Objaśnienie najważniejszych bibliotek NLP w Pythonie

NLP (Natural Language Processing) uczy komputery interpretowania tekstów i słów mówionych poprzez replikację ludzkiej spójności. NLP to jeden z najważniejszych tematów technologii sztucznej inteligencji (AI), który był ograniczony tylko do ekspertów NLP. Na szczęście wcześniej opracowane narzędzia NLP są teraz przydatne do pomocy w przygotowaniu tekstu za pomocą tradycyjnych strategii szkoleniowych.

Nasze programy AI i ML w USA

Python jest powszechnie używanym językiem do uczenia maszynowego, a jego użycie obejmuje również NLP. Aby uprościć przetwarzanie tekstu w ML, biblioteki Python NLP pomagają w tworzeniu efektywnych modeli i algorytmów ML.

Zapisz się na kurs uczenia maszynowego z najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

Poniżej znajdują się najlepsze biblioteki Python NLP, które mogą analizować ludzki język i usprawniać przetwarzanie tekstu.

Lista najlepszych bibliotek Python NLP:

• spaCy
• NLTK
• PyNLPI
• Podstawowe NLP
• Gensim
• Poliglota
• Wzorzec
• AllenNLP
• Tekst Blob
• Nauka Scikit

1. Przestrzeń:

spaCy to zwinna i ekonomiczna biblioteka Pythona opracowana dla zaawansowanego przetwarzania języka naturalnego. Python spaCy powstał po przełomowych badaniach i miał być stosowany w rzeczywistych produktach.

Zawiera wstępnie przeszkolone rurociągi. Obecnie obsługuje tokenizację i szkolenia dla ponad 60 języków. Ta biblioteka Python NLP ma zaawansowane modele szybkości i sieci neuronowych do analizowania, tagowania, klasyfikacji tekstu, identyfikacji nazwanych jednostek i innych zadań.

Python spaCy zawiera gotowy do produkcji mechanizm szkoleniowy oraz proste pakowanie modeli, organizację i zarządzanie przepływem pracy. spaCy wykorzystuje do uczenia sieci neuronowe, a także ma wbudowane wektory słów.

Oficjalna dokumentacja spaCy dostępna jest tutaj

2. NLTK (zestaw narzędzi języka naturalnego):

NLTK (Natural Language Toolkit) to popularna biblioteka Python NLP, szeroko używana do tworzenia aplikacji Pythona do komunikowania się z danymi w języku ludzkim.

NLTK pomaga w zadaniach takich jak dzielenie zdań z akapitów, identyfikowanie części mowy poszczególnych fraz, akcentowanie ich głównego tematu, analiza sentymentu NLTK itp. Ta biblioteka jest przydatna dla gotowego tekstu do przyszłych badań, na przykład podczas korzystania z modeli.

NLTK pomaga również tłumaczyć słowa na liczby. Zawiera wszystkie niezbędne narzędzia do NLP.

Lista najważniejszych cech NLTK:

• Analiza sentymentu NLTK
• Tokenizacja
• Klasyfikacja tekstu
• Rozbiór gramatyczny zdania
• Oznaczanie części mowy
• Przybitka

Możesz zainstalować NLTK za pomocą następującego polecenia:

pip zainstaluj NLTK

Sprawdź oficjalną dokumentację NLTK tutaj .

3. PyNLPI:

Ta biblioteka Pythona dla NLP zawiera różnorodne moduły do ​​częstych i rzadszych zadań NLP. Pomaga w realizacji podstawowych zadań, takich jak wyodrębnianie n-gramów i list częstotliwości oraz opracowywanie prostego modelu języka.

Może odczytywać i przetwarzać formaty danych Moses++, GIZA, Taggerdata, SoNaR i TiMBL. Cały moduł poświęcony jest pracy z FoLiA (format dokumentu XML do opisywania zasobów językowych, takich jak korpusy).

Tutaj możesz pobrać oficjalną dokumentację PyNLPI.

4. Podstawowe NLP:

CoreNLP pomaga opracowywać adnotacje językowe dla tekstu, takie jak części mowy, granice tokenów i zdań, nazwane jednostki, sentyment, wartości czasowe i liczbowe, parser zależności i okręgów wyborczych, atrybucje cytatów i relacje między słowami.

