최고의 Python NLP 라이브러리 설명

NLP(자연어 처리)는 인간의 일관성을 복제하여 텍스트와 말을 해석하도록 컴퓨터를 훈련시킵니다. NLP는 NLP 전문가에게만 국한되었던 인공지능(AI) 기술의 가장 두드러진 주제 중 하나입니다. 다행히도 이전에 개발된 NLP 도구는 이제 전통적인 교육 전략을 통해 텍스트 준비를 돕는 데 유용합니다.

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Python은 기계 학습에 많이 사용되는 언어이며 그 사용은 NLP도 포함하도록 확장됩니다. ML에서 텍스트 처리를 단순화하기 위해 Python NLP 라이브러리는 효과적인 ML 모델 및 알고리즘을 만드는 데 도움을 줍니다.

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다음은 인간의 언어를 분석하고 텍스트 처리를 간소화할 수 있는 최고의 Python NLP 라이브러리 입니다.

최고의 Python NLP 라이브러리 목록:

• 공간
• NLTK
• PyNLPI
• 핵심 NLP
• 겐심
• 여러 언어
• 무늬
• 알렌NLP
• 텍스트 얼룩
• 사이킷런

1. 공간:

spaCy는 정교한 자연어 처리를 위해 개발된 민첩하고 비용 효율적인 Python 라이브러리입니다. Python spaCy 는 최첨단 연구를 거쳐 파생되었으며 실제 제품에 사용되도록 의도되었습니다.

여기에는 사전 훈련된 파이프라인이 포함되어 있습니다. 현재 60개 이상의 언어에 대한 토큰화 및 교육을 지원합니다. 이 Python NLP 라이브러리에는 구문 분석, 태깅, 텍스트 분류, 명명된 엔티티 식별 및 기타 작업을 위한 고급 속도 및 신경망 모델이 있습니다.

Python spaCy 는 프로덕션 준비 교육 메커니즘과 간단한 모델 패키징, 조직 및 워크플로 관리를 통합합니다. spaCy는 훈련을 위해 신경망을 사용하며 단어 벡터도 내장되어 있습니다.

spaCy의 공식 문서는 여기에서 볼 수 있습니다.

2. NLTK(자연어 도구 키트):

NLTK(Natural Language Toolkit)는 널리 사용되는 Python NLP 라이브러리로, 인간 언어 데이터와 통신하는 Python 애플리케이션을 개발하는 데 광범위하게 사용됩니다.

NLTK는 단락에서 문장 나누기, 특정 구의 품사 식별, 주요 주제 강조 및 NLTK 감정 분석 등과 같은 작업을 돕습니다. 이 라이브러리는 예를 들어 모델을 사용할 때 향후 연구를 위해 텍스트를 준비하는 데 유용합니다.

NLTK는 또한 단어를 숫자로 번역하는 데 도움이 됩니다. NLP에 필요한 모든 도구가 포함되어 있습니다.

NLTK의 주요 기능 목록:

• NLTK 감정 분석
• 토큰화
• 텍스트 분류
• 파싱
• 품사 태깅
• 형태소 분석

다음 명령을 통해 NLTK를 설치할 수 있습니다.

pip 설치 NLTK

여기 에서 NLTK의 공식 문서를 확인 하십시오 .

3. PyNLPI:

이 NLP용 Python 라이브러리에는 빈번하거나 덜 빈번한 NLP 작업을 위한 다양한 모듈이 포함되어 있습니다. n-gram 및 빈도 목록 추출 및 간단한 언어 모델 개발과 같은 기본 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다.

Moses++, GIZA, Taggerdata, SoNaR 및 TiMBL 데이터 형식을 읽고 처리할 수 있습니다. 전체 모듈은 FoLiA(말뭉치와 같은 언어 리소스에 주석을 추가하기 위한 XML 문서 형식) 작업에 전념합니다.

여기 에서 PyNLPI의 공식 문서를 얻을 수 있습니다.

