En İyi Python NLP Kitaplıkları Açıklandı

NLP (Doğal Dil İşleme), bilgisayarları, insan tutarlılığını çoğaltarak metinleri ve konuşulan kelimeleri yorumlamak için eğitir. NLP, yalnızca NLP uzmanlarıyla sınırlı olan Yapay Zeka (AI) teknolojisinin en öne çıkan konularından biridir. Neyse ki, önceden geliştirilmiş NLP araçları artık geleneksel eğitim stratejileri aracılığıyla metin hazırlamaya yardımcı olmak için kullanışlıdır.

ABD'deki AI ve ML Programlarımız

Python, Makine Öğrenimi için önemli ölçüde kullanılan bir dildir ve kullanımı NLP'yi de kapsayacak şekilde genişler. ML'de metin işlemeyi basitleştirmek için Python NLP kitaplıkları, etkili ML modelleri ve algoritmaları oluşturmada yardım eli uzatır.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Makine Öğrenimi Kursuna Kaydolun . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Gelişmiş Sertifika Programları kazanın.

Aşağıda, insan dilini analiz edebilen ve metin işlemeyi kolaylaştıran en iyi Python NLP kitaplıkları bulunmaktadır.

En iyi Python NLP Kütüphanelerinin listesi:

• spaCy
• NLTK
• PyNLPI
• Çekirdek NLP
• Gensim
• çok dilli
• Model
• AllenNLP
• Metin Blobu
• Scikit-Öğren

1. spaCy:

spaCy, gelişmiş Doğal Dil İşleme için geliştirilmiş çevik ve uygun maliyetli bir Python kitaplığıdır. Python spaCy , en son araştırmalardan sonra türetilmiştir ve gerçek dünya ürünlerinde kullanılması amaçlanmıştır.

Önceden eğitilmiş boru hatları içerir. Şu anda, 60'tan fazla dil için tokenleştirmeyi ve eğitimi desteklemektedir. Bu Python NLP kitaplığı, ayrıştırma, etiketleme, metin sınıflandırma, adlandırılmış varlık tanımlama ve diğer görevler için gelişmiş hız ve sinir ağı modellerine sahiptir.

Python spaCy , üretime hazır bir eğitim mekanizması ve basit model paketleme, organizasyon ve iş akışı yönetimi içerir. spaCy, eğitim için sinir ağlarını kullanır ve ayrıca yerleşik kelime vektörlerine sahiptir.

spaCy'nin resmi belgelerine buradan ulaşabilirsiniz

2. NLTK (Doğal Dil Araç Seti):

NLTK (Doğal Dil Araç Takımı), insan dili verileriyle iletişim kurmak için Python uygulamaları geliştirmek için yaygın olarak kullanılan popüler bir Python NLP kitaplığıdır.

NLTK, paragraflardan cümleleri bölme, belirli ifadelerin konuşma bölümünü belirleme, ana temasını vurgulama ve NLTK duygu analizi vb. gibi görevlerde yardımcı olur. Bu kitaplık, örneğin modelleri kullanırken, gelecekteki araştırmalar için metin hazırlamak için kullanışlıdır.

NLTK ayrıca kelimeleri sayılara çevirmeye de yardımcı olur. NLP için gerekli tüm araçları içerir.

NLTK'nın öne çıkan özelliklerinin listesi:

• NLTK duygu analizi
• Tokenizasyon
• Metin sınıflandırması
• Ayrıştırma
• Konuşma bölümü etiketleme
• kök salmak

NLTK'yı aşağıdaki komutla yükleyebilirsiniz:

pip kurulumu NLTK

NLTK'nın resmi belgelerine buradan göz atın .

3. PyNLPI:

NLP için bu Python kitaplığı, sık ve daha seyrek NLP görevleri için çeşitli modüller içerir. N-gramları ve sıklık listelerini çıkarmak ve basit bir dil modeli geliştirmek gibi temel görevlerin yerine getirilmesine yardımcı olur.

Moses++, GIZA, Taggerdata, SoNaR ve TiMBL veri formatlarını okuyabilir ve işleyebilir. Tüm bir modül FoLiA (corpora gibi dil kaynaklarına açıklama eklemek için XML belge formatı) ile çalışmaya adanmıştır.

PyNLPI'nin resmi belgelerine buradan ulaşabilirsiniz .