Ta biblioteka obsługuje języki ludzkie, w tym angielski, chiński, arabski, niemiecki, francuski i hiszpański. Chociaż napisany w Javie, obsługuje również Pythona. Działanie Core NLP oznacza akceptację nieprzetworzonego tekstu, przekazywanie go przez szereg adnotatorów NLP i tworzenie końcowego zestawu adnotacji.

Więcej informacji na temat CoreNLP znajdziesz w oficjalnej dokumentacji .

5. Gensim:

Gensim to znany pakiet Pythona do wykonywania zadań NLP. Jego wyjątkowa funkcja wykorzystuje narzędzia do modelowania przestrzeni wektorowej i modelowania tematów do analizy podobieństwa semantycznego między dwoma dokumentami.

Zawierające algorytmy są niezależne od pamięci dla rozmiaru korpusu w tej bibliotece. Dlatego może poradzić sobie z danymi wejściowymi większymi niż pamięć RAM. Dwie kluczowe cechy Gensim to doskonała optymalizacja wykorzystania pamięci i szybkość przetwarzania. Gensim pracuje z ogromnymi zbiorami danych i może przetwarzać strumienie danych.

Gensim zawiera metody takie jak Latent Dirichlet Allocation (LDA), Random Projection (RP), Latent Semantic Analysis, Hierarchical Dirichlet Process (HDP) i głębokie uczenie word2vec. Wszystkie te metody pomagają rozwiązać problemy języka naturalnego.

Jego inne funkcje obejmują wektoryzację tf.idf, document2vec, word2vec, utajoną alokację Dirichleta i ukrytą analizę semantyczną.

Gensim jest szeroko stosowany do wykrywania podobieństw tekstowych, przekształcania dokumentów i słów w wektory oraz podsumowywania tekstu.

Możesz zainstalować Gensim za pomocą: pip install gensim

Sprawdź oficjalne szczegóły Gensim tutaj .

6. Poliglota:

Polyglot nie jest tak sławny jak inne biblioteki Python NLP. Jednak nadal jest szeroko stosowany, aby zapewnić nadzwyczajny zakres analizy z możliwością objęcia różnych języków.

Wysoka wydajność użytkowania i prostota sprawiają, że jest to znakomita opcja dla projektów wymagających języka, którego nie obsługuje SpaCy. Ponadto pakiet Polyglot oferuje CLI (interfejs wiersza poleceń) i dostęp do bibliotek za pomocą metod potoku.

Lista kluczowych cech Polyglota:

• Wykrywanie języka (obsługuje 196 języków)
• Tokenizacja (obsługuje 165 języków)
• Osadzanie słów (obsługuje 137 języków)
• Analiza nastrojów (obsługuje 136 języków)
• Rozpoznawanie nazwy jednostki (obsługuje 40 języków)
• Część tagowania mowy (obsługuje 16 języków)

Sprawdź pełną dokumentację Polyglota , aby uzyskać więcej informacji.

7. Wzór:

Biblioteka wzorców jest znana z oferowania funkcji, takich jak analiza sentymentu, tagowanie części mowy i modelowanie przestrzeni wektorowej. Obsługuje parser DOM, robot sieciowy oraz interfejsy API Twittera i Facebooka. Jego powszechne zastosowanie do eksploracji stron internetowych sprawia, że ​​nie nadaje się do pracy nad innymi projektami przetwarzania języka naturalnego.

Zazwyczaj Pattern przekształca dane HTML na zwykły tekst i rozwiązuje błędy pisowni w danych tekstowych. Posiada wbudowane narzędzia do scrapingu różnych znanych usług internetowych i źródeł, w tym Google, Facebook, Twitter, Wikipedia, Generic RSS itp. Wszystkie te narzędzia są dostępne jako moduły Pythona.

Biblioteka wzorców wykorzystuje kilka funkcji niższego poziomu, umożliwiając każdemu bezpośrednie korzystanie z funkcji NLP, wektorów, przeszukiwania n-gramów i wykresów.

Dowiedz się więcej o bibliotece Pattern z jej oficjalnej dokumentacji .

