頂級 Python NLP 庫解釋

NLP（自然語言處理）訓練計算機通過複製人類連貫性來解釋文本和口語。 NLP 是人工智能 (AI) 技術最突出的主題之一，僅限於 NLP 專家。 幸運的是，以前開發的 NLP 工具現在可以通過傳統的訓練策略來幫助準備文本。

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Python 是一種用於機器學習的重要語言，它的使用範圍也擴展到了 NLP。 為了簡化 ML 中的文本處理，Python NLP 庫在創建有效的 ML 模型和算法方面提供了幫助。

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以下是可以分析人類語言和簡化文本處理的最佳Python NLP 庫。

頂級 Python NLP 庫列表：

• 斯帕西
• NLTK
• PyNLPI
• 核心自然語言處理
• 根西姆
• 多語種
• 圖案
• 艾倫NLP
• 文本塊
• Scikit-學習

1.斯帕西：

spaCy 是一個敏捷且經濟高效的 Python 庫，專為複雜的自然語言處理而開發。 Python spaCy是在前沿研究之後衍生出來的，旨在用於現實世界的產品。

它包含預先訓練的管道。 目前，它支持 60 多種語言的標記化和培訓。 這個 Python NLP 庫具有用於解析、標記、文本分類、命名實體識別和其他任務的高級速度和神經網絡模型。

Python spaCy結合了生產就緒的訓練機制和簡單的模型打包、組織和工作流管理。 spaCy 使用神經網絡進行訓練，並且還具有內置的詞向量。

spaCy 的官方文檔可在此處獲得

2. NLTK（自然語言工具包）：

NLTK（自然語言工具包）是一個流行的 Python NLP 庫，廣泛用於開發 Python 應用程序以與人類語言數據進行通信。

NLTK 有助於完成諸如從段落中分割句子、識別特定短語的語音部分、強調其主要主題和NLTK 情感分析等任務。該庫可以方便地為將來的研究準備文本，例如，在使用模型時。

NLTK 還有助於將單詞翻譯成數字。 它包含 NLP 的所有必要工具。

NLTK 的突出特點列表：

• NLTK情緒分析
• 代幣化
• 文本分類
• 解析
• 詞性標註
• 詞幹

您可以通過以下命令安裝 NLTK：

點安裝 NLTK

在此處查看 NLTK 的官方文檔。

3. PyNLPI：

這個用於 NLP 的 Python 庫包括用於頻繁和不太頻繁的 NLP 任務的各種模塊。 它有助於完成基本任務，例如提取 n-gram 和頻率列表以及開發簡單的語言模型。

它可以讀取和處理 Moses++、GIZA、Taggerdata、SoNaR 和 TiMBL 數據格式。 整個模塊專門用於使用 FoLiA（用於註釋語料庫等語言資源的 XML 文檔格式）。

在這裡你可以得到 PyNLPI 的官方文檔。

4.核心NLP：

CoreNLP 幫助開發文本的語言註釋，例如詞性、標記和句子邊界、命名實體、情感、時間和數值、依賴和選區解析器、引用屬性以及單詞之間的關係。

該庫支持人類語言，包括英語、中文、阿拉伯語、德語、法語和西班牙語。 雖然是用 Java 編寫的，但它也支持 Python。 Core NLP 的工作表明接受原始文本，將其傳遞給一系列 NLP 註釋器，並生成最終的註釋集。

通過其官方文檔獲取有關 CoreNLP 的更多信息。

5. 根西姆：

Gensim 是一個著名的 Python 包，用於執行 NLP 作業。 其卓越的功能利用向量空間建模和主題建模工具來分析兩個文檔之間的語義相似性。

包含算法對於該庫中的語料庫大小而言與內存無關。 因此，它可以處理大於 RAM 的輸入。 Gensim 的兩個關鍵特性是出色的內存使用優化和處理速度。 Gensim 使用海量數據集，可以處理數據流。

Gensim 需要潛在狄利克雷分配 (LDA)、隨機投影 (RP)、潛在語義分析、分層狄利克雷過程 (HDP) 和 word2vec 深度學習等方法。 所有這些方法都有助於解決自然語言問題。

