Объяснение лучших библиотек Python NLP

НЛП (обработка естественного языка) обучает компьютеры интерпретировать тексты и произносимые слова, воспроизводя человеческую связность. НЛП — одна из самых известных тем технологии искусственного интеллекта (ИИ), которая была ограничена только экспертами НЛП. К счастью, ранее разработанные инструменты НЛП теперь полезны для помощи в подготовке текста с помощью традиционных стратегий обучения.

Наши программы искусственного интеллекта и машинного обучения в США

Python — широко используемый язык для машинного обучения, и его использование распространяется и на НЛП. Чтобы упростить обработку текста в ML, библиотеки Python NLP протягивают руку помощи в создании эффективных моделей и алгоритмов ML.

Запишитесь на курс машинного обучения в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Ниже приведены лучшие библиотеки Python NLP , которые могут анализировать человеческий язык и оптимизировать обработку текста.

Список лучших библиотек Python NLP:

• СПАСИ
• НЛТК
• ПиНЛПИ
• Ядро НЛП
• Генсим
• Полиглот
• Шаблон
• АлленНЛП
• Текстовый блоб
• Scikit-Learn

1. ПРОСТРАНСТВО:

spaCy — это гибкая и экономичная библиотека Python, разработанная для сложной обработки естественного языка. Python spaCy был создан на основе передовых исследований и предназначался для использования в реальных продуктах.

Он содержит предварительно обученные конвейеры. В настоящее время он поддерживает токенизацию и обучение для более чем 60 языков. Эта библиотека Python NLP имеет расширенную скорость и модели нейронных сетей для синтаксического анализа, тегирования, классификации текста, идентификации именованных объектов и других задач.

Python spaCy включает в себя готовый к работе механизм обучения и простую упаковку моделей, организацию и управление рабочим процессом. spaCy использует нейронные сети для обучения, а также имеет встроенные векторы слов.

Официальная документация spaCy доступна здесь

2. NLTK (набор инструментов для работы с естественным языком):

NLTK (Natural Language Toolkit) — это популярная библиотека Python NLP, широко используемая для разработки приложений Python для обмена данными на человеческом языке.

NLTK помогает с такими задачами, как разделение предложений на абзацы, определение части речи определенных фраз, акцентирование основной темы, анализ настроений NLTK и т. д . Эта библиотека удобна для подготовки текста для будущих исследований, например, при использовании моделей.

NLTK также помогает переводить слова в числа. Он содержит все необходимые инструменты для НЛП.

Список характерных особенностей NLTK:

• Анализ настроений NLTK
• Токенизация
• Классификация текстов
• Разбор
• Маркировка частями речи
• Стемминг

Вы можете установить NLTK с помощью следующей команды:

пип установить NLTK

Ознакомьтесь с официальной документацией NLTK здесь .

3. ПиНЛПИ:

Эта библиотека Python для НЛП включает в себя разнообразные модули для частых и менее частых задач НЛП. Он помогает выполнять фундаментальные задачи, такие как извлечение n-грамм и списков частот, а также разработка простой языковой модели.

Он может читать и обрабатывать форматы данных Moses++, GIZA, Taggerdata, SoNaR и TiMBL. Целый модуль посвящен работе с FoLiA (формат документа XML для аннотирования языковых ресурсов, таких как корпуса).

Здесь вы можете получить официальную документацию PyNLPI.

4. Базовое НЛП:

CoreNLP помогает разрабатывать лингвистические аннотации для текста, такие как части речи, границы токенов и предложений, именованные объекты, настроения, временные и числовые значения, анализатор зависимостей и групп, атрибуции цитат и отношения между словами.

Эта библиотека поддерживает человеческие языки, включая английский, китайский, арабский, немецкий, французский и испанский. Хотя он написан на Java, он также поддерживает Python. Работа Core NLP означает прием необработанного текста, передачу его через серию аннотаторов NLP и создание окончательного набора аннотаций.

Получите больше информации о CoreNLP с его официальной документацией .

5. Генсим:

Gensim — известный пакет Python для выполнения задач НЛП. Его исключительная функция использует инструменты моделирования векторного пространства и тематического моделирования для анализа семантического сходства между двумя документами.

Алгоритмы, содержащиеся в этой библиотеке, не зависят от объема памяти для размера корпуса. Следовательно, он может обрабатывать ввод, превышающий размер ОЗУ. Две ключевые особенности Gensim — отличная оптимизация использования памяти и скорость обработки. Gensim работает с массивными наборами данных и может обрабатывать потоки данных.

Gensim включает в себя такие методы, как скрытое распределение Дирихле (LDA), случайные проекции (RP), латентный семантический анализ, иерархический процесс Дирихле (HDP) и глубокое обучение word2vec. Все эти методы помогают решить проблемы естественного языка.

Другие его функции включают векторизацию tf.idf, document2vec, word2vec, скрытое распределение Дирихле и скрытый семантический анализ.

Gensim широко используется для определения сходства текста, преобразования документов и слов в векторы и обобщения текста.

Вы можете установить Gensim, используя: pip install gensim

Ознакомьтесь с официальными подробностями Gensim здесь .