4. Çekirdek NLP:

CoreNLP, konuşma bölümleri, belirteç ve cümle sınırları, adlandırılmış varlıklar, duygu, zamansal ve sayısal değerler, bağımlılık ve seçim bölgesi ayrıştırıcısı, alıntı nitelikleri ve sözcükler arasındaki ilişkiler gibi metin için dilsel ek açıklamalar geliştirmeye yardımcı olur.

Bu kitaplık İngilizce, Çince, Arapça, Almanca, Fransızca ve İspanyolca dahil olmak üzere insan dillerini destekler. Java ile yazılmış olmasına rağmen Python'u da destekler. Core NLP'nin çalışması, ham metni kabul etmeyi, onu bir dizi NLP annotatöründen geçirmeyi ve son bir not seti üretmeyi gösterir.

Resmi belgeleriyle CoreNLP hakkında daha fazla bilgi edinin .

5. Gensim:

Gensim, NLP işlerini gerçekleştirmek için ünlü bir Python paketidir. Olağanüstü özelliği, iki belge arasındaki anlamsal benzerliği analiz etmek için vektör uzayı modelleme ve konu modelleme araçlarından yararlanır.

İçeren algoritmalar bu kütüphanede derlem boyutu için bellekten bağımsızdır. Bu nedenle, RAM'den daha büyük girdilerle başa çıkabilir. Gensim'in iki temel özelliği, mükemmel bellek kullanımı optimizasyonu ve işlem hızıdır. Gensim, büyük veri kümeleriyle çalışır ve veri akışlarını işleyebilir.

Gensim, Gizli Dirichlet Tahsisi (LDA), Rastgele Projeksiyonlar (RP), Gizli Semantik Analiz, Hiyerarşik Dirichlet Süreci (HDP) ve word2vec derin öğrenme gibi yöntemleri içerir. Tüm bu yöntemler, doğal dil sorunlarını çözmeye yardımcı olur.

Diğer özellikleri arasında tf.idf vektörleştirme, document2vec, word2vec, gizli Dirichlet Tahsisi ve gizli anlamsal analiz bulunur.

Gensim, metin benzerliklerini tespit etmek, belgeleri ve kelimeleri vektörlere dönüştürmek ve metni özetlemek için yaygın olarak kullanılır.

Gensim'i aşağıdakileri kullanarak kurabilirsiniz: pip install gensim

Gensim'in resmi ayrıntılarına buradan göz atın .

6. Çok dilli:

Polyglot, diğer Python NLP kütüphaneleri kadar ünlü değildir. Bununla birlikte, çeşitli dilleri kapsama yeteneği ile olağanüstü bir analiz kapsamı sağlamak için hala yaygın olarak kullanılmaktadır.

Yüksek kullanım verimliliği ve basitliği, onu SpaCy'nin desteklemediği bir dil gerektiren projeler için olağanüstü bir seçeneğe dönüştürür. Ayrıca Polyglot paketi, bir CLI (komut satırı arabirimi) ve ardışık düzen yöntemleri aracılığıyla kitaplık erişimi sunar.

Polyglot'un temel özelliklerinin listesi:

• Dil Algılama (196 dili destekler)
• Tokenizasyon (165 dili destekler)
• Kelime Gömmeleri (137 dili destekler)
• Duygu Analizi (136 dili destekler)
• Ad Varlık Tanıma (40 dili destekler)
• Konuşma Etiketlemenin bir parçası (16 dili destekler)

Daha fazla ayrıntı almak için Polyglot'un eksiksiz belgelerine bakın.

7. Desen:

Kalıp Kitaplığı, duygu analizi, konuşma parçası etiketleme ve vektör uzayı modelleme gibi özellikler sunmakla ünlüdür. Bir DOM ayrıştırıcısını, bir web tarayıcısını ve Twitter ve Facebook API'lerini destekler. Web madenciliği için yaygın olarak kullanılması, diğer doğal dil işleme projeleri üzerinde çalışmayı yetersiz kılmaktadır.

Tipik olarak, Model, HTML verilerini düz metne dönüştürür ve metinsel verilerdeki yazım hatalarını çözer. Google, Facebook, Twitter, Wikipedia, Generic RSS, vb. dahil olmak üzere çeşitli ünlü web hizmetlerini ve kaynaklarını kazımak için yerleşik araçlara sahiptir. Tüm bu araçlara Python modülleri olarak erişilebilir.

Model kitaplığı, birkaç alt düzey işlevsellik kullanır ve herkesin NLP işlevlerini, vektörleri, n-gram aramasını ve grafikleri doğrudan kullanmasına izin verir.

