10 parimat Pythoni raamatukogu loomuliku keele töötlemiseks

Pythonit peetakse laialdaselt parimaks programmeerimiskeeleks ning see on tehisintellekti (AI) ja tehisintellekti jaoks ülioluline masinõpe ülesandeid. Python on teiste tavakeeltega võrreldes äärmiselt tõhus programmeerimiskeel ning tänu oma ingliskeelsetele käskudele ja süntaksile on see suurepärane valik algajatele. Veel üks Pythoni programmeerimiskeele parimaid külgi on see, et see koosneb tohutul hulgal avatud lähtekoodiga teeke, mis muudavad selle kasulikuks paljude ülesannete jaoks. 

Python ja NLP

Loomuliku keele töötlemine, ehk NLP, on AI valdkond, mille eesmärk on mõista loomulike inimkeelte semantikat ja konnotatsiooni. Interdistsiplinaarne valdkond ühendab lingvistika ja arvutiteaduse valdkonna tehnikaid, mida kasutatakse selliste tehnoloogiate loomiseks nagu vestlusrobotid ja digitaalsed assistendid. 

On palju aspekte, mis muudavad Pythoni NLP-projektide jaoks suurepäraseks programmeerimiskeeleks, sealhulgas selle lihtne süntaks ja läbipaistev semantika. Arendajad pääsevad juurde ka suurepärastele tugikanalitele integreerimiseks teiste keelte ja tööriistadega. 

Võib-olla on Python for NLP parim aspekt see, et see pakub arendajatele laia valikut NLP-tööriistu ja teeke, mis võimaldavad neil toime tulla mitmete ülesannetega, nagu teemade modelleerimine, dokumentide klassifitseerimine, kõneosa (POS) sildistamine, sõnavektorid, tundeanalüüs ja palju muud. 

Vaatame 10 parimat Pythoni teeki loomuliku keele töötlemiseks: 

1. Loomuliku keele tööriistakomplekt (NLTK) 

Meie loendi tipus on Natural Language Toolkit (NLTK), mida peetakse laialdaselt NLP parimaks Pythoni raamatukoguks. NLTK on oluline teek, mis toetab selliseid ülesandeid nagu klassifitseerimine, sildistamine, tüvistamine, sõelumine ja semantiline arutluskäik. Selle valivad sageli algajad, kes soovivad osaleda NLP ja masinõppe valdkondades. 

NLTK on väga mitmekülgne raamatukogu ja see aitab teil luua keerukaid NLP-funktsioone. See pakub teile suure hulga algoritme, mille hulgast saate iga konkreetse probleemi jaoks valida. NLTK toetab erinevaid keeli, aga ka mitme keele nimega üksusi. 

Kuna NLTK on stringide töötlemise teek, võtab see stringe sisendiks ja tagastab väljundina stringid või stringide loendid. 

NLTK NLP jaoks kasutamise plussid ja miinused: 

• Plussid:
  • Tuntuim NLP raamatukogu
  • Kolmanda osapoole laiendused
• Miinused: 
  • Õppimiskõver
  • Kohati aeglane
  • Puuduvad närvivõrgu mudelid
  • Jaotab teksti ainult lausete kaupa

2. ruumiline

SpaCy on avatud lähtekoodiga NLP-teek, mis on spetsiaalselt loodud tootmiseks. SpaCy võimaldab arendajatel luua rakendusi, mis suudavad töödelda ja mõista tohutul hulgal teksti. Pythoni teeki kasutatakse sageli loomuliku keele mõistmise süsteemide ja teabe hankimise süsteemide loomiseks. 

SpaCy üks peamisi eeliseid on see, et see toetab tokeniseerimist enam kui 49 keele jaoks, kuna see on laaditud eelkoolitatud statistiliste mudelite ja sõnavektoritega. Mõned kõige populaarsemad spaCy kasutusjuhised hõlmavad otsingu automaatset täitmist, automaatset parandamist, veebiarvustuste analüüsimist, võtmeteemade eraldamist ja palju muud.

