Principais bibliotecas de PNL Python explicadas

O NLP (Natural Language Processing) treina computadores para interpretar textos e palavras faladas, replicando a coerência humana. A PNL é um dos tópicos mais proeminentes da tecnologia de Inteligência Artificial (IA), que era limitada apenas aos especialistas em PNL. Felizmente, as ferramentas de PNL desenvolvidas anteriormente agora são úteis para auxiliar na preparação de texto por meio de estratégias tradicionais de treinamento.

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Python é uma linguagem significativamente usada para aprendizado de máquina, e seu uso se estende para cobrir também a PNL. Para simplificar o processamento de texto em ML, as bibliotecas Python NLP ajudam na criação de modelos e algoritmos de ML eficazes.

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Abaixo estão as melhores bibliotecas Python NLP que podem analisar a linguagem humana e otimizar o processamento de texto.

Lista das principais bibliotecas de PNL Python:

• ESPAÇO
• NLTK
• PyNLPI
• Núcleo de PNL
• Gensim
• Poliglota
• Padrão
• AllenNLP
• Blob de texto
• Scikit-Learn

1. espaço:

spaCy é uma biblioteca Python ágil e econômica desenvolvida para processamento sofisticado de linguagem natural. O Python spaCy foi derivado após pesquisas de ponta e foi projetado para ser empregado em produtos do mundo real.

Ele contém pipelines pré-treinados. Atualmente, ele suporta tokenização e treinamento para mais de 60 idiomas. Esta biblioteca Python NLP possui modelos avançados de velocidade e rede neural para análise, marcação, classificação de texto, identificação de entidade nomeada e outras tarefas.

O Python spaCy incorpora um mecanismo de treinamento pronto para produção e empacotamento de modelo simples, organização e gerenciamento de fluxo de trabalho. spaCy usa redes neurais para treinamento e também possui vetores de palavras integrados.

A documentação oficial do spaCy está disponível aqui

2. NLTK (Kit de Ferramentas de Linguagem Natural):

NLTK (Natural Language Toolkit) é uma popular biblioteca Python NLP, amplamente usada para desenvolver aplicativos Python para se comunicar com dados em linguagem humana.

O NLTK ajuda em tarefas como dividir frases de parágrafos, identificar a porção de fala de frases específicas, acentuar seu tema principal e análise de sentimentos do NLTK, etc. Esta biblioteca é útil para preparar texto para pesquisas futuras, por exemplo, ao usar os modelos.

O NLTK também ajuda a traduzir palavras em números. Ele contém todas as ferramentas necessárias para a PNL.

Lista de recursos proeminentes do NLTK:

• A análise de sentimento NLTK
• Tokenização
• Classificação de texto
• Análise
• Marcação de parte do discurso
• Derivação

Você pode instalar o NLTK através do seguinte comando:

pip instalar NLTK

Confira a documentação oficial do NLTK aqui .

3. PyNLPI:

Esta biblioteca Python para NLP inclui diversos módulos para tarefas NLP frequentes e menos frequentes. Ele ajuda a realizar tarefas fundamentais como extrair n-grams e listas de frequência e desenvolver um modelo de linguagem simples.

Ele pode ler e processar os formatos de dados Moses++, GIZA, Taggerdata, SoNaR e TiMBL. Um módulo inteiro é dedicado a trabalhar com FoLiA (o formato de documento XML para anotação de recursos de linguagem como corpora).

Aqui você pode obter a documentação oficial do PyNLPI.

4. Núcleo de PNL:

O CoreNLP ajuda a desenvolver anotações linguísticas para texto como partes do discurso, limites de tokens e frases, entidades nomeadas, sentimento, valores temporais e numéricos, analisador de dependência e constituinte, atribuições de citação e relações entre palavras.

Esta biblioteca suporta idiomas humanos, incluindo inglês, chinês, árabe, alemão, francês e espanhol. Embora escrito em Java, também suporta Python. O funcionamento do Core NLP indica aceitar o texto bruto, passá-lo por uma série de anotadores de PNL e produzir um conjunto final de anotações.

Obtenha mais informações sobre CoreNLP com sua documentação oficial .

5. Gensim:

Gensim é um pacote Python renomado para realizar trabalhos de PNL. Seu recurso excepcional aproveita a modelagem de espaço vetorial e ferramentas de modelagem de tópicos para analisar a semelhança semântica entre dois documentos.

Os algoritmos que contêm são independentes de memória para o tamanho do corpus nesta biblioteca. Portanto, ele pode lidar com entradas maiores que a RAM. Dois recursos principais do Gensim são a excelente otimização do uso da memória e a velocidade de processamento. Gensim trabalha com grandes conjuntos de dados e pode processar fluxos de dados.

Gensim envolve métodos como a Alocação de Dirichlet Latente (LDA), Projeções Aleatórias (RP), Análise Semântica Latente, Processo Dirichlet Hierárquico (HDP) e aprendizado profundo word2vec. Todos esses métodos ajudam a resolver os problemas de linguagem natural.

Seus outros recursos incluem vetorização tf.idf, document2vec, word2vec, alocação de Dirichlet latente e análise semântica latente.