6. Полиглот:

Polyglot не так известен, как другие библиотеки Python NLP. Тем не менее, он по-прежнему широко используется для обеспечения экстраординарного объема анализа с возможностью охвата различных языков.

Высокая эффективность использования и простота делают его превосходным вариантом для проектов, требующих языка, который SpaCy не поддерживает. Кроме того, пакет Polyglot предлагает CLI (интерфейс командной строки) и доступ к библиотеке с помощью конвейерных методов.

Список ключевых возможностей Полиглота:

• Определение языка (поддерживает 196 языков)
• Токенизация (поддерживает 165 языков)
• Вложения Word (поддерживает 137 языков)
• Анализ настроений (поддерживает 136 языков)
• Распознавание имен (поддерживает 40 языков)
• Часть речевых тегов (поддерживает 16 языков)

Ознакомьтесь с полной документацией Polyglot , чтобы получить дополнительные сведения.

7. Узор:

Библиотека шаблонов известна тем, что предлагает такие функции, как анализ настроений, тегирование частей речи и моделирование векторного пространства. Он поддерживает синтаксический анализатор DOM, поисковый робот и API Twitter и Facebook. Его обычное использование для веб-майнинга делает его непригодным для работы над другими проектами обработки естественного языка.

Как правило, Pattern преобразует данные HTML в обычный текст и устраняет орфографические ошибки в текстовых данных. Он имеет встроенные инструменты для очистки различных известных веб-сервисов и источников, включая Google, Facebook, Twitter, Wikipedia, Generic RSS и т. д. Все эти инструменты доступны в виде модулей Python.

Библиотека шаблонов использует несколько низкоуровневых функций, что позволяет любому напрямую использовать функции НЛП, векторы, поиск n-грамм и графики.

Узнайте больше о библиотеке Pattern из ее официальной документации .

8. АлленНЛП:

Когда дело доходит до инструментов обработки естественного языка, AllenNLP является одной из самых передовых библиотек в настоящее время в отрасли. Это влечет за собой набор библиотек и инструментов, использующих утилиты PyTorch.

Особенно для исследований и бизнеса, это идеальный выбор. Вместо создания модели с нуля с помощью PyTorch ее проще сделать с помощью AllenNLP. Более того, AllenNLP предоставляет комплексные возможности НЛП; однако он должен быть оптимизирован для скорости.

Ключевые особенности AllenNLP:

• Помогает в мультимодальных текстовых и визуальных задачах, таких как визуальные ответы на вопросы (VQA)
• Задачи классификации
• Классификация пар
• Маркировка последовательности

Чтобы узнать больше об использовании, установке и использовании AllenNLP, ознакомьтесь с его официальной документацией здесь .

9. TextBlob:

Эта библиотека Python NLP обычно используется для задач NLP, таких как извлечение именной фразы, голосовые теги, классификация и анализ настроений. Он основан на библиотеке NLTK. Часто он используется для анализа настроений, исправления орфографии, а также для определения перевода и языка.

Удобный интерфейс TextBlob предлагает доступ к основным задачам NLP, таким как извлечение слов, анализ настроений, синтаксический анализ и т. д. Для начинающих это идеальный выбор.

Основные возможности TextBlob:

• Помогает исправить орфографию
• Помогает в извлечении фазы существительного
• Поддерживает огромное количество языков (диапазон: 16 — 196) для разных задач

Узнайте больше об использовании и установке TextBlob из официальной документации, доступной здесь .

10. Scikit-Learn:

Scikit-learn — это превосходная библиотека, предлагающая широкий ассортимент алгоритмов НЛП и новейшие функции. Эти функции и алгоритмы помогают разработчикам создавать модели машинного обучения.

Scikit-learn имеет встроенные методы класса для управления проблемами классификации текста. Его выдающаяся документация поможет вам максимально использовать ресурсы и другие его известные пакеты для фундаментальных операций НЛП.

Это помогает разработчикам Python изучать и создавать MLM. Кроме того, это отличный выбор для выполнения основных операций НЛП. Включены различные автоматические методы класса.

Более подробную информацию о библиотеке Scikit-Learn вы можете получить из ее официальной документации .

Изучите программирование на Python с UpGrad:

Знание лучших библиотек Python NLP потребует от вас в первую очередь начать свою карьеру программиста, и UpGrad’s Python Programming — Coding Bootcamp Online — лучший способ сделать это! Курс разработан гибко, что позволяет вам получить превосходное образование от отраслевых экспертов в соответствии с вашим графиком.

Этот учебный лагерь отлично подходит для начинающих программистов, которые стремятся изучить программирование на Python и сделать карьеру в области науки о данных. Курс включает в себя живые интерактивные занятия и занятия по устранению сомнений с актуальной учебной программой.

Популярные блоги о машинном обучении и искусственном интеллекте

Вывод:

Библиотеки Python NLP помогают программистам Python разрабатывать необычные приложения для обработки текста. Эти библиотеки могут помочь организациям в получении визуальной информации из данных. Обязательно выберите библиотеку Python NLP, получив доступ к функциям и тому, как они соотносятся друг с другом как часть одного пакета.

Рекомендуемая программа для вас: магистр наук в области машинного обучения и искусственного интеллекта