NLP jaoks spaCy kasutamise plussid ja miinused: 

• Plussid:
  • kiire
  • Lihtne kasutada
  • Suurepärane algajatele arendajatele
  • Toetub treeningmudelite jaoks närvivõrkudele
• Miinused: 
  • Pole nii paindlik kui teised raamatukogud, näiteks NLTK

3. Gensim

Teine NLP jaoks parim Pythoni teek on Gensim. Algselt teemade modelleerimiseks välja töötatud teeki kasutatakse nüüd mitmesuguste NLP-ülesannete jaoks, näiteks dokumentide indekseerimiseks. Gensim tugineb RAM-ist suurema sisendi töötlemiseks algoritmidele. 

Oma intuitiivsete liideste abil saavutab Gensim tõhusad mitmetuumalised algoritmid, nagu latentne semantiline analüüs (LSA) ja latentne dirichletide eraldamine (LDA). Mõned raamatukogu muud populaarsed kasutusjuhtumid hõlmavad teksti sarnasuse leidmist ning sõnade ja dokumentide teisendamist vektoriteks. 

Gensimi kasutamise plussid ja miinused NLP jaoks: 

• Plussid:
  • Intuitiivne liides
  • skaleeritav
  • Populaarsete algoritmide, nagu LSA ja LDA, tõhus rakendamine
• Miinused: 
  • Mõeldud järelevalveta teksti modelleerimiseks
  • Sageli tuleb seda kasutada koos teiste raamatukogudega, näiteks NLTK

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP on raamatukogu, mis koosneb erinevatest inimkeeletehnoloogilistest tööriistadest, mis aitavad tekstiosale keelelise analüüsi tööriistu rakendada. CoreNLP võimaldab teil mõne koodireaga eraldada laias valikus tekstiatribuute, nagu nimega olemi tuvastamine, kõneosa sildistamine ja palju muud. 

Üks CoreNLP ainulaadseid aspekte on see, et see sisaldab Stanfordi NLP tööriistu, nagu parser, sentimentanalüüs, kõneosa (POS) sildistaja ja nimega üksuse tuvastaja (NER). See toetab kokku viit keelt: inglise, araabia, hiina, saksa, prantsuse ja hispaania keelt. 

NLP jaoks CoreNLP kasutamise plussid ja miinused: 

• Plussid:
  • Lihtne kasutada
  • Kombineerib erinevaid lähenemisviise 
  • Avatud lähtekoodiga litsents
• Miinused: 
  • Aegunud liides
  • Pole nii võimas kui teised raamatukogud, nagu spaCy

5. Muster

Muster on suurepärane võimalus kõigile, kes otsivad NLP jaoks kõik-ühes Pythoni teeki. See on mitmeotstarbeline raamatukogu, mis suudab käsitleda NLP-d, andmekaevet, võrguanalüüsi, masinõpet ja visualiseerimist. See sisaldab andmekaeve mooduleid otsinguinseneridelt, Wikipediast ja sotsiaalvõrgustikest. 

Mustrit peetakse NLP-ülesannete jaoks üheks kõige kasulikumaks teegiks, mis pakub selliseid funktsioone nagu ülivõrrate ja võrdluste leidmine, aga ka faktide ja arvamuste tuvastamine. Need funktsioonid aitavad sellel teiste parimate raamatukogude seas silma paista. 

NLP mustri kasutamise plussid ja miinused: 

• Plussid:
  • Andmekaeve veebiteenused
  • Võrgu analüüs ja visualiseerimine
• Miinused: 
  • Mõne NLP-ülesande jaoks puudub optimeerimine

6. TextBlob

Suurepärane võimalus arendajatele, kes soovivad Pythonis NLP-ga alustada, pakub TextBlob NLTK jaoks hea ettevalmistuse. Sellel on hõlpsasti kasutatav liides, mis võimaldab algajatel kiiresti õppida põhilisi NLP-rakendusi, nagu sentimentide analüüs ja nimisõnafraaside eraldamine. 

Teine TextBlobi populaarseim rakendus on tõlked, mis on selle keerukust arvestades muljetavaldav. Seda arvestades pärib TextBlob madala jõudlusega NLTK-st ja seda ei tohiks kasutada suuremahuliseks tootmiseks. 

NLP jaoks TextBlobi kasutamise plussid ja miinused: 

• Plussid:
  • Suurepärane algajatele
  • Annab eeltööd NLTK-le
  • Lihtsalt kasutatav liides
• Miinused: 
  • NLTK-lt päritud madal jõudlus
  • Ei sobi suuremahuliseks tootmiseks

7. PyNLPI 

PyNLPI, mida hääldatakse kui "ananass", on veel üks Pythoni teek NLP jaoks. See sisaldab erinevaid kohandatud Pythoni mooduleid NLP-ülesannete jaoks ja üks selle peamisi funktsioone on ulatuslik FoLiA XML-iga (lingvistilise märkuse vorming) töötamiseks mõeldud teek. 

