10 най-добри библиотеки на Python за обработка на естествен език

Python е широко смятан за най-добрия език за програмиране и е от решаващо значение за изкуствения интелект (AI) и машинно обучение задачи. Python е изключително ефективен език за програмиране в сравнение с други масови езици и е чудесен избор за начинаещи благодарение на командите и синтаксиса, подобни на английски. Друг един от най-добрите аспекти на езика за програмиране Python е, че той се състои от огромно количество библиотеки с отворен код, което го прави полезен за широк спектър от задачи. 

Python и NLP

Обработка на естествен език, или NLP, е област на AI, която има за цел да разбере семантиката и конотациите на естествените човешки езици. Интердисциплинарната област съчетава техники от областта на лингвистиката и компютърните науки, които се използват за създаване на технологии като чатботове и дигитални асистенти. 

Има много аспекти, които правят Python страхотен език за програмиране за NLP проекти, включително неговия прост синтаксис и прозрачна семантика. Разработчиците също така имат достъп до отлични канали за поддръжка за интеграция с други езици и инструменти. 

Може би най-добрият аспект на Python за NLP е, че той предоставя на разработчиците широк набор от NLP инструменти и библиотеки, които им позволяват да се справят с редица задачи, като моделиране на теми, класификация на документи, маркиране на част от речта (POS), вектори на думи, анализ на настроението и др. 

Нека да разгледаме 10-те най-добри библиотеки на Python за обработка на естествен език: 

1. Инструментариум за естествен език (NLTK) 

Начело на нашия списък е Natural Language Toolkit (NLTK), който се счита за най-добрата библиотека на Python за NLP. NLTK е важна библиотека, която поддържа задачи като класификация, маркиране, произтичане, анализиране и семантично разсъждение. Често се избира от начинаещи, които искат да се включат в областта на НЛП и машинното обучение. 

NLTK е много гъвкава библиотека и ви помага да създавате сложни NLP функции. Той ви предоставя голям набор от алгоритми, от които да избирате за всеки конкретен проблем. NLTK поддържа различни езици, както и наименувани обекти за много езици. 

Тъй като NLTK е библиотека за обработка на низове, тя приема низове като вход и връща низове или списъци от низове като изход. 

Плюсове и минуси на използването на NLTK за NLP: 

• Плюсове:
  • Най-известната НЛП библиотека
  • Разширения на трети страни
• Минуси: 
  • Крива на обучение
  • Бавен на моменти
  • Няма модели на невронни мрежи
  • Разделя текста само на изречения

2. просторна

SpaCy е NLP библиотека с отворен код, изрично предназначена за производствена употреба. SpaCy позволява на разработчиците да създават приложения, които могат да обработват и разбират огромни обеми текст. Библиотеката Python често се използва за изграждане на системи за разбиране на естествен език и системи за извличане на информация. 

Едно от другите основни предимства на spaCy е, че поддържа токенизация за повече от 49 езика, благодарение на това, че е зареден с предварително обучени статистически модели и вектори на думи. Някои от най-популярните случаи на използване на spaCy включват автоматично довършване на търсене, автоматично коригиране, анализиране на онлайн рецензии, извличане на ключови теми и много други.

Плюсове и минуси на използването на spaCy за НЛП: 

• Плюсове:
  • Бързо
  • Лесен за използване
  • Чудесно за начинаещи разработчици
  • Разчита на невронни мрежи за обучение на модели
• Минуси: 
  • Не е толкова гъвкав като други библиотеки като NLTK

3. Генсим

Друга топ библиотека на Python за NLP е Gensim. Първоначално разработена за моделиране на теми, библиотеката сега се използва за различни NLP задачи, като например индексиране на документи. Gensim разчита на алгоритми за обработка на входни данни, по-големи от RAM. 

Със своите интуитивни интерфейси Gensim постига ефективни многоядрени реализации на алгоритми като Latent Semantic Analysis (LSA) и Latent Dirichlet Allocation (LDA). Някои от другите най-добри случаи на използване на библиотеката включват намиране на сходство на текст и конвертиране на думи и документи във вектори. 

Плюсове и минуси на използването на Gensim за НЛП: 

• Плюсове:
  • Интуитивен интерфейс
  • Scalable
  • Ефективно внедряване на популярни алгоритми като LSA и LDA
• Минуси: 
  • Проектиран за моделиране на текст без надзор
  • Често трябва да се използва с други библиотеки като NLTK

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP е библиотека, състояща се от различни технологични инструменти за човешки език, които помагат при прилагането на инструменти за лингвистичен анализ към част от текста. CoreNLP ви позволява да извличате широка гама от текстови свойства, като разпознаване на именуван обект, маркиране на част от речта и други само с няколко реда код. 

Един от уникалните аспекти на CoreNLP е, че той включва инструменти на Stanford NLP като парсер, анализ на настроението, тагер на част от речта (POS) и разпознавател на именуван обект (NER). Поддържа общо пет езика: английски, арабски, китайски, немски, френски и испански. 