Gensim é amplamente usado para identificar semelhanças de texto, transformar documentos e palavras em vetores e resumir o texto.

Você pode instalar o Gensim usando: pip install gensim

Confira os detalhes oficiais do Gensim aqui .

6. Poliglota:

Polyglot não é tão famoso quanto outras bibliotecas Python NLP. No entanto, ainda é amplamente utilizado para fornecer um escopo extraordinário de análise com a capacidade de abranger uma variedade de linguagens.

A alta eficiência e simplicidade de uso o tornam uma excelente opção para projetos que exigem um idioma que o SpaCy não suporta. Além disso, o pacote Polyglot oferece uma CLI (interface de linha de comando) e acesso à biblioteca por meio de métodos de pipeline.

Lista dos principais recursos do Polyglot:

• Detecção de idioma (suporta 196 idiomas)
• Tokenização (suporta 165 idiomas)
• Word Embeddings (suporta 137 idiomas)
• Análise de sentimento (suporta 136 idiomas)
• Reconhecimento de entidade de nome (suporta 40 idiomas)
• Parte da marcação de fala (suporta 16 idiomas)

Confira a documentação completa do Polyglot para obter mais detalhes.

7. Padrão:

A Biblioteca de Padrões é conhecida por oferecer recursos como análise de sentimentos, marcação de parte da fala e modelagem de espaço vetorial. Ele suporta um analisador DOM, um rastreador da Web e APIs do Twitter e do Facebook. Seu uso comum para mineração na web o torna inadequado para trabalhar em outros projetos de processamento de linguagem natural.

Normalmente, Pattern transforma dados HTML em texto simples e resolve erros de ortografia em dados textuais. Possui ferramentas embutidas para extrair vários serviços e fontes da web famosos, incluindo Google, Facebook, Twitter, Wikipedia, RSS genérico, etc. Todas essas ferramentas são acessíveis como módulos Python.

A biblioteca de padrões usa poucas funcionalidades de nível inferior, permitindo que qualquer pessoa use diretamente funções de NLP, vetores, pesquisa de n-gram e gráficos.

Conheça mais sobre a biblioteca Pattern em sua documentação oficial .

8. AllenNLP:

Quando se trata de Ferramentas de Processamento de Linguagem Natural, a AllenNLP é uma das bibliotecas mais avançadas atualmente na indústria. Ele envolve uma variedade de bibliotecas e ferramentas que usam os utilitários do PyTorch.

Especialmente para pesquisa e negócios, é uma escolha perfeita. Em vez de construir um modelo do zero com o PyTorch, é mais fácil fazê-lo com o AllenNLP. Além disso, o AllenNLP oferece recursos abrangentes de PNL; no entanto, ele deve ser otimizado para velocidade.

Principais recursos do AllenNLP:

• Auxilia em tarefas multimodais de texto + visão, como o Visual Question Answering (VQA)
• Tarefas de classificação
• Classificação de pares
• Marcação de sequência

Para entender mais sobre o uso e instalação e uso do AllenNLP, confira sua documentação oficial aqui .

9. TextoBlob:

Essa biblioteca Python NLP é comumente usada para tarefas de PNL, como extração de frases nominais, marcação de voz, classificação e análise de sentimentos. É baseado na biblioteca NLTK. Frequentemente, é usado para análise de sentimentos, correção ortográfica e detecção de tradução e idioma.

A interface amigável do TextBlob oferece acesso a tarefas fundamentais de PNL, como extração de palavras, análise de sentimentos, análise, etc. Para iniciantes, é uma escolha perfeita.

Principais recursos do TextBlob:

• Ajuda na correção ortográfica
• Ajuda na extração da fase do substantivo
• Suporta um grande número de idiomas (intervalo: 16 – 196) para várias tarefas

Saiba mais sobre o uso e instalação do TextBlob com a documentação oficial disponível aqui .

10. Scikit-Learn:

Scikit-learn é uma biblioteca superlativa que oferece uma ampla variedade de algoritmos de PNL e os recursos mais recentes. Esses recursos e algoritmos auxiliam os desenvolvedores na criação de modelos de aprendizado de máquina.

O Scikit-learn possui métodos de classe integrados para gerenciar problemas de classificação de texto. Sua excelente documentação ajuda você a aproveitar ao máximo os recursos e seus outros pacotes famosos para operações fundamentais de PNL.

Ele ajuda os desenvolvedores Python a aprender e construir MLM. Além disso, é uma ótima opção para realizar operações básicas de PNL. Vários métodos de classe automática estão incluídos.

Você pode obter mais detalhes sobre a biblioteca Scikit-Learn em sua documentação oficial .

Aprenda programação Python com UpGrad:

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Conclusão:

As bibliotecas Python NLP ajudam os programadores Python a desenvolver aplicativos de processamento de texto extraordinários. Essas bibliotecas podem ajudar as organizações a obter insights visuais dos dados. Certifique-se de escolher uma biblioteca Python NLP acessando os recursos e como eles se relacionam como parte de um único pacote.

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