Kõik eraldatud moodulid ja paketid on kasulikud tavaliste ja täiustatud NLP-ülesannete jaoks. Mõned neist ülesannetest hõlmavad n-grammide eraldamist, sagedusloendeid ja lihtsa või keeruka keelemudeli loomist.

NLP jaoks PyNLPI kasutamise plussid ja miinused: 

• Plussid:
  • N-grammide väljavõtmine ja muud põhiülesanded
  • Modulaarne struktuur
• Miinused: 
  • Piiratud dokumentatsioon 

8. skikit õppima

Algselt SciPy teegi kolmanda osapoole laiendus, scikit-learn on nüüd Githubis eraldiseisev Pythoni teek. Seda kasutavad suured ettevõtted, nagu Spotify, ja selle kasutamisel on palju eeliseid. Esiteks on see väga kasulik klassikaliste masinõppe algoritmide jaoks, näiteks rämpsposti tuvastamiseks, pildituvastuseks, prognoosimiseks ja klientide segmenteerimiseks. 

Seda arvestades saab scikit-learni kasutada ka NLP-ülesannete jaoks, nagu teksti klassifitseerimine, mis on juhendatud masinõppe üks olulisemaid ülesandeid. Veel üks populaarseim kasutusjuht on sentimentide analüüs, mida scikit-learn aitab läbi viia andmete või arvamuste või tunnete analüüsimiseks.

NLP jaoks PyNLPI kasutamise plussid ja miinused: 

• Plussid:
  • Mitmekülgne erinevate mudelite ja algoritmidega
  • Ehitatud SciPyle ja NumPyle
  • Tõestatud rekord reaalsete rakenduste kohta
• Miinused: 
  • Piiratud tugi sügavale õppimisele

9. Polüglott

Meie loendi lõpus on Polyglot, mis on avatud lähtekoodiga pythoni teek, mida kasutatakse erinevate NLP-toimingute tegemiseks. Numpy põhjal on see uskumatult kiire raamatukogu, mis pakub suurt hulka spetsiaalseid käske. 

Üks põhjusi, miks Polyglot on NLP jaoks nii kasulik, on see, et see toetab ulatuslikke mitmekeelseid rakendusi. Selle dokumentatsioon näitab, et see toetab märgistamist 165 keele jaoks, keele tuvastamist 196 keele jaoks ja kõneosa märgistamist 16 keele jaoks. 

Polygloti kasutamise plussid ja miinused NLP jaoks: 

• Plussid:
  • Mitmekeelne, mõnedes ülesannetes on peaaegu 200 inimkeelt
  • Ehitatud NumPy peale
• Miinused: 
  • Väiksem kogukond võrreldes teiste raamatukogudega, nagu NLTK ja spaCy

10. PyTorch

NLP jaoks mõeldud 10 parima Pythoni teegi nimekirja lõpetab PyTorch, avatud lähtekoodiga teek, mille Facebooki AI uurimisrühm lõi 2016. aastal. Teegi nimi tuleneb Torchist, mis on Lua programmeerimiskeeles kirjutatud süvaõpperaamistik. . 

PyTorch võimaldab teil täita paljusid ülesandeid ja see on eriti kasulik süvaõpperakenduste jaoks, nagu NLP ja arvuti nägemine. 

Mõned PyTorchi parimad aspektid hõlmavad selle suurt täitmise kiirust, mida see suudab saavutada isegi raskete graafikute käsitlemisel. See on ka paindlik raamatukogu, mis on võimeline töötama lihtsustatud protsessoritel või CPU-del ja GPU-del. PyTorchil on võimsad API-d, mis võimaldavad teil raamatukogu laiendada, ja loomuliku keele tööriistakomplekt. 

Pytorchi kasutamise plussid ja miinused NLP jaoks: 

• Plussid:
  • Tugev raamistik
  • Pilveplatvorm ja ökosüsteem
• Miinused: 
  • Üldine masinõppe tööriistakomplekt
  • Nõuab põhjalikke teadmisi NLP põhialgoritmidest