Das 8 Top Python-Bibliotheken für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) In 2021

Dieser Artikel wurde im Rahmen der Data Science Blogathon.

Einführung

Verarbeitung natürlicher Sprache (PNL) ist ein Feld an der Konvergenz von Data Science und Künstlicher Intelligenz (ER) das, wenn es um die grundlagen geht, Es geht darum, Maschinen beizubringen, menschliche Dialekte zu verstehen und Bedeutungen aus Texten zu extrahieren. Das ist, was ist mehr, der Grund, warum künstliche Intelligenz für NLP-Projekte unerlässlich ist.

Dann, Was ist der Grund, warum sich viele Unternehmen für NLP interessieren?? Grundsätzlich, angesichts der Tatsache, dass diese Fortschritte ihnen einen weitreichenden Spielraum geben können, wichtige Erkenntnisse und Korrekturen zu sprachbezogenen Problemen, auf die Käufer bei der Zusammenarbeit an einem Artikel stoßen können.

Dann, In diesem Artikel, wir werden die decken 8 Hauptbibliotheken und Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) das könnte für den Bau von realen Projekten nützlich sein. Also lasst uns anfangen!

Inhaltsverzeichnis

Toolkit für natürliche Sprache (NLTK)
GenSim
PLATZ
CoreNLP
TextBlob
AllenNLP
mehrsprachig
scikit-lernen

Toolkit für natürliche Sprache (NLTK)

NLTK ist die Hauptbibliothek zum Erstellen von Python-Projekten, um mit menschlichen Sprachdaten zu arbeiten. Bietet benutzerfreundliche Schnittstellen für mehr als 50 Korpus und lexikalische Assets wie WordNet, zusammen mit einer Konfiguration von Textvorverarbeitungsbibliotheken für die Beschriftung, Analyse, Einstufung, Ableitung, Tokenization und semantic Reasoning Wrapper für NLP-Bibliotheken