Обзор популярных библиотек Python для обработки естественного языка
«Python был важной частью Google с самого начала и остается таковой по мере роста и развития системы. Сегодня десятки инженеров Google используют Python, и мы ищем больше людей, владеющих этим языком ».
- Питер Норвиг, директор по качеству поиска в Google, Inc.
Python - один из самых популярных языков программирования в мире прямо сейчас из-за того, насколько изящно он интегрируется с другими языками программирования и идеально вписывается в большинство новых проектных идей в качестве предпочтительного языка программирования.
Python также является очень популярным языком в сообществе искусственного интеллекта, что делает его популярным языком программирования для работы в нескольких областях искусственного интеллекта, таких как мягкие вычисления, Машинное обучение, Обработка естественного языка и многие другие.
В связи с тем, что будущее все больше склоняется к внедрению ИИ и интеллектуальных решений, потребность в разработке систем, которые будут не только понимать наши команды, но и естественным образом общаться с нами, постоянно растет.
Что такое НЛП?
Любой язык неполон без слов и грамматики, ответственной за эти слова. Подобно тому, как человеческий разговор требует слов и знаков для общения друг с другом, так же происходит и взаимодействие с компьютером.
Традиционный метод взаимодействия с компьютером путем щелчка мышью и касания опций постепенно отменяется более плавным подходом, включающим разговоры. Этот современный способ общения включает в себя разговор с компьютером более естественным образом, поскольку мы склонны разговаривать с другими людьми с помощью слов.
Являясь отраслью искусственного интеллекта, обработка естественного языка определяет науку о том, как люди могут более интуитивно взаимодействовать с компьютерами.
Цель такой области - определить, как заставить компьютеры понимать и осмысливать обычно разговорный человеческий язык, помимо обычного и рационально определенного набора инструкций.
Будучи частью ИИ, НЛП в значительной степени полагается на машинное обучение, и процесс НЛП выглядит примерно так:
● Запись человеческого ввода, будь то ввод текста или голосовой ввод.
● Преобразование голосовых данных в текст.
● Обработка текста с использованием грамматики, методов синтаксического анализа, семантики и аналогичных методов для определения значения данных.
● Передача обработанного вывода человеку путем отображения его на экране или воспроизведения через звук.
Библиотеки Python для обработки естественного языка
Обработка естественного языка считается одним из многих критических аспектов создания интеллектуальных систем. Обучая свое решение с помощью данных, собранных из реального мира, вы можете сделать его быстрее и более актуальным для пользователей, что позволит получить важную информацию о своей клиентской базе.
В этой статье мы рассмотрим, как Python предлагает одни из самых полезных и мощных библиотек для использования возможностей обработки естественного языка в вашем проекте и где именно они подходят.
● Просторный
Библиотека с открытым исходным кодом для промышленной обработки естественного языка в Python.
SpaCy, которую часто называют библиотекой Python профессионального уровня для расширенной обработки естественного языка, отлично справляется с задачами извлечения информации огромного размера.
Созданный с использованием Python и Cython, spaCy сочетает в себе лучшее из обоих языков, удобство Python и скорость Cython, обеспечивая одно из лучших в своем классе возможностей НЛП. spaCy - это библиотека без излишеств, которая предназначена для выполнения задач за счет минимизации времени, затрачиваемого на рутинные задачи. Ключевые выводы spaCy:
● Добавление тегов к части речи
● Токенизация
● Анализ зависимостей
● Сегментация предложений.
● Признание сущности и предложения
● Полная интеграция с Deep Learning.
● Методы очистки и нормализации текста.
Ресурсы -
- SpaCy Documentation - официальная документация и руководство по быстрому запуску.
- Введение в НЛП с SpaCy - краткое руководство, демонстрирующее функциональные возможности spaCy.
● CoreNLP
Stanford CoreNLP - это набор инструментов, созданных для реализации обработки естественного языка в вашем проекте. Первоначально написанный на Java, CoreNLP работает с другими языками, такими как Python, JavaScript и многими другими.
