Este artículo fue publicado como parte del Blogatón de ciencia de datos.
Introducción
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un campo situado en la convergencia de la ciencia de datos y la Inteligencia Artificial (IA) que, cuando se reduce a lo básico, se trata de enseñar a las máquinas cómo comprender los dialectos humanos y extraer significado del texto. Esta es, además, la razón por la que la inteligencia artificial es esencial para los proyectos de PNL.
Entonces, ¿cuál es la razón por la que muchas empresas se preocupan por la PNL? Básicamente, a la luz del hecho de que estos avances pueden darles un alcance expansivo, importantes conocimientos y arreglos que abordan problemas relacionados con el idioma que los compradores pueden encontrar al cooperar con un artículo.
Entonces, en este artículo, cubriremos las 8 principales bibliotecas y herramientas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) que podrían ser útiles para construir proyectos del mundo real. ¡Así que comencemos!
Tabla de contenido
- Kit de herramientas de lenguaje natural (NLTK)
- GenSim
- ESPACIO
- CoreNLP
- TextBlob
- AllenNLP
- polígloto
- scikit-learn
Kit de herramientas de lenguaje natural (NLTK)
NLTK es la biblioteca principal para crear proyectos de Python para trabajar con datos de lenguaje humano. Proporciona interfaces fáciles de utilizar para más de 50 corpus y activos léxicos como WordNet, junto con una configuración de bibliotecas de preprocesamiento de texto para etiquetado, análisis, clasificación, derivación, tokenización y envoltorios de razonamiento semántico para bibliotecas de PNL y una discusión de conversación activa. NLTK es accesible para Windows, Mac OS y Linux. La mejor parte es que NLTK es una empresa gratuita, de código abierto e impulsada por áreas locales. También tiene algunas desventajas. Es lento y difícil satisfacer las demandas del uso de producción. La curva de aprendizaje es algo empinada. Algunas de las características proporcionadas por NLTK son;
- Extracción de entidades
- Etiquetado de parte de la voz
- Tokenización
- Analizando
- Razonamiento semántico
- Derivado
- Clasificación de texto
Para más información, consulte la documentación oficial: Enlace
GenSim
Gensim es una famosa biblioteca de Python para tareas de procesamiento de lenguaje natural. Proporciona una característica especial para identificar similitudes semánticas entre dos documentos mediante el uso del modelado de espacio vectorial y el kit de herramientas de modelado de temas. Todos los algoritmos en GenSim son independientes de la memoria con respecto al tamaño del corpus, lo que significa que podemos procesar entradas más grandes que la RAM. Proporciona un conjunto de algoritmos que son muy útiles en tareas de lenguaje natural como el proceso de Dirichlet jerárquico (HDP), las proyecciones aleatorias (RP), la asignación de Dirichlet latente (LDA), el análisis semántico latente (LSA / SVD / LSI) o el aprendizaje profundo de word2vec. . La característica más avanzada de GenSim es su velocidad de procesamiento y una fantástica optimización del uso de la memoria. Los principales usos de GenSim incluyen análisis de datos, aplicaciones de generación de texto (chatbots) y aplicaciones de búsqueda semántica. GenSim depende en gran medida de SciPy y NumPy para la informática científica.
Para más información, consulte la documentación oficial: Enlace.
ESPACIO
SpaCy es una biblioteca de procesamiento de lenguaje natural de Python de código abierto. Está diseñado principalmente para uso de producción, para construir proyectos del mundo real y ayuda a manejar una gran cantidad de datos de texto. Este kit de herramientas está escrito en Python en Cython, por lo que es mucho más rápido y eficiente manejar una gran cantidad de datos de texto. Algunas de las características de SpaCy se muestran a continuación:
- Proporciona transformadores de formación múltiple como BERT
- Es mucho más rápido que otras bibliotecas.
- Proporciona tokenización motivada lingüísticamente en más de 49 idiomas
- Proporciona funcionalidades como clasificación de texto, segmentación de oraciones, lematización, etiquetado de parte del discurso, reconocimiento de entidades con nombre y muchas más.
- Eso
tiene 55 pipelines capacitados en más de 17 idiomas.
Para más información, consulte la documentación oficial: Enlace.
CoreNLP
Stanford CoreNLP contiene una agrupación de instrumentos de innovación del lenguaje humano. Significa hacer que el uso de herramientas de análisis semántico para un fragmento de texto sea simple y competente. Con CoreNLP, puede extraer una amplia gama de propiedades de texto (como etiquetado de parte de la voz, reconocimiento de entidad con nombre, etc.) en un par de líneas de código.