8. AllenNLP:

Jeśli chodzi o narzędzia do przetwarzania języka naturalnego, AllenNLP jest jedną z najnowocześniejszych bibliotek w branży. Pociąga to za sobą szereg bibliotek i narzędzi wykorzystujących narzędzia PyTorch.

Specjalnie dla badań i biznesu jest to doskonały wybór. Zamiast budować model od podstaw za pomocą PyTorch, łatwiej jest zrobić go za pomocą AllenNLP. Ponadto AllenNLP zapewnia wszechstronne możliwości NLP; jednak musi być zoptymalizowany pod kątem szybkości.

Kluczowe cechy AllenNLP:

• Pomaga w zadaniach multimodalnych tekstowych i wizualnych, takich jak wizualne odpowiadanie na pytania (VQA)
• Zadania klasyfikacyjne
• Klasyfikacja par
• Znakowanie sekwencji

Aby dowiedzieć się więcej na temat użytkowania, instalacji i użytkowania AllenNLP, zapoznaj się z jego oficjalną dokumentacją tutaj .

9. TextBlob:

Ta biblioteka Python NLP jest powszechnie używana do zadań NLP, takich jak ekstrakcja fraz rzeczownikowych, znakowanie głosowe, klasyfikacja i analiza sentymentu. Opiera się na bibliotece NLTK. Często jest używany do analizy sentymentu, poprawiania pisowni oraz wykrywania tłumaczeń i języków.

Przyjazny dla użytkownika interfejs TextBlob oferuje dostęp do podstawowych zadań NLP, takich jak wyodrębnianie słów, analiza sentymentu, parsowanie itp. Dla początkujących jest to doskonały wybór.

Najważniejsze cechy TextBlob:

• Pomaga w poprawianiu pisowni
• Pomaga w ekstrakcji fazy rzeczownikowej
• Obsługuje ogromną liczbę języków (zakres: 16 – 196) do różnych zadań

Dowiedz się więcej o używaniu i instalacji TextBlob z oficjalnej dokumentacji dostępnej tutaj .

10. Nauka Scikit:

Scikit-learn to jedna doskonała biblioteka, która oferuje szeroki asortyment algorytmów NLP i najnowszych funkcji. Te funkcje i algorytmy pomagają programistom w tworzeniu modeli uczenia maszynowego.

Scikit-learn ma wbudowane metody klas do zarządzania problemami z klasyfikacją tekstu. Jego znakomita dokumentacja pomaga zebrać większość zasobów i innych słynnych pakietów do podstawowych operacji NLP.

Pomaga programistom Pythona uczyć się i budować MLM. Co więcej, jest to świetny wybór do wykonywania podstawowych operacji NLP. Dołączone są różne metody klasy Automatic.

Więcej informacji na temat biblioteki Scikit-Learn można znaleźć w jej oficjalnej dokumentacji .

Naucz się programowania w Pythonie z UpGrad:

Znajomość najlepszych bibliotek Python NLP wymagałaby od Ciebie rozpoczęcia kariery programistycznej, a program UpGrad w Pythonie – Coding Bootcamp Online to najlepszy sposób, aby to zrobić! Kurs jest elastyczny, co pozwala uzyskać doskonałe wykształcenie od ekspertów branżowych w ramach harmonogramu.

Ten Bootcamp jest bardzo odpowiedni dla początkujących programistów, którzy chcą poznać programowanie w Pythonie i karierę w Data Science. Kurs obejmuje interaktywne zajęcia na żywo i sesje wyjaśniające wątpliwości z aktualnym programem nauczania.

Popularne blogi dotyczące uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji

Wniosek:

Biblioteki Python NLP pomagają programistom Pythona w tworzeniu niezwykłych aplikacji do przetwarzania tekstu. Biblioteki te mogą pomóc organizacjom w uzyskiwaniu wizualnych wglądów z danych. Upewnij się, że wybrałeś bibliotekę Python NLP, uzyskując dostęp do funkcji i ich wzajemnych relacji w ramach jednego pakietu.

Polecany program dla Ciebie: Master of Science in Machine Learning i Artificial Intelligence