP は包括的な NLP 機能を提供します。 ただし、速度を最適化する必要があります。

AllenNLP の主な機能:

• Visual Question Answering (VQA) などのテキスト + ビジョンのマルチモーダル タスクを支援します。
• 分類タスク
• ペア分類
• シーケンスのタグ付け

AllenNLP の使用法とインストール、および使用法について詳しく理解するには、こちらの公式ドキュメントを参照してください。

9. テキストブロブ:

この Python NLP ライブラリは、名詞句の抽出、音声タグ付け、分類、感情分析などの NLP タスクによく使用されます。 NLTK ライブラリに基づいています。 多くの場合、感情分析、スペル修正、翻訳と言語の検出に使用されます。

TextBlob のユーザー フレンドリーなインターフェイスは、単語抽出、感情分析、解析などの基本的な NLP タスクへのアクセスを提供します。初心者には最適な選択です。

TextBlob の主な機能:

• スペル修正に役立ちます
• 名詞句の抽出に役立ちます
• さまざまなタスクのために膨大な数の言語 (範囲: 16 ～ 196) をサポート

TextBlob の使用法とインストールの詳細については、ここで入手できる公式ドキュメントを参照してください。

10. シキットラーン:

scikit-learn は、幅広い NLP アルゴリズムと最新機能を提供する最上級のライブラリの 1 つです。 これらの機能とアルゴリズムは、開発者が機械学習モデルを作成するのに役立ちます。

scikit-learn には、テキスト分類の問題を管理するクラス メソッドが組み込まれています。 その優れたドキュメントは、基本的な NLP 操作のためのリソースやその他の有名なパッケージを最大限に活用するのに役立ちます。

Python 開発者が MLM を学習して構築するのに役立ちます。 さらに、基本的な NLP 操作を実行するための優れた選択肢です。 さまざまな自動クラス メソッドが含まれています。

Scikit-Learn ライブラリの詳細については、公式ドキュメントを参照してください。

UpGrad で Python プログラミングを学ぶ:

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結論：

Python NLP ライブラリは、Python プログラマーが優れたテキスト処理アプリを開発するのに役立ちます。 これらのライブラリは、組織がデータから視覚的な洞察を得るのに役立ちます。 機能にアクセスし、それらが単一のパッケージの一部としてどのように相互に関連しているかによって、必ず Python NLP ライブラリを選択してください。

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