Dado que CoreNLP está escrito en Java, solicita que se introduzca Java en su dispositivo. No obstante, ofrece interfaces de programación para algunos lenguajes de programación conocidos, incluido Python. La herramienta consolida varias herramientas de PNL de Stanford, como el análisis de sentimientos, el etiquetador de parte del discurso (POS), el aprendizaje de patrones de arranque, el analizador, el reconocedor de entidades con nombre (NER), el sistema de resolución de correferencia, para dar algunos ejemplos. Además, CoreNLP mantiene cuatro dialectos separados del inglés: árabe, chino, alemán, francés y español.
Para más información, consulte la documentación oficial: Enlace.
TextBlob
TextBlob es una biblioteca de procesamiento de lenguaje natural de código abierto en python (Python 2 y Python 3) con tecnología NLTK. Es la herramienta de PNL más rápida entre todas las bibliotecas. Es amigable para principiantes. Es una herramienta de aprendizaje imprescindible para los entusiastas de los científicos de datos que están comenzando su viaje con Python y NLP. Proporciona una interfaz fácil para ayudar a los principiantes y tiene todas las funcionalidades básicas de PNL, como análisis de sentimientos, extracción de frases, análisis y muchas más. Algunas de las características de TextBlob se muestran a continuación:
- Análisis de los sentimientos
- Analizando
- Frecuencias de palabras y frases
- Etiquetado de parte de la voz
- N-gramos
- Corrección ortográfica
- Tokenización
- Clasificación (árbol de decisión. Naïve Bayes)
- Extracción de frases sustantivas
- Integración con WordNet
Para más información, consulte la documentación oficial: Enlace.
AllenNLP
Es una de las herramientas de procesamiento de lenguaje natural más avanzadas que existen en la actualidad. Esto se basa en herramientas y bibliotecas de PyTorch. Es ideal para aplicaciones comerciales y de investigación. Se convierte en una herramienta innegable para una amplia gama de investigación de textos. AllenNLP utiliza la biblioteca de código abierto SpaCy para el preprocesamiento de datos y, al mismo tiempo, se ocupa de los ciclos de aplicación por sí solo. El componente fundamental de AllenNLP es que es fácil de utilizar. A diferencia de otras herramientas de PNL que tienen numerosos módulos, AllenNLP simplifica el proceso del lenguaje natural. Para que nunca se sienta perdido en los resultados de rendimiento. Es una herramienta asombrosa para principiantes. El modelo más estimulante de AllenNLP es Event2Mind. Con esta herramienta, puede investigar el propósito y la respuesta del cliente, que son fundamentales para el avance del artículo o servicio. AllenNLP es razonable tanto para tareas sencillas como complejas.
Para más información, consulte la documentación oficial: Enlace.
Polígloto
Esta biblioteca marginalmente menos realizada es una de mis mejores opciones, ya que ofrece un amplio alcance de análisis y una gran inclusión de idiomas. Gracias a NumPy, también funciona muy rápido. El uso de varios idiomas es como spaCy: es competente, claro y, fundamentalmente, una opción fantástica para proyectos que incluyen un idioma que spaCy no cumple.
Las siguientes son las características de Polyglot:
- Tokenización (165 idiomas)
- Detección de idioma (196 idiomas)
- Reconocimiento de entidad nombrada (40 idiomas)
- Parte del etiquetado de voz (16 idiomas)
- Análisis de sentimiento (136 idiomas)
- Incrustaciones de palabras (137 idiomas)
- Análisis morfológico (135 idiomas)
- Transliteración (69 idiomas)
Para más información, consulte la documentación oficial: Enlace.
Scikit-Learn
Es una gran biblioteca abierta de procesamiento de lenguaje natural y la más utilizada entre los científicos de datos para tareas de PNL. Proporciona una gran cantidad de algoritmos para construir modelos de aprendizaje automático. Tiene una excelente documentación que ayuda a los científicos de datos y facilita el aprendizaje. La principal ventaja de sci-kit learn es que tiene excelentes métodos de clase intuitivos. Ofrece muchas funciones para que la bolsa de palabras convierta tet en vectores numéricos. También tiene algunas desventajas. No le proporciona redes neuronales para el preprocesamiento de texto. Es mejor utilizar otras bibliotecas de PNL si desea realizar un preprocesamiento más complejo, como el etiquetado POS para corpus de texto.
Para más información, consulte la documentación oficial: Enlace
Conclusión
Entonces, en este artículo, hemos cubierto las 8 principales bibliotecas de procesamiento de lenguaje natural en Python para el aprendizaje automático en 2021. Espero que aprenda algo de este blog y resulte mejor para su proyecto. Gracias por leer y tu paciencia. ¡Buena suerte!
Puedes consultar mis artículos aquí: Artículos
Gracias por leer este artículo sobre las bibliotecas de Python para el procesamiento de imágenes y por su paciencia. Déjame en la sección de comentarios. Comparta este artículo, me dará la motivación para escribir más blogs para la comunidad de ciencia de datos.
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