10 Perpustakaan Python Pangalusna pikeun Ngolah Basa Alam

Python loba dianggap basa programming pangalusna, sarta éta kritis pikeun kecerdasan jieunan (AI) jeung learning mesin tugas. Python mangrupikeun basa pamrograman anu éfisién upami dibandingkeun sareng basa mainstream anu sanés, sareng éta mangrupikeun pilihan anu hadé pikeun pamula berkat paréntah sareng sintaksis anu sapertos Inggris. Salah sahiji aspék anu pangsaéna tina basa pamrograman Python nyaéta diwangun ku seueur perpustakaan open-source, anu matak mangpaat pikeun sababaraha pancén. 

Python jeung NLP

Pamrosésan basa anu alami, atawa NLP, mangrupakeun widang AI anu boga tujuan pikeun ngarti semantik jeung konotasi basa manusa alam. Widang interdisipliner ngagabungkeun téknik tina widang linguistik sareng élmu komputer, anu dianggo pikeun nyiptakeun téknologi sapertos chatbots sareng asisten digital. 

Aya seueur aspék anu ngajantenkeun Python janten basa pamrograman anu saé pikeun proyék NLP, kalebet sintaksis anu sederhana sareng semantik transparan. Pamekar ogé tiasa ngaksés saluran dukungan anu saé pikeun integrasi sareng basa sareng alat anu sanés. 

Panginten aspék anu pangsaéna tina Python pikeun NLP nyaéta nyayogikeun pamekar kalayan rupa-rupa alat sareng perpustakaan NLP anu ngamungkinkeun aranjeunna pikeun nanganan sababaraha pancén, sapertos modeling topik, klasifikasi dokumén, tag part-of-speech (POS). vektor kecap, analisis sentimen, sareng seueur deui. 

Hayu urang tingali 10 perpustakaan Python pangsaéna pikeun ngolah basa alami: 

1. Alat Basa Alami (NLTK) 

Topping daptar kami nyaéta Natural Language Toolkit (NLTK), anu sacara lega dianggap perpustakaan Python pangsaéna pikeun NLP. NLTK mangrupikeun perpustakaan penting anu ngadukung tugas sapertos klasifikasi, tagging, stemming, parsing, sareng penalaran semantik. Sering dipilih ku pamula anu hoyong aub dina widang NLP sareng pembelajaran mesin. 

NLTK mangrupikeun perpustakaan anu serbaguna, sareng ngabantosan anjeun nyiptakeun fungsi NLP anu kompleks. Éta nyayogikeun anjeun sakumpulan algoritma anu ageung pikeun dipilih pikeun masalah anu khusus. NLTK ngarojong rupa-rupa basa, kitu ogé entitas ngaranna pikeun multi basa. 

Kusabab NLTK mangrupikeun pustaka ngolah senar, peryogi senar salaku input sareng ngabalikeun senar atanapi daptar senar salaku kaluaran. 

Pro sareng Kontra ngagunakeun NLTK pikeun NLP: 

• Naros:
  • Perpustakaan NLP anu paling terkenal
  • Ekstensi pihak katilu
• kontra: 
  • Kurva diajar
  • Lalaunan di kali
  • Henteu aya modél jaringan saraf
  • Ukur ngabagi téks ku kalimah

2. spaCy

SpaCy mangrupikeun perpustakaan NLP open-source anu sacara eksplisit dirancang pikeun panggunaan produksi. SpaCy ngamungkinkeun para pangembang pikeun nyiptakeun aplikasi anu tiasa ngolah sareng ngartos volume téks anu ageung. Perpustakaan Python sering dianggo pikeun ngawangun sistem pamahaman basa alami sareng sistem ékstraksi inpormasi. 

Salah sahiji kauntungan utama spaCy nyaéta yén éta ngadukung tokenisasi langkung ti 49 basa berkat éta dimuat ku modél statistik anu tos dilatih sareng vektor kecap. Sababaraha kasus pamakean paling luhur pikeun spaCy kalebet milarian autocomplete, autocorrect, nganalisa ulasan online, ékstrak topik konci, sareng seueur deui.