Resmi belgelerinden Pattern kitaplığı hakkında daha fazla bilgi edinin .

8. AllenNLP:

Doğal Dil İşleme Araçları söz konusu olduğunda, AllenNLP şu anda sektördeki en modern kütüphanelerden biridir. PyTorch'un yardımcı programlarını kullanan bir dizi kitaplık ve araç içerir.

Özellikle araştırma ve iş için mükemmel bir seçimdir. PyTorch ile sıfırdan bir model oluşturmak yerine AllenNLP ile yapmak daha kolaydır. Ayrıca, AllenNLP kapsamlı NLP yetenekleri sağlar; ancak, hız için optimize edilmelidir.

AllenNLP'nin temel özellikleri:

• Görsel Soru Yanıtlama (VQA) gibi metin + vizyon multimodal görevlerinde yardımcı olur
• sınıflandırma görevleri
• çift ​​sınıflandırma
• Sıra etiketleme

AllenNLP'nin kullanımı, kurulumu ve kullanımı hakkında daha fazla bilgi edinmek için resmi belgelerine buradan göz atın .

9. MetinBloğu:

Bu Python NLP kitaplığı, isim tümcesi çıkarma, ses etiketleme, sınıflandırma ve duygu analizi gibi NLP görevleri için yaygın olarak kullanılır. NLTK kütüphanesine dayanmaktadır. Sıklıkla duygu analizi, yazım düzeltme, çeviri ve dil tespiti için kullanılır.

TextBlob'un kullanıcı dostu arayüzü, kelime çıkarma, duygu analizi, ayrıştırma vb. gibi temel NLP görevlerine erişim sağlar. Yeni başlayanlar için mükemmel bir seçimdir.

TextBlob'un temel özellikleri:

• Yazım düzeltmesine yardımcı olur
• İsim fazının çıkarılmasına yardımcı olur
• Çeşitli görevler için çok sayıda dili (aralık: 16 – 196) destekler

Burada bulunan resmi belgelerle TextBlob'un kullanımı ve kurulumu hakkında daha fazla bilgi edinin .

10. Scikit-Öğrenin:

Scikit-learn, çok çeşitli NLP algoritmaları ve en yeni özellikler sunan üstün bir kitaplıktır. Bu özellikler ve algoritmalar, geliştiricilerin makine öğrenimi modelleri oluşturmasına yardımcı olur.

Scikit-learn, metin sınıflandırma sorunlarını yönetmek için yerleşik sınıf yöntemlerine sahiptir. Olağanüstü belgeleri, temel NLP işlemleri için kaynaklardan ve diğer ünlü paketlerinden en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olur.

Python geliştiricilerinin MLM öğrenmesine ve oluşturmasına yardımcı olur. Ayrıca, temel NLP işlemlerini gerçekleştirmek için mükemmel bir seçimdir. Çeşitli Otomatik sınıf yöntemleri dahildir.

Scikit-Learn kitaplığı hakkında daha fazla ayrıntıyı resmi belgelerinden alabilirsiniz .

UpGrad ile Python Programlamayı Öğrenin:

En iyi Python NLP kitaplıkları bilgisi, önce programlama kariyerinize başlamanızı gerektirir ve UpGrad'ın Python Programlama – Çevrimiçi Kodlama Bootcamp Online bunu yapmanın en iyi yoludur! Kurs esnek bir şekilde tasarlanmıştır ve programınıza göre sektör uzmanlarından üstün eğitim almanıza olanak tanır.

Bu Eğitim Kampı, Python programlamayı ve Veri Biliminde bir kariyer keşfetmek isteyen kodlamaya yeni başlayanlar için son derece uygundur. Kurs, canlı etkileşimli sınıfları ve güncel bir müfredatla şüphe giderme oturumlarını içerir.

Popüler Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Blogları

Çözüm:

Python NLP kitaplıkları, Python programcılarının olağanüstü metin işleme uygulamaları geliştirmelerine yardımcı olur. Bu kitaplıklar, kuruluşlara verilerden görsel içgörüler elde etmede yardımcı olabilir. Özelliklere ve bunların birbirleriyle olan ilişkilerine tek bir paketin parçası olarak erişerek bir Python NLP kitaplığı seçtiğinizden emin olun.

Sizin için Öne Çıkan Program: Makine Öğrenimi ve Yapay Zekada Bilim Ustası