Principalele biblioteci Python NLP explicate

NLP (Natural Language Processing) antrenează computerele să interpreteze texte și cuvintele rostite prin reproducerea coerenței umane. NLP este unul dintre cele mai proeminente subiecte ale tehnologiei Inteligenței Artificiale (AI), care a fost limitată doar la experții NLP. Din fericire, instrumentele NLP dezvoltate anterior sunt acum utile pentru a ajuta la pregătirea textului prin strategiile tradiționale de instruire.

Programele noastre AI și ML în SUA

Python este un limbaj utilizat în mod semnificativ pentru învățarea automată, iar utilizarea sa se extinde pentru a acoperi și NLP. Pentru a simplifica procesarea textului în ML, bibliotecile Python NLP extind o mână de ajutor în crearea unor modele și algoritmi ML eficienți.

Înscrieți-vă la cursul de învățare automată de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

Mai jos sunt cele mai bune biblioteci Python NLP care pot analiza limbajul uman și eficientiza procesarea textului.

Lista celor mai bune biblioteci Python NLP:

• spațios
• NLTK
• PyNLPI
• Core NLP
• Gensim
• Poliglot
• Model
• AllenNLP
• Text Blob
• Scikit-Learn

1. spațios:

spaCy este o bibliotecă Python agilă și rentabilă, dezvoltată pentru procesarea sofisticată a limbajului natural. Python spaCy a fost derivat după cercetări de ultimă oră și a fost destinat să fie folosit în produse din lumea reală.

Conține conducte pre-antrenate. În prezent, acceptă tokenizarea și instruirea pentru peste 60 de limbi. Această bibliotecă Python NLP are modele avansate de viteză și rețele neuronale pentru analiza, etichetare, clasificare a textului, identificarea entităților numite și alte sarcini.

Python spaCy încorporează un mecanism de instruire pregătit pentru producție și un model simplu de ambalare, organizare și gestionare a fluxului de lucru. spaCy folosește rețele neuronale pentru antrenament și are, de asemenea, vectori de cuvinte încorporați.

Documentația oficială a spaCy este disponibilă aici

2. NLTK (Setul de instrumente pentru limbajul natural):

NLTK (Natural Language Toolkit) este o bibliotecă populară Python NLP, utilizată pe scară largă pentru dezvoltarea aplicațiilor Python pentru a comunica cu date în limbajul uman.

NLTK ajută la sarcini precum împărțirea propozițiilor din paragrafe, identificarea porțiunii de vorbire a anumitor fraze, accentuarea temei sale principale și analiza sentimentelor NLTK etc. Această bibliotecă este la îndemână pentru a pregăti textul pentru cercetări viitoare, de exemplu, atunci când utilizați modelele.

NLTK ajută, de asemenea, la traducerea cuvintelor în numere. Conține toate instrumentele necesare pentru NLP.

Lista caracteristicilor proeminente ale NLTK:

• Analiza sentimentului NLTK
• Tokenizare
• Clasificarea textelor
• Analizare
• Etichetarea unei părți de vorbire
• Stringing

Puteți instala NLTK prin următoarea comandă:

pip install NLTK

Consultați documentația oficială a NLTK aici .

3. PyNLPI:

Această bibliotecă Python pentru NLP include diverse module pentru sarcini NLP frecvente și mai puțin frecvente. Ajută la îndeplinirea sarcinilor fundamentale, cum ar fi extragerea de n-grame și liste de frecvențe și dezvoltarea unui model de limbaj simplu.

Poate citi și procesa formatele de date Moses++, GIZA, Taggerdata, SoNaR și TiMBL. Un întreg modul este dedicat lucrului cu FoLiA (formatul de document XML pentru adnotarea resurselor lingvistice, cum ar fi corpus).

Aici puteți obține documentația oficială a PyNLPI.