Pro sareng Kontra ngagunakeun spaCy pikeun NLP: 

• Naros:
  • gancang
  • Gampang make
  • Gede pikeun pamekar pemula
  • Ngandelkeun jaringan saraf pikeun modél latihan
• kontra: 
  • Henteu fléksibel sapertos perpustakaan sanés sapertos NLTK

3. Gensim

Perpustakaan Python anu sanés pikeun NLP nyaéta Gensim. Asalna dikembangkeun pikeun modeling topik, perpustakaan ayeuna dipaké pikeun rupa-rupa tugas NLP, kayaning indexing dokumén. Gensim ngandelkeun algoritma pikeun ngolah input anu langkung ageung tibatan RAM. 

Kalayan antarmuka intuitifna, Gensim ngahontal palaksanaan algoritma multicore anu efisien sapertos Analisis Semantik Laten (LSA) sareng Alokasi Dirichlet Laten (LDA). Sababaraha kasus pamakean perpustakaan anu sanés kalebet milarian kasaruaan téks sareng ngarobih kecap sareng dokumén kana vektor. 

Pro sareng Kontra ngagunakeun Gensim pikeun NLP: 

• Naros:
  • panganteur intuitif
  • scalable
  • Palaksanaan efisien algoritma populér sapertos LSA sareng LDA
• kontra: 
  • Dirancang pikeun modeling téks unsupervised
  • Seringna kedah dianggo sareng perpustakaan sanés sapertos NLTK

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP mangrupikeun perpustakaan anu diwangun ku sababaraha alat téknologi basa manusa anu ngabantosan aplikasi alat analisis linguistik kana sapotong téks. CoreNLP ngamungkinkeun anjeun nimba rupa-rupa sipat téks, sapertos pangenal entitas anu namina, tag bagian-of-ucapan, sareng seueur deui kalayan ngan ukur sababaraha baris kode. 

Salah sahiji aspék unik tina CoreNLP nyaéta yén éta ngalebetkeun alat Stanford NLP sapertos parser, analisis sentimen, tagger part-of-speech (POS), sareng pangenal éntitas anu namina (NER). Éta ngadukung lima basa total: Inggris, Arab, Cina, Jerman, Perancis, sareng Spanyol. 

Pro jeung Kontra ngagunakeun CoreNLP pikeun NLP: 

• Naros:
  • Gampang make
  • Ngagabungkeun rupa-rupa pendekatan 
  • Lisensi open source
• kontra: 
  • panganteur luntur
  • Henteu kuat sapertos perpustakaan sanés sapertos spaCy

5. corak

Pola mangrupikeun pilihan anu saé pikeun saha waé anu milari perpustakaan Python sadaya-dina-hiji pikeun NLP. Éta mangrupikeun perpustakaan multiguna anu tiasa ngadamel NLP, pertambangan data, analisis jaringan, pembelajaran mesin, sareng visualisasi. Éta kalebet modul pikeun pertambangan data ti insinyur milarian, Wikipedia, sareng jaringan sosial. 

Pola dianggap salah sahiji perpustakaan anu paling kapaké pikeun tugas NLP, nyayogikeun fitur sapertos milarian superlatif sareng komparatif, ogé deteksi kanyataan sareng opini. Fitur-fitur ieu ngabantosan éta menonjol diantara perpustakaan anu sanés. 

Pro sareng Kontra ngagunakeun Pola pikeun NLP: 

• Naros:
  • jasa wéb data mining
  • Analisis jaringan sareng visualisasi
• kontra: 
  • Kurang optimasi pikeun sababaraha tugas NLP

6. TextBlob

Pilihan anu saé pikeun pamekar anu badé ngamimitian nganggo NLP dina Python, TextBlob nyayogikeun persiapan anu saé pikeun NLTK. Éta gaduh antarbeungeut anu gampang dianggo anu ngamungkinkeun para pamula pikeun gancang diajar aplikasi NLP dasar sapertos analisis sentimen sareng ékstraksi frasa nomina. 

Aplikasi top anu sanés pikeun TextBlob nyaéta tarjamahan, anu matak pikasieuneun upami sifatna kompleks. Kalayan ngomong yén, TextBlob inherits formulir kinerja low NLTK, sarta eta teu matak dipaké pikeun produksi skala badag. 

Naros sareng Kontra ngagunakeun TextBlob pikeun NLP: 

• Naros:
  • Anu saé pikeun pamula
  • Nyadiakeun dasar pikeun NLTK
  • Interface gampang-di-ngagunakeun
• kontra: 
  • kinerja low diwariskeun ti NLTK
  • Teu alus pikeun pamakéan produksi skala badag

7. PyNLPI 

PyNLPI, anu diucapkeun salaku 'nanas,' mangrupikeun hiji deui perpustakaan Python pikeun NLP. Ieu ngandung rupa-rupa modul Python custom-dijieun pikeun tugas NLP, sarta salah sahiji fitur luhur nyaeta perpustakaan éksténsif pikeun gawé bareng FoLiA XML (Format pikeun Linguistik Annotation). 