Он предлагает несколько лингвистических функций, таких как указание настроения, извлечение отношений между сущностями, разметка структур предложений, предоставление базовой формы слов и многое другое.
Проще говоря, эти функции переводятся в лемматизацию, разделение речи и морфологические теги, распознавание именованных сущностей, токенизацию и разделение предложений с большим количеством подписчиков.
Это идеальный выбор, если вы ищете современный и надежный инструментарий НЛП с широким спектром инструментов грамматического анализа, которые регулярно обновляются и предлагают высококачественную аналитику.
Гибкая природа CoreNLP позволяет ему хорошо интегрироваться с другими языками, что делает его удобным расширяемым и функциональным вариантом NLP для ваших нужд.
Ресурсы-
- CoreNLP Documentation - Официальная документация и сборник ресурсов.
- Список оболочек Python для CoreNLP - обновляется Стэнфордским НЛП.
● NLTK - самая известная библиотека НЛП.
Сокращенно от Natural Language ToolKit, NLTK является ведущей и одной из лучших библиотек обработки естественного языка для Python. Он содержит более 100 корпусов и связанных с ними лексических ресурсов, таких как WordNet, Web Text Corpus, NPS Chat, SemCor, FrameNet и многие другие.
Цель NLTK - упростить изучение и работу с компьютерной лингвистикой, предлагая такие функции, как классификация, выделение корней, теги, синтаксический анализ, семантическое обоснование классификации и оболочки для библиотек NLP.
Это бесплатная библиотека с открытым исходным кодом, доступная для Windows, Mac OS и Linux, с множеством руководств, которые сделают ваш вход в мир НЛП гладким.
Что можно делать с NLTK -
Ресурсы -
- NLTK Book - Полный курс по обработке естественного языка в Python с помощью NLTK.
- Погрузитесь в NLTK - подробное руководство из 8 частей по использованию NLTK для обработки текста.
● Генсим
Gensim - это библиотека для тематического моделирования, поиска сходства и обработки естественного языка, написанная на Python.
Разработанный Радимом Жегуржеком в 2009 году, Gensim стремится преуспеть в двух вещах: одна - обработка естественного языка, а другая - поиск информации. Он работает с обширными коллекциями данных из определенных категорий и обеспечивает на их основе чрезвычайно точное понимание.
Gensim предлагает независимые от памяти возможности реализации для нескольких популярных алгоритмов, таких как Скрытое распределение Дирихле (LDA), Случайные проекции (RP), Скрытый семантический анализ (LSA / LSI / LVD) и иерархический процесс Дирихле (HDP), и это лишь некоторые из них.
Gensim поставляется с гладкой поддержкой API, которая упрощает интеграцию с другими языками программирования, а обширная документация и руководства помогут вам в программировании. Предварительным условием для использования Gensim являются пакеты NumPy и Scipy, чтобы заставить его работать.
Ресурсы-
- gensim Documentation - официальная документация и руководства. Страница с учебниками очень полезна.
● PyNLPI
Обширная функциональность в отношении FoLiA XML и многих других распространенных форматов НЛП (CQL, Giza, Moses, ARPA, Timbl и т. Д.).
Произносится как Pineapple. Это библиотека обработки естественного языка с открытым исходным кодом для Python. PyNLPl идеально подходит для множества задач, начиная от построения упрощенных моделей и извлечения n-грамм и списков частот, с поддержкой сложных типов данных и алгоритмов.
Он также поддерживает стандартные форматы файлов NLP, такие как Moses, Timbl, Giza и некоторые другие. Библиотека PyNLPl состоит из нескольких пакетов, в которых подробно рассказывается о том, что она может предложить.
Ниже перечислены некоторые из этих пакетов:
● pynlpl.datatypes добавляет дополнительные типы данных.