4. NLP de bază:

CoreNLP ajută la dezvoltarea adnotărilor lingvistice pentru text, cum ar fi părți de vorbire, limite de simbol și propoziție, entități denumite, sentiment, valori temporale și numerice, analizator de dependență și circumscripție, atribuții de citate și relații dintre cuvinte.

Această bibliotecă acceptă limbi umane, inclusiv engleză, chineză, arabă, germană, franceză și spaniolă. Deși este scris în Java, acceptă și Python. Funcționarea Core NLP indică acceptarea textului brut, trecerea acestuia printr-o serie de adnotatori NLP și producerea unui set final de adnotări.

Obțineți mai multe informații despre CoreNLP cu documentația sa oficială .

5. Gensim:

Gensim este un pachet Python renumit pentru efectuarea de joburi NLP. Caracteristica sa excepțională folosește modelarea spațiului vectorial și instrumentele de modelare a subiectelor pentru a analiza asemănarea semantică dintre două documente.

Algoritmii care conțin sunt independenți de memorie pentru dimensiunea corpus din această bibliotecă. Prin urmare, poate face față intrărilor mai mari decât RAM. Două caracteristici cheie ale Gensim sunt optimizarea excelentă a utilizării memoriei și viteza de procesare. Gensim lucrează cu seturi de date masive și poate procesa fluxuri de date.

Gensim implică metode precum alocarea dirichletului latent (LDA), proiecțiile aleatoare (RP), analiza semantică latentă, procesul dirichlet ierarhic (HDP) și învățarea profundă word2vec. Toate aceste metode ajută la rezolvarea problemelor de limbaj natural.

Alte caracteristici ale sale includ vectorizarea tf.idf, document2vec, word2vec, alocare Dirichlet latentă și analiza semantică latentă.

Gensim este utilizat pe scară largă pentru a identifica asemănările de text, pentru a transforma documente și cuvinte în vectori și pentru a rezuma textul.

Puteți instala Gensim folosind: pip install gensim

Consultați detaliile oficiale ale Gensim aici .

6. Poliglot:

Polyglot nu este la fel de faimos ca alte biblioteci Python NLP. Cu toate acestea, este încă utilizat pe scară largă pentru a oferi un domeniu de analiză extraordinar, cu capacitatea de a cuprinde o varietate de limbi.

Eficiența ridicată de utilizare și simplitatea îl transformă într-o opțiune remarcabilă pentru proiectele care necesită o limbă pe care SpaCy nu o acceptă. În plus, pachetul Polyglot oferă un CLI (interfață de linie de comandă) și acces la bibliotecă prin metode pipeline.

Lista caracteristicilor cheie ale Polyglot:

• Detectarea limbii (suporta 196 de limbi)
• Tokenizare (suporta 165 de limbi)
• Word Embeddings (suporta 137 de limbi)
• Analiza sentimentelor (suporta 136 de limbi)
• Recunoașterea numelui entității (suporta 40 de limbi)
• Parte din etichetarea vocală (acceptă 16 limbi)

Consultați documentația completă a Polyglot pentru a obține mai multe detalii.

7. Model:

Biblioteca de modele este renumită pentru că oferă funcții precum analiza sentimentelor, etichetarea parțială a vorbirii și modelarea spațiului vectorial. Acesta acceptă un parser DOM, un crawler web și API-uri Twitter și Facebook. Utilizarea sa obișnuită pentru web mining îl face inadecvat pentru a lucra la alte proiecte de procesare a limbajului natural.

De obicei, Pattern transformă datele HTML în text simplu și rezolvă erorile de ortografie din datele textuale. Are instrumente încorporate pentru scraping diverse servicii și surse web celebre, inclusiv Google, Facebook, Twitter, Wikipedia, Generic RSS etc. Toate aceste instrumente sunt accesibile ca module Python.

Biblioteca de modele folosește puține funcționalități de nivel inferior, permițând oricui să utilizeze direct funcții NLP, vectori, căutare n-grame și grafice.