4. 핵심 NLP:

CoreNLP는 품사, 토큰 및 문장 경계, 명명된 엔터티, 감정, 시간 및 숫자 값, 종속성 및 구성 요소 파서, 인용 속성, 단어 간의 관계와 같은 텍스트에 대한 언어 주석을 개발하는 데 도움이 됩니다.

이 라이브러리는 영어, 중국어, 아랍어, 독일어, 프랑스어 및 스페인어를 포함한 인간의 언어를 지원합니다. Java로 작성되었지만 Python도 지원합니다. Core NLP의 작동은 원시 텍스트를 수락하고 일련의 NLP 주석을 통해 전달하고 최종 주석 세트를 생성하는 것을 나타냅니다.

공식 문서 에서 CoreNLP에 대한 자세한 정보를 얻으십시오 .

5. 겐심:

Gensim은 NLP 작업을 수행하기 위한 유명한 Python 패키지입니다. 탁월한 기능은 벡터 공간 모델링 및 주제 모델링 도구를 활용하여 두 문서 간의 의미론적 유사성을 분석합니다.

포함 알고리즘은 이 라이브러리의 말뭉치 크기에 대해 메모리 독립적입니다. 따라서 RAM보다 큰 입력을 처리할 수 있습니다. Gensim의 두 가지 주요 기능은 뛰어난 메모리 사용 최적화와 처리 속도입니다. Gensim은 방대한 데이터 세트와 함께 작동하며 데이터 스트림을 처리할 수 있습니다.

Gensim은 LDA(Latent Dirichlet Allocation), RP(Random Projections), Latent Semantic Analysis, HDP(Hierarchical Dirichlet Process) 및 word2vec 딥 러닝과 같은 방법을 수반합니다. 이러한 모든 방법은 자연어 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

다른 기능으로는 tf.idf 벡터화, document2vec, word2vec, 잠재 디리클레 할당 및 잠재 의미 분석이 있습니다.

Gensim은 텍스트 유사점을 찾고, 문서와 단어를 벡터로 변환하고, 텍스트를 요약하는 데 널리 사용됩니다.

다음을 사용하여 Gensim을 설치할 수 있습니다. pip install gensim

Gensim의 공식 정보는 여기에서 확인하세요 .

6. 다중 언어:

Polyglot은 다른 Python NLP 라이브러리만큼 유명하지 않습니다. 그러나 다양한 언어를 포괄할 수 있는 능력으로 탁월한 분석 범위를 제공하는 데 여전히 널리 사용됩니다.

높은 사용 효율성과 단순성은 SpaCy가 지원하지 않는 언어를 필요로 하는 프로젝트에 탁월한 옵션으로 바뀝니다. 또한 Polyglot 패키지는 파이프라인 방식을 통한 CLI(명령줄 인터페이스) 및 라이브러리 액세스를 제공합니다.

Polyglot의 주요 기능 목록:

• 언어 감지(196개 언어 지원)
• 토큰화(165개 언어 지원)
• 워드 임베딩(137개 언어 지원)
• 감정 분석(136개 언어 지원)
• 이름 개체 인식(40개 언어 지원)
• 음성 태깅의 일부(16개 언어 지원)

자세한 내용 은 Polyglot 의 전체 문서를 확인 하십시오.

7. 패턴:

패턴 라이브러리는 감정 분석, 품사 태깅 및 벡터 공간 모델링과 같은 기능을 제공하는 것으로 유명합니다. DOM 파서, 웹 크롤러, Twitter 및 Facebook API를 지원합니다. 웹 마이닝에 일반적으로 사용되기 때문에 다른 자연어 처리 프로젝트에서 작업하기에는 부적절합니다.

일반적으로 Pattern은 HTML 데이터를 일반 텍스트로 변환하고 텍스트 데이터의 맞춤법 오류를 해결합니다. Google, Facebook, Twitter, Wikipedia, Generic RSS 등을 포함한 다양한 유명 웹 서비스 및 소스를 스크랩하기 위한 도구가 내장되어 있습니다. 이러한 모든 도구는 Python 모듈로 액세스할 수 있습니다.