它的其他功能包括 tf.idf 矢量化、document2vec、word2vec、潛在狄利克雷分配和潛在語義分析。

Gensim 廣泛用於發現文本相似性、將文檔和單詞轉換為向量以及總結文本。

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

在此處查看 Gensim 的官方詳細信息。

6. 多語種：

Polyglot 並不像其他 Python NLP 庫那樣出名。 但是，它仍然被廣泛用於提供非凡的分析範圍，並具有涵蓋多種語言的能力。

高使用效率和簡單性使其成為需要 SpaCy 不支持的語言的項目的出色選擇。 此外，Polyglot 包提供 CLI（命令行界面）和通過管道方法訪問庫。

Polyglot 的主要功能列表：

• 語言檢測（支持196種語言）
• 標記化（支持 165 種語言）
• 詞嵌入（支持 137 種語言）
• 情緒分析（支持136種語言）
• 名稱實體識別（支持40種語言）
• 詞性標註（支持 16 種語言）

查看Polyglot 的完整文檔以獲取更多詳細信息。

7.圖案：

模式庫以提供情感分析、詞性標註和向量空間建模等功能而聞名。 它支持 DOM 解析器、網絡爬蟲以及 Twitter 和 Facebook API。 它在網絡挖掘中的常見用途使其不足以處理其他自然語言處理項目。

通常，Pattern 將 HTML 數據轉換為純文本並解決文本數據中的拼寫錯誤。 它具有用於抓取各種著名 Web 服務和資源的內置工具，包括 Google、Facebook、Twitter、Wikipedia、Generic RSS 等。所有這些工具都可以作為 Python 模塊訪問。

模式庫使用很少的低級功能，允許任何人直接使用 NLP 函數、向量、n-gram 搜索和圖形。

從其官方文檔中了解更多關於 Pattern 庫的信息。

8.艾倫NLP：

談到自然語言處理工具，AllenNLP 是目前業內最前沿的庫之一。 它需要使用 PyTorch 實用程序的各種庫和工具。

特別是對於研究和商業來說，它是一個完美的選擇。 與其使用 PyTorch 從頭開始構建模型，不如使用 AllenNLP 更容易。 此外，AllenNLP 提供了全面的 NLP 能力； 但是，它必須針對速度進行優化。

AllenNLP 的主要特點：

• 協助文本 + 視覺多模式任務，如視覺問答 (VQA)
• 分類任務
• 對分類
• 序列標記

想了解更多關於 AllenNLP 的使用和安裝使用，請在此處查看其官方文檔。

9. 文本塊：

這個 Python NLP 庫通常用於 NLP 任務，如名詞短語提取、語音標記、分類和情感分析。 它基於 NLTK 庫。 通常，它用於情感分析、拼寫校正以及翻譯和語言檢測。

TextBlob 的用戶友好界面提供了對基本 NLP 任務的訪問，例如單詞提取、情感分析、解析等。對於初學者來說，它是一個完美的選擇。

TextBlob 的主要特點：

• 有助於拼寫更正
• 有助於名詞相位提取
• 支持用於各種任務的大量語言（範圍：16 – 196）

通過此處提供的官方文檔了解有關 TextBlob 的使用和安裝的更多信息。

10. Scikit-Learn：

Scikit-learn 是一個提供各種 NLP 算法和最新功能的最高級庫。 這些功能和算法可幫助開發人員創建機器學習模型。

Scikit-learn 有內置的類方法來管理文本分類問題。 其出色的文檔可幫助您獲得大部分資源以及其他用於基本 NLP 操作的著名軟件包。

它可以幫助 Python 開發人員學習和構建 MLM。 此外，它是執行基本 NLP 操作的絕佳選擇。 包括各種自動類方法。

您可以從其官方文檔中獲得有關 Scikit-Learn 庫的更多詳細信息。

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結論：

Python NLP 庫幫助 Python 程序員開發非凡的文本處理應用程序。 這些庫可以幫助組織從數據中獲得視覺洞察力。 確保通過訪問功能以及它們作為單個包的一部分如何相互關聯來選擇 Python NLP 庫。

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