Плюсове и минуси на използването на CoreNLP за NLP: 

• Плюсове:
  • Лесен за използване
  • Комбинира различни подходи 
  • Лиценз с отворен код
• Минуси: 
  • Остарял интерфейс
  • Не е толкова мощен, колкото други библиотеки като spaCy

5. Модел

Pattern е чудесен вариант за всеки, който търси Python библиотека „всичко в едно“ за NLP. Това е многофункционална библиотека, която може да обработва NLP, извличане на данни, мрежов анализ, машинно обучение и визуализация. Той включва модули за извличане на данни от търсачки, Wikipedia и социални мрежи. 

Pattern се счита за една от най-полезните библиотеки за NLP задачи, предоставяйки функции като намиране на суперлативи и сравнения, както и откриване на факти и мнения. Тези функции му помагат да се открои сред другите най-добри библиотеки. 

Плюсове и минуси на използването на модел за НЛП: 

• Плюсове:
  • Уеб услуги за извличане на данни
  • Мрежов анализ и визуализация
• Минуси: 
  • Липсва оптимизация за някои NLP задачи

6. TextBlob

Чудесна възможност за разработчици, които искат да започнат с NLP в Python, TextBlob осигурява добра подготовка за NLTK. Има лесен за използване интерфейс, който позволява на начинаещите бързо да научат основни NLP приложения като анализ на настроението и извличане на съществителни фрази. 

Друго топ приложение за TextBlob са преводите, което е впечатляващо предвид сложния му характер. С това казано, TextBlob наследява ниската производителност от NLTK и не трябва да се използва за широкомащабно производство. 

Плюсове и минуси на използването на TextBlob за НЛП: 

• Плюсове:
  • Страхотно за начинаещи
  • Осигурява основа за NLTK
  • Лесен за използване интерфейс
• Минуси: 
  • Ниска производителност, наследена от NLTK
  • Не е подходящ за широкомащабно производство

7. PyNLPI 

PyNLPI, което се произнася като „ананас“, е още една библиотека на Python за НЛП. Той съдържа различни персонализирани модули на Python за NLP задачи и една от най-добрите му функции е обширна библиотека за работа с FoLiA XML (Формат за лингвистична анотация). 

Всеки един от отделените модули и пакети е полезен за стандартни и разширени NLP задачи. Някои от тези задачи включват извличане на n-грами, честотни списъци и изграждане на прост или сложен езиков модел.

Плюсове и минуси на използването на PyNLPI за НЛП: 

• Плюсове:
  • Извличане на n-грами и други основни задачи
  • Модулна структура
• Минуси: 
  • Ограничена документация 

8. scikit-научите

Първоначално разширение на трета страна към библиотеката SciPy, scikit-learn сега е самостоятелна библиотека на Python в Github. Използва се от големи компании като Spotify и има много предимства от използването му. От една страна, той е изключително полезен за класическите алгоритми за машинно обучение, като тези за откриване на спам, разпознаване на изображения, правене на прогнози и сегментиране на клиенти. 

С това казано, scikit-learn може да се използва и за NLP задачи като класификация на текст, което е една от най-важните задачи в контролираното машинно обучение. Друг най-добър случай на употреба е анализът на настроението, който scikit-learn може да помогне да се извърши за анализиране на мнения или чувства чрез данни.

Плюсове и минуси на използването на PyNLPI за НЛП: 

• Плюсове:
  • Гъвкав с набор от модели и алгоритми
  • Изграден върху SciPy и NumPy
  • Доказан опит за приложения в реалния живот
• Минуси: 
  • Ограничена поддръжка за дълбоко обучение

9. полиглот

Към края на нашия списък е Polyglot, която е библиотека на python с отворен код, използвана за извършване на различни NLP операции. Базирана на Numpy, това е невероятно бърза библиотека, предлагаща голямо разнообразие от специални команди. 

Една от причините Polyglot да е толкова полезен за НЛП е, че поддържа обширни многоезични приложения. Неговата документация показва, че поддържа токенизация за 165 езика, откриване на език за 196 езика и маркиране на част от речта за 16 езика. 

Плюсове и минуси на използването на Polyglot за НЛП: 

• Плюсове:
  • Многоезичен с близо 200 човешки езика в някои задачи
  • Създаден върху NumPy
• Минуси: 
  • По-малка общност в сравнение с други библиотеки като NLTK и spaCy

10. PyTorch

Затваря нашия списък с 10 най-добри библиотеки на Python за NLP PyTorch, библиотека с отворен код, създадена от изследователския екип на Facebook за изкуствен интелект през 2016 г. Името на библиотеката произлиза от Torch, което е рамка за дълбоко обучение, написана на езика за програмиране Lua . 

PyTorch ви позволява да изпълнявате много задачи и е особено полезен за приложения за дълбоко обучение като NLP и компютърно зрение. 

Някои от най-добрите аспекти на PyTorch включват неговата висока скорост на изпълнение, която може да постигне дори при работа с тежки графики. Освен това е гъвкава библиотека, способна да работи на опростени процесори или CPU и GPU. PyTorch има мощни API, които ви позволяват да разширите библиотеката, както и набор от инструменти за естествен език. 

Плюсове и минуси на използването на Pytorch за НЛП: 

• Плюсове:
  • Здрава рамка
  • Облачна платформа и екосистема
• Минуси: 
  • Общи инструменти за машинно обучение
  • Изисква задълбочено познаване на основните НЛП алгоритми