패턴 라이브러리는 낮은 수준의 기능을 거의 사용하지 않으므로 누구나 NLP 기능, 벡터, n-그램 검색 및 그래프를 직접 사용할 수 있습니다.

공식 문서 에서 패턴 라이브러리에 대해 자세히 알아보세요 .

8. AllenNLP:

자연어 처리 도구와 관련하여 AllenNLP는 현재 업계에서 가장 최첨단 라이브러리 중 하나입니다. 여기에는 PyTorch의 유틸리티를 사용하는 다양한 라이브러리와 도구가 수반됩니다.

특히 연구 및 비즈니스의 경우 완벽한 선택입니다. PyTorch를 사용하여 처음부터 모델을 구축하는 대신 AllenNLP를 사용하여 모델을 만드는 것이 더 쉽습니다. 또한 AllenNLP는 포괄적인 NLP 기능을 제공합니다. 그러나 속도에 최적화되어야 합니다.

AllenNLP의 주요 기능:

• VQA(Visual Question Answering)와 같은 텍스트 + 비전 다중 모드 작업 지원
• 분류 작업
• 쌍 분류
• 시퀀스 태깅

AllenNLP의 사용법, 설치 및 사용법에 대한 자세한 내용은 여기에서 공식 문서를 확인하십시오 .

9. 텍스트블롭:

이 Python NLP 라이브러리는 일반적으로 명사구 추출, 음성 태깅, 분류 및 감정 분석과 같은 NLP 작업에 사용됩니다. NLTK 라이브러리를 기반으로 합니다. 감정 분석, 맞춤법 교정, 번역 및 언어 감지에 자주 사용됩니다.

TextBlob의 사용자 친화적인 인터페이스는 단어 추출, 감정 분석, 구문 분석 등과 같은 기본 NLP 작업에 대한 액세스를 제공합니다. 초보자에게는 완벽한 선택입니다.

TextBlob의 주요 기능:

• 맞춤법 교정에 도움
• 명사 위상 추출에 도움
• 다양한 작업을 위해 수많은 언어(범위: 16 – 196)를 지원합니다.

여기에서 사용할 수 있는 공식 문서를 통해 TextBlob의 사용 및 설치에 대해 자세히 알아보세요 .

10. 사이킷런:

Scikit-learn은 다양한 NLP 알고리즘과 최신 기능을 제공하는 최고의 라이브러리입니다. 이러한 기능과 알고리즘은 개발자가 기계 학습 모델을 만드는 데 도움이 됩니다.

Scikit-learn에는 텍스트 분류 문제를 관리하는 클래스 메서드가 내장되어 있습니다. 뛰어난 문서는 기본 NLP 작업을 위한 리소스와 기타 유명한 패키지를 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다.

Python 개발자가 MLM을 배우고 구축하는 데 도움이 됩니다. 또한 기본 NLP 작업을 수행하는 데 탁월한 선택입니다. 다양한 자동 클래스 메서드가 포함되어 있습니다.

Scikit-Learn 라이브러리에 대한 자세한 내용은 공식 문서 에서 확인할 수 있습니다 .

UpGrad로 Python 프로그래밍 배우기:

최고의 Python NLP 라이브러리에 대한 지식은 먼저 프로그래밍 경력을 시작해야 하며 UpGrad의 Python 프로그래밍 – 코딩 부트캠프 온라인 이 가장 좋은 방법입니다! 코스는 유연하게 설계되어 일정 내에서 업계 전문가로부터 우수한 교육을 받을 수 있습니다.

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결론:

Python NLP 라이브러리는 Python 프로그래머가 뛰어난 텍스트 처리 앱을 개발하는 데 도움이 됩니다. 이러한 라이브러리는 조직이 데이터에서 시각적 통찰력을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다. 기능에 액세스하고 단일 패키지의 일부로 서로 관련되는 방식에 따라 Python NLP 라이브러리를 선택해야 합니다.

추천 프로그램: 기계 학습 및 인공 지능 과학 석사