● pynlpl.formats.giza для чтения данных из выравнивания слов GIZA ++.
● pynlpl.formats.tmbl позволяет читать данные Timbl.
● pynlpl.textprocessors как простой токенизатор и извлечение n-граммов
● pynlpl.formats.cgn для синтаксического анализа тегов части речи CGN.
● Узор
Веб-анализ / сканирование (данные) и общие задачи НЛП.
Pattern - это в первую очередь модуль веб-майнинга для Python с включением инструментов для множества целей, таких как интеллектуальный анализ данных, обработка естественного языка, машинное обучение и сетевой анализ.
Сосредоточившись на НЛП-аспекте паттерна, он хорошо оснащен основными функциями любого НЛП, такими как теги частей речи, n-граммы, анализ настроений, WordNet, классификация текста и токенизация и многие другие.
Он поставляется с полной документацией, включая более 350 модульных тестов и более 50 примеров, чтобы вы могли сразу приступить к работе с ним. Поддержка веб-API обеспечивает простую интеграцию с другими языками программирования для расширения функциональности Pattern.
Google Trend - закономерность интереса с течением времени
● Полиглот
Многоязычие и возможности транслитерации.
Разработанная Рами Аль-Рфу, Polyglot - это библиотека обработки естественного языка Python, которая идеально подходит для приложений, которые должны работать с обширным набором языков.
Благодаря поддержке нескольких традиционных функций обработки естественного языка, таких как токенизация, определение языка, теги части речи и т. Д., Каждая из его функций NLP дополнительно усилена поддержкой нескольких языков.
Поддержка нескольких языков делает его жизнеспособным вариантом, когда локализация играет решающую роль. Он поставляется с подробной документацией, упрощающей процесс входа для всех.
● TextBlob
Textblob - еще одна библиотека Python с открытым исходным кодом для обработки текстовых данных, которая предлагает плавную интеграцию с другими языками программирования через свои API. Textblob может стать вашим спасением, если вы торопитесь выполнять стандартные операции НЛП. Он предоставляет несколько стандартных функций для любой библиотеки обработки естественного языка, таких как:
● Добавление тегов к части речи
● Анализ настроений
● Классификация
● Токенизация
● н-граммы
● словоизменение
● Интеграция WordNet
● Языковой перевод и определение на основе Google Translate.
● Частота слов и фраз.
● Разбор
● Исправление орфографии.
● Добавляйте новые модели или языки с помощью расширений.
Он поставляется с исчерпывающими учебными пособиями, чтобы сделать кривую обучения относительно более плавной для новых учеников.
Ресурсы-
- Документация по TextBlob - официальная документация и краткое руководство.
- Основы обработки естественного языка с помощью TextBlob - отличный короткий ускоренный курс НЛП с использованием TextBlob.
Заключение
Взаимодействие с любой системой - одно из фундаментальных действий, и всегда следует сосредоточить внимание на том, чтобы сделать этот процесс как можно более плавным для пользователей. Поскольку разговорные системы неуклонно становятся нормой, потребность в наших решениях для распознавания нашей повседневной речи растет. Обработка естественного языка позволила нам упростить это для компьютеров и создать решения следующего поколения, которые будут умнее сегодняшних. В этом постоянно меняющемся мире Python доказал, что способен адаптироваться, вводить новшества и предоставлять решения для большого количества современных вычислительных проблем, которые преследовали нас в прошлом.
Дополнительные источники -
Надеюсь, эта статья оказалась для вас полезной! Ниже приведены дополнительные ресурсы, если вы хотите узнать больше: -
Об авторе
Клэр Д.. является создателем контента и маркетологом в Digitalogy - торговой площадке по поиску технических ресурсов и индивидуального поиска партнеров, которая объединяет людей с предварительно отобранными и первоклассными разработчиками и дизайнерами на основе их конкретных потребностей по всему миру. Подключайтесь к Digitalogy в Linkedin, Twitter, Instagram.