Masing-masing modul sareng bungkusan anu dipisahkeun mangpaat pikeun tugas NLP standar sareng maju. Sababaraha tugas ieu kalebet ékstraksi n-gram, daptar frekuensi, sareng ngawangun modél basa anu sederhana atanapi kompleks.

Pro sareng Kontra ngagunakeun PyNLPI pikeun NLP: 

• Naros:
  • Ékstraksi n-gram sareng tugas dasar anu sanés
  • Struktur modular
• kontra: 
  • dokuméntasi kawates 

8. diajar-scikit

Asalna extension pihak katilu ka perpustakaan SciPy, scikit-diajar ayeuna perpustakaan Python mandiri on Github. Hal ieu garapan ku pausahaan badag kawas Spotify, sarta aya loba mangpaat pikeun ngagunakeun éta. Pikeun hiji, éta pohara kapaké pikeun algoritma pembelajaran mesin klasik, sapertos pikeun deteksi spam, pangakuan gambar, prediksi-pembuatan, sareng ségméntasi palanggan. 

Kalayan saurna, scikit-learning ogé tiasa dianggo pikeun tugas NLP sapertos klasifikasi téks, anu mangrupikeun salah sahiji tugas anu paling penting dina diajar mesin anu diawasi. Kasus pamakean anu sanés nyaéta analisis sentimen, anu scikit-diajar tiasa ngabantosan nganalisa pendapat atanapi parasaan ngalangkungan data.

Pro sareng Kontra ngagunakeun PyNLPI pikeun NLP: 

• Naros:
  • Serbaguna sareng rentang model sareng algoritma
  • Diwangun dina SciPy sareng NumPy
  • Kabuktian catetan tina aplikasi kahirupan nyata
• kontra: 
  • Pangrojong kawates pikeun diajar jero

9. Poliglot

Ngadeukeutan daptar kami nyaéta Polyglot, anu mangrupikeun perpustakaan python open-source anu dianggo pikeun ngalakukeun operasi NLP anu béda. Dumasar kana Numpy, éta mangrupikeun perpustakaan anu luar biasa gancang anu nawiskeun rupa-rupa paréntah khusus. 

Salah sahiji alesan Polyglot mangpaat pisan pikeun NLP nyaéta ngadukung aplikasi multibasa anu éksténsif. Dokuméntasi nunjukkeun yén éta ngadukung tokenisasi pikeun 165 basa, deteksi basa pikeun 196 basa, sareng tag part-of-speech pikeun 16 basa. 

Pro sareng Kontra ngagunakeun Polyglot pikeun NLP: 

• Naros:
  • Multilingual kalayan ngadeukeutan 200 basa manusa dina sababaraha tugas
  • Diwangun dina luhureun NumPy
• kontra: 
  • Komunitas anu langkung alit upami dibandingkeun sareng perpustakaan sanés sapertos NLTK sareng spaCy

10. PyTorch

Nutup daptar 10 perpustakaan Python pangsaéna pikeun NLP nyaéta PyTorch, perpustakaan open-source anu diciptakeun ku tim peneliti AI Facebook di 2016. Ngaran perpustakaan diturunkeun tina Torch, anu mangrupikeun kerangka diajar jero anu ditulis dina basa program Lua. . 

PyTorch ngamungkinkeun anjeun ngalaksanakeun seueur pancén, sareng éta hususna kapaké pikeun aplikasi diajar jero sapertos NLP sareng visi komputer. 

Sababaraha aspék pangsaéna tina PyTorch kalebet kecepatan palaksanaan anu luhur, anu tiasa dihontal sanajan nanganan grafik anu beurat. Éta ogé perpustakaan fléksibel, sanggup beroperasi dina prosesor saderhana atanapi CPU sareng GPU. PyTorch gaduh API anu kuat anu ngamungkinkeun anjeun ngalegaan perpustakaan, ogé toolkit basa alami. 

Pro sareng Kontra ngagunakeun Pytorch pikeun NLP: 

• Naros:
  • Kerangka mantap
  • Platform awan sareng ékosistem
• kontra: 
  • Alat diajar mesin umum
  • Merlukeun pangaweruh jero ngeunaan algoritma NLP inti