คำอธิบายไลบรารี Python NLP ยอดนิยม

NLP (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) ฝึกคอมพิวเตอร์ให้ตีความข้อความและคำพูดโดยจำลองการเชื่อมโยงกันของมนุษย์ NLP เป็นหนึ่งในหัวข้อที่โดดเด่นที่สุดของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งจำกัดเฉพาะผู้เชี่ยวชาญ NLP เท่านั้น โชคดีที่เครื่องมือ NLP ที่พัฒนาขึ้นก่อนหน้านี้มีประโยชน์ในการช่วยในการเตรียมข้อความผ่านกลยุทธ์การฝึกอบรมแบบเดิม

โปรแกรม AI & ML ของเราในสหรัฐอเมริกา

Python เป็นภาษาที่ใช้อย่างมากสำหรับ Machine Learning และการใช้งานยังครอบคลุมถึง NLP อีกด้วย เพื่อทำให้การประมวลผลข้อความใน ML ง่ายขึ้น ไลบรารี Python NLP ได้ขยายความช่วยเหลือในการสร้างแบบจำลอง ML และอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพ

ลงทะเบียน เรียนหลักสูตร Machine Learning จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

ด้านล่างนี้คือ ไลบรารี Python NLP ที่ดีที่สุด ที่สามารถวิเคราะห์ภาษามนุษย์และปรับปรุงการประมวลผลข้อความ

รายการไลบรารี Python NLP ชั้นนำ:

• spaCy
• NLTK
• PyNLPI
• Core NLP
• เกนซิม
• พูดได้หลายภาษา
• ลวดลาย
• AllenNLP
• Text Blob
• Scikit-เรียนรู้

1. spaCy:

spaCy เป็นไลบรารี Python ที่คล่องตัวและคุ้มค่าซึ่งพัฒนาขึ้นสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ซับซ้อน Python spaCy ได้ มาจากการวิจัยที่ทันสมัยและมีวัตถุประสงค์เพื่อใช้ในผลิตภัณฑ์ในโลกแห่งความเป็นจริง

มันมีไปป์ไลน์ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า ปัจจุบันรองรับการใช้โทเค็นและการฝึกอบรมมากกว่า 60 ภาษา ไลบรารี Python NLP นี้มีความเร็วขั้นสูงและโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการแยกวิเคราะห์ การแท็ก การจัดประเภทข้อความ การระบุชื่อเอนทิตี และงานอื่นๆ

Python spaCy รวม กลไกการฝึกอบรมที่พร้อมสำหรับการผลิตและบรรจุภัณฑ์แบบจำลอง องค์กร และการจัดการเวิร์กโฟลว์อย่างง่าย spaCy ใช้โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการฝึกและมีเวกเตอร์คำในตัว

เอกสารทางการของ spaCy มีอยู่ ที่นี่

2. NLTK (ชุดเครื่องมือภาษาธรรมชาติ):

NLTK (Natural Language Toolkit) เป็นไลบรารี Python NLP ยอดนิยม ซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชัน Python เพื่อสื่อสารกับข้อมูลภาษามนุษย์

NLTK ช่วยในงานต่างๆ เช่น การแบ่งประโยคจากย่อหน้า การระบุส่วนของคำพูดของวลีเฉพาะ การเน้นหัวข้อหลัก และ การวิเคราะห์ความคิดเห็นของ NLTK เป็นต้น ไลบรารีนี้มีประโยชน์สำหรับข้อความพร้อมสำหรับการวิจัยในอนาคต เช่น เมื่อใช้แบบจำลอง

NLTK ยังช่วยแปลคำเป็นตัวเลข มีเครื่องมือที่จำเป็นทั้งหมดสำหรับ NLP

รายการคุณสมบัติเด่นของ NLTK:

• การ วิเคราะห์ความเชื่อมั่น NLTK
• Tokenization
• การจัดประเภทข้อความ
• การแยกวิเคราะห์
• การติดแท็กบางส่วนของคำพูด
• ต้นกำเนิด

