顶级 Python NLP 库解释

NLP（自然语言处理）训练计算机通过复制人类连贯性来解释文本和口语。 NLP 是人工智能 (AI) 技术最突出的主题之一，仅限于 NLP 专家。 幸运的是，以前开发的 NLP 工具现在可以通过传统的训练策略来帮助准备文本。

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Python 是一种用于机器学习的重要语言，它的使用范围也扩展到了 NLP。 为了简化 ML 中的文本处理，Python NLP 库在创建有效的 ML 模型和算法方面提供了帮助。

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以下是可以分析人类语言和简化文本处理的最佳Python NLP 库。

顶级 Python NLP 库列表：

• 斯帕西
• NLTK
• PyNLPI
• 核心自然语言处理
• 根西姆
• 多语种
• 图案
• 艾伦NLP
• 文本块
• Scikit-学习

1.斯帕西：

spaCy 是一个敏捷且经济高效的 Python 库，专为复杂的自然语言处理而开发。 Python spaCy是在前沿研究之后衍生出来的，旨在用于现实世界的产品。

它包含预先训练的管道。 目前，它支持 60 多种语言的标记化和培训。 这个 Python NLP 库具有用于解析、标记、文本分类、命名实体识别和其他任务的高级速度和神经网络模型。

Python spaCy结合了生产就绪的训练机制和简单的模型打包、组织和工作流管理。 spaCy 使用神经网络进行训练，并且还具有内置的词向量。

spaCy 的官方文档可在此处获得

2. NLTK（自然语言工具包）：

NLTK（自然语言工具包）是一个流行的 Python NLP 库，广泛用于开发 Python 应用程序以与人类语言数据进行通信。

NLTK 有助于完成诸如从段落中分割句子、识别特定短语的语音部分、强调其主要主题和NLTK 情感分析等任务。该库可以方便地为将来的研究准备文本，例如，在使用模型时。

NLTK 还有助于将单词翻译成数字。 它包含 NLP 的所有必要工具。

NLTK 的突出特点列表：

• NLTK情绪分析
• 代币化
• 文本分类
• 解析
• 词性标注
• 词干

您可以通过以下命令安装 NLTK：

点安装 NLTK

在此处查看 NLTK 的官方文档。

3. PyNLPI：

这个用于 NLP 的 Python 库包括用于频繁和不太频繁的 NLP 任务的各种模块。 它有助于完成基本任务，例如提取 n-gram 和频率列表以及开发简单的语言模型。

它可以读取和处理 Moses++、GIZA、Taggerdata、SoNaR 和 TiMBL 数据格式。 整个模块专门用于使用 FoLiA（用于注释语料库等语言资源的 XML 文档格式）。

在这里你可以得到 PyNLPI 的官方文档。

4.核心NLP：

CoreNLP 帮助开发文本的语言注释，例如词性、标记和句子边界、命名实体、情感、时间和数值、依赖和选区解析器、引用属性以及单词之间的关系。

该库支持人类语言，包括英语、中文、阿拉伯语、德语、法语和西班牙语。 虽然是用 Java 编写的，但它也支持 Python。 Core NLP 的工作表明接受原始文本，将其传递给一系列 NLP 注释器，并生成最终的注释集。

通过其官方文档获取有关 CoreNLP 的更多信息。

5. 根西姆：

Gensim 是一个著名的 Python 包，用于执行 NLP 作业。 其卓越的功能利用向量空间建模和主题建模工具来分析两个文档之间的语义相似性。

包含算法对于该库中的语料库大小而言与内存无关。 因此，它可以处理大于 RAM 的输入。 Gensim 的两个关键特性是出色的内存使用优化和处理速度。 Gensim 使用海量数据集，可以处理数据流。

Gensim 需要潜在狄利克雷分配 (LDA)、随机投影 (RP)、潜在语义分析、分层狄利克雷过程 (HDP) 和 word2vec 深度学习等方法。 所有这些方法都有助于解决自然语言问题。