Aflați mai multe despre biblioteca de modele din documentația sa oficială .

8. AllenNLP:

Când vine vorba de Instrumentele de procesare a limbajului natural, AllenNLP este una dintre cele mai de ultimă oră biblioteci din industrie în prezent. Acesta implică o gamă largă de biblioteci și instrumente care utilizează utilitarele PyTorch.

În special pentru cercetare și afaceri, este o alegere perfectă. În loc să construiți un model de la zero cu PyTorch, este mai ușor să îl faceți cu AllenNLP. În plus, AllenNLP oferă capabilități NLP complete; cu toate acestea, trebuie optimizat pentru viteza.

Caracteristicile cheie ale AllenNLP:

• Ajută la sarcini multimodale text + viziune, cum ar fi Răspunsuri la întrebări vizuale (VQA)
• Sarcini de clasificare
• Clasificarea perechilor
• Etichetarea secvenței

Pentru a înțelege mai multe despre utilizarea și instalarea și utilizarea AllenNLP, consultați documentația oficială aici .

9. TextBlob:

Această bibliotecă Python NLP este folosită în mod obișnuit pentru sarcini NLP, cum ar fi extragerea frazelor substantive, etichetarea vocală, clasificarea și analiza sentimentelor. Se bazează pe biblioteca NLTK. Frecvent, este folosit pentru analiza sentimentelor, corectarea ortografiei și detectarea traducerii și a limbii.

Interfața ușor de utilizat a TextBlob oferă acces la sarcini fundamentale NLP, cum ar fi extragerea cuvintelor, analiza sentimentelor, analizarea etc. Pentru începători, este o alegere perfectă.

Caracteristicile cheie ale TextBlob:

• Ajută la corectarea ortografiei
• Ajută la extragerea fazei substantivelor
• Acceptă un număr mare de limbi (interval: 16 – 196) pentru diverse sarcini

Aflați mai multe despre utilizarea și instalarea TextBlob cu documentația oficială disponibilă aici .

10. Scikit-Learn:

Scikit-learn este o bibliotecă superlativă care oferă o gamă largă de algoritmi NLP și cele mai recente funcții. Aceste caracteristici și algoritmi ajută dezvoltatorii să creeze modele de învățare automată.

Scikit-learn are încorporate metode de clasă pentru a gestiona problemele de clasificare a textului. Documentația sa remarcabilă vă ajută să profitați la maximum de resurse și de celelalte pachete celebre ale sale pentru operațiuni fundamentale NLP.

Ajută dezvoltatorii Python să învețe și să construiască MLM. În plus, este o alegere excelentă pentru efectuarea operațiunilor de bază NLP. Sunt incluse diverse metode de clasă automată.

Puteți obține mai multe detalii despre biblioteca Scikit-Learn din documentația sa oficială .

Învață programarea Python cu UpGrad:

Cunoașterea bibliotecilor de top Python NLP ar necesita să vă începeți mai întâi cariera de programare, iar programul UpGrad Python – Coding Bootcamp Online este cel mai bun mod de a face acest lucru! Cursul este conceput în mod flexibil, permițându-vă să obțineți educație superioară de la experți din industrie în cadrul programului dvs.

Acest Bootcamp este foarte potrivit pentru începătorii de codare care aspiră să exploreze programarea Python și o carieră în știința datelor. Cursul include cursuri interactive live și sesiuni de eliminare a îndoielilor cu un curriculum actualizat.

Bloguri populare de învățare automată și inteligență artificială

Concluzie:

Bibliotecile Python NLP îi ajută pe programatorii Python să dezvolte aplicații extraordinare de procesare a textului. Aceste biblioteci pot ajuta organizațiile să obțină informații vizuale din date. Asigurați-vă că alegeți o bibliotecă Python NLP accesând funcțiile și modul în care acestea se leagă între ele ca parte a unui singur pachet.

Program recomandat pentru tine: Master în învățare automată și inteligență artificială