คุณสามารถติดตั้ง NLTK ผ่านคำสั่งต่อไปนี้:

pip ติดตั้ง NLTK

ตรวจสอบเอกสารอย่างเป็นทางการของ NLTK ที่ นี่

3. PyNLPI:

ไลบรารี Python สำหรับ NLP นี้มีโมดูลที่หลากหลายสำหรับงาน NLP ที่มีความถี่และความถี่น้อยกว่า ช่วยทำงานพื้นฐานให้สำเร็จ เช่น การแยก n-gram และรายการความถี่ และพัฒนาโมเดลภาษาอย่างง่าย

สามารถอ่านและประมวลผลรูปแบบข้อมูล Moses++, GIZA, Taggerdata, SoNaR และ TiMBL โมดูลทั้งหมดทุ่มเทให้กับการทำงานกับ FoLiA (รูปแบบเอกสาร XML สำหรับคำอธิบายประกอบทรัพยากรภาษาเช่น corpora)

คุณสามารถรับเอกสารอย่างเป็นทางการของ PyNLPI ได้ที่ นี่

4. NLP หลัก:

CoreNLP ช่วยพัฒนาคำอธิบายประกอบทางภาษาสำหรับข้อความ เช่น ส่วนของคำพูด ขอบเขตโทเค็นและประโยค เอนทิตีที่มีชื่อ ความรู้สึก ค่าชั่วคราวและตัวเลข ตัวแยกวิเคราะห์การพึ่งพาและการเลือกตั้ง การระบุแหล่งที่มาของคำพูด และความสัมพันธ์ระหว่างคำ

ห้องสมุดนี้รองรับภาษามนุษย์ รวมถึงภาษาอังกฤษ จีน อาหรับ เยอรมัน ฝรั่งเศส และสเปน แม้ว่าจะเขียนด้วยภาษาจาวา แต่ก็รองรับ Python ด้วยเช่นกัน การทำงานของ Core NLP บ่งชี้ว่ายอมรับข้อความดิบ ส่งต่อไปยังชุดคำอธิบายประกอบ NLP และสร้างชุดคำอธิบายประกอบขั้นสุดท้าย

รับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ CoreNLP พร้อม เอกสารอย่างเป็น ทางการ

5. เกนซิม:

Gensim เป็นแพ็คเกจ Python ที่มีชื่อเสียงสำหรับการทำงาน NLP คุณลักษณะพิเศษนี้ใช้ประโยชน์จากการสร้างแบบจำลองพื้นที่เวกเตอร์และเครื่องมือสร้างแบบจำลองหัวข้อเพื่อวิเคราะห์ความคล้ายคลึงทางความหมายระหว่างเอกสารสองฉบับ

อัลกอริธึมที่ประกอบด้วยหน่วยความจำไม่ขึ้นกับขนาดคลังข้อมูลในไลบรารีนี้ ดังนั้นจึงสามารถจัดการกับอินพุตที่มีขนาดใหญ่กว่า RAM ได้ คุณสมบัติหลักสองประการของ Gensim คือการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้หน่วยความจำและความเร็วในการประมวลผลที่ยอดเยี่ยม Gensim ทำงานร่วมกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และสามารถประมวลผลสตรีมข้อมูลได้

Gensim มีวิธีการต่างๆ เช่น Latent Dirichlet Allocation (LDA), Random Projections (RP), Latent Semantic Analysis, Hierarchical Dirichlet Process (HDP) และ word2vec deep learning วิธีการทั้งหมดเหล่านี้ช่วยแก้ปัญหาภาษาธรรมชาติ

คุณสมบัติอื่น ๆ ได้แก่ tf.idf vectorization, document2vec, word2vec, Dirichlet Allocation แฝงและการวิเคราะห์ความหมายแฝง

Gensim ใช้กันอย่างแพร่หลายในการระบุความคล้ายคลึงของข้อความ แปลงเอกสารและคำให้เป็นเวกเตอร์ และสรุปข้อความ

คุณสามารถติดตั้ง Gensim ได้โดยใช้: pip install gensim

ตรวจสอบรายละเอียดอย่างเป็นทางการของ Gensim ที่ นี่

6. พูดได้หลายภาษา:

Polyglot ไม่ได้มีชื่อเสียงเท่าไลบรารี Python NLP อื่น ๆ อย่างไรก็ตาม ยังคงใช้กันอย่างแพร่หลายเพื่อให้ขอบเขตการวิเคราะห์ที่ไม่ธรรมดา พร้อมความสามารถในการรวมภาษาที่หลากหลาย

ประสิทธิภาพการใช้งานสูงและความเรียบง่ายทำให้เป็นตัวเลือกที่โดดเด่นสำหรับโครงการที่ต้องใช้ภาษาที่ SpaCy ไม่รองรับ นอกจากนี้ แพ็คเกจ Polyglot ยังมี CLI (อินเตอร์เฟสบรรทัดคำสั่ง) และการเข้าถึงไลบรารีผ่านวิธีการไปป์ไลน์

รายการคุณสมบัติหลักของ Polyglot:

• การตรวจจับภาษา (รองรับ 196 ภาษา)
• Tokenization (รองรับ 165 ภาษา)
• Word Embeddings (รองรับ 137 ภาษา)
• การวิเคราะห์ความคิดเห็น (รองรับ 136 ภาษา)
• การรู้จำชื่อเอนทิตี (รองรับ 40 ภาษา)
• ส่วนหนึ่งของการแท็กคำพูด (รองรับ 16 ภาษา)

ตรวจสอบ เอกสารฉบับสมบูรณ์ของ Polyglot เพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติม

7. รูปแบบ:

ไลบรารีรูปแบบมีชื่อเสียงในด้านการนำเสนอคุณลักษณะต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ความคิดเห็น การติดแท็กบางส่วนของคำพูด และการสร้างแบบจำลองพื้นที่เวกเตอร์ รองรับตัวแยกวิเคราะห์ DOM โปรแกรมรวบรวมข้อมูลเว็บ และ API ของ Twitter และ Facebook การใช้งานทั่วไปสำหรับการขุดเว็บทำให้ไม่เพียงพอที่จะทำงานในโครงการประมวลผลภาษาธรรมชาติอื่นๆ

โดยทั่วไป รูปแบบจะแปลงข้อมูล HTML เป็นข้อความธรรมดาและแก้ไขข้อผิดพลาดการสะกดคำในข้อมูลที่เป็นข้อความ มีเครื่องมือในตัวสำหรับการคัดลอกบริการเว็บและแหล่งข้อมูลที่มีชื่อเสียงต่างๆ รวมถึง Google, Facebook, Twitter, Wikipedia, Generic RSS เป็นต้น เครื่องมือทั้งหมดเหล่านี้สามารถเข้าถึงได้เป็นโมดูล Python

ไลบรารีรูปแบบใช้ฟังก์ชันระดับล่างเพียงเล็กน้อย ทำให้ทุกคนสามารถใช้ฟังก์ชัน NLP เวกเตอร์ การค้นหา n-gram และกราฟได้โดยตรง

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับไลบรารี Pattern จาก เอกสารอย่างเป็น ทางการ

8. อัลเลนเอ็นแอลพี:

เมื่อพูดถึงเครื่องมือประมวลผลภาษาธรรมชาติ AllenNLP เป็นหนึ่งในห้องสมุดที่ทันสมัยที่สุดในอุตสาหกรรมนี้ ประกอบด้วยไลบรารีและเครื่องมือต่างๆ ที่ใช้ยูทิลิตีของ PyTorch

โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการวิจัยและธุรกิจ เป็นตัวเลือกที่สมบูรณ์แบบ แทนที่จะสร้างแบบจำลองตั้งแต่เริ่มต้นด้วย PyTorch มันง่ายกว่าที่จะสร้างด้วย AllenNLP นอกจากนี้ AllenNLP ยังให้ความสามารถ NLP ที่ครอบคลุม อย่างไรก็ตาม มันจะต้องได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับความเร็ว

คุณสมบัติที่สำคัญของ AllenNLP:

• ช่วยในการเขียนข้อความ + การมองเห็น หลายรูปแบบ เช่น การตอบคำถามด้วยภาพ (VQA)
• งานจำแนก
• การจำแนกคู่
• การติดแท็กตามลำดับ

หากต้องการทำความเข้าใจเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้งาน การติดตั้ง และการใช้งาน AllenNLP โปรดดูเอกสารประกอบอย่างเป็นทางการ ที่ นี่

9. TextBlob:

ไลบรารี Python NLP นี้มักใช้สำหรับงาน NLP เช่น การแยกคำนาม การแท็กด้วยเสียง การจัดประเภท และการวิเคราะห์ความรู้สึก มันขึ้นอยู่กับห้องสมุด NLTK มักใช้สำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก การแก้ไขตัวสะกด และการแปลและการตรวจจับภาษา

อินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายของ TextBlob ให้การเข้าถึงงาน NLP พื้นฐาน เช่น การแยกคำ การวิเคราะห์ความรู้สึก การแยกวิเคราะห์ ฯลฯ สำหรับผู้เริ่มต้น ตัวเลือกนี้เป็นตัวเลือกที่สมบูรณ์แบบ

คุณสมบัติที่สำคัญของ TextBlob:

• ช่วยในการแก้ไขตัวสะกด
• ช่วยในการแยกคำนาม
• รองรับภาษาจำนวนมาก (ช่วง: 16 – 196) สำหรับงานต่างๆ

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้งานและการติดตั้ง TextBlob พร้อมเอกสารทางการได้ ที่ นี่

10. Scikit-เรียนรู้:

Scikit-learn เป็นห้องสมุดชั้นเยี่ยมที่มีอัลกอริธึม NLP หลากหลายประเภทและคุณสมบัติล่าสุด ฟีเจอร์และอัลกอริธึมเหล่านี้ช่วยนักพัฒนาในการสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

Scikit-learn มีวิธีการเรียนในตัวเพื่อจัดการปัญหาการจัดประเภทข้อความ เอกสารที่โดดเด่นช่วยให้คุณเก็บเกี่ยวทรัพยากรและแพ็คเกจที่มีชื่อเสียงอื่นๆ สำหรับการดำเนินงาน NLP ขั้นพื้นฐาน

ช่วยให้นักพัฒนา Python เรียนรู้และสร้าง MLM นอกจากนี้ยังเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการดำเนินการ NLP ขั้นพื้นฐาน รวมวิธีการเรียนอัตโนมัติต่างๆ

คุณสามารถดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับห้องสมุด Scikit-Learn ได้จาก เอกสารอย่างเป็น ทางการ

เรียนรู้การเขียนโปรแกรม Python ด้วย UpGrad:

ความรู้เกี่ยวกับไลบรารี Python NLP ชั้นนำจะทำให้คุณต้องเริ่มต้นอาชีพการเขียนโปรแกรมของคุณก่อน และ Python Programming ของ UpGrad – Coding Bootcamp Online เป็นวิธีที่ดีที่สุดในการทำเช่นนั้น! หลักสูตรนี้ได้รับการออกแบบมาอย่างยืดหยุ่น ช่วยให้คุณได้รับการศึกษาที่เหนือกว่าจากผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมภายในตารางเวลาของคุณ

Bootcamp นี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับผู้เริ่มต้นเขียนโค้ดที่ต้องการสำรวจการเขียนโปรแกรม Python และอาชีพด้าน Data Science หลักสูตรนี้ประกอบด้วยชั้นเรียนแบบโต้ตอบสดและเซสชันการขจัดข้อสงสัยด้วยหลักสูตรที่ทันสมัย

บล็อกการเรียนรู้ของเครื่องยอดนิยมและปัญญาประดิษฐ์

บทสรุป:

ไลบรารี Python NLP ช่วยให้โปรแกรมเมอร์ Python พัฒนาแอปประมวลผลข้อความที่ไม่ธรรมดา ห้องสมุดเหล่านี้สามารถช่วยองค์กรในการรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้เลือกไลบรารี Python NLP โดยการเข้าถึงคุณลักษณะและความสัมพันธ์ระหว่างกันโดยเป็นส่วนหนึ่งของแพ็คเกจเดียว

โปรแกรมเด่นสำหรับคุณ: วิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์