它的其他功能包括 tf.idf 矢量化、document2vec、word2vec、潜在狄利克雷分配和潜在语义分析。

Gensim 广泛用于发现文本相似性、将文档和单词转换为向量以及总结文本。

您可以使用以下命令安装 Gensim： pip install gensim

在此处查看 Gensim 的官方详细信息。

6. 多语种：

Polyglot 并不像其他 Python NLP 库那样出名。 但是，它仍然被广泛用于提供非凡的分析范围，并具有涵盖多种语言的能力。

高使用效率和简单性使其成为需要 SpaCy 不支持的语言的项目的出色选择。 此外，Polyglot 包提供 CLI（命令行界面）和通过管道方法访问库。

Polyglot 的主要功能列表：

• 语言检测（支持196种语言）
• 标记化（支持 165 种语言）
• 词嵌入（支持 137 种语言）
• 情绪分析（支持136种语言）
• 名称实体识别（支持40种语言）
• 词性标注（支持 16 种语言）

查看Polyglot 的完整文档以获取更多详细信息。

7.图案：

模式库以提供情感分析、词性标注和向量空间建模等功能而闻名。 它支持 DOM 解析器、网络爬虫以及 Twitter 和 Facebook API。 它在网络挖掘中的常见用途使其不足以处理其他自然语言处理项目。

通常，Pattern 将 HTML 数据转换为纯文本并解决文本数据中的拼写错误。 它具有用于抓取各种著名 Web 服务和资源的内置工具，包括 Google、Facebook、Twitter、Wikipedia、Generic RSS 等。所有这些工具都可以作为 Python 模块访问。

模式库使用很少的低级功能，允许任何人直接使用 NLP 函数、向量、n-gram 搜索和图形。

从其官方文档中了解更多关于 Pattern 库的信息。

8.艾伦NLP：

谈到自然语言处理工具，AllenNLP 是目前业内最前沿的库之一。 它需要使用 PyTorch 实用程序的各种库和工具。

特别是对于研究和商业来说，它是一个完美的选择。 与其使用 PyTorch 从头开始​​构建模型，不如使用 AllenNLP 更容易。 此外，AllenNLP 提供了全面的 NLP 能力； 但是，它必须针对速度进行优化。

AllenNLP 的主要特点：

• 协助文本 + 视觉多模式任务，如视觉问答 (VQA)
• 分类任务
• 对分类
• 序列标记

想了解更多关于 AllenNLP 的使用和安装使用，请在此处查看其官方文档。

9. 文本块：

这个 Python NLP 库通常用于 NLP 任务，如名词短语提取、语音标记、分类和情感分析。 它基于 NLTK 库。 通常，它用于情感分析、拼写校正以及翻译和语言检测。

TextBlob 的用户友好界面提供了对基本 NLP 任务的访问，例如单词提取、情感分析、解析等。对于初学者来说，它是一个完美的选择。

TextBlob 的主要特点：

• 有助于拼写更正
• 有助于名词相位提取
• 支持用于各种任务的大量语言（范围：16 – 196）

通过此处提供的官方文档了解有关 TextBlob 的使用和安装的更多信息。

10. Scikit-Learn：

Scikit-learn 是一个提供各种 NLP 算法和最新功能的最高级库。 这些功能和算法可帮助开发人员创建机器学习模型。

Scikit-learn 有内置的类方法来管理文本分类问题。 其出色的文档可帮助您获得大部分资源以及其他用于基本 NLP 操作的著名软件包。

它可以帮助 Python 开发人员学习和构建 MLM。 此外，它是执行基本 NLP 操作的绝佳选择。 包括各种自动类方法。

您可以从其官方文档中获得有关 Scikit-Learn 库的更多详细信息。

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结论：

Python NLP 库帮助 Python 程序员开发非凡的文本处理应用程序。 这些库可以帮助组织从数据中获得视觉洞察力。 确保通过访问功能以及它们作为单个包的一部分如何相互关联来选择 Python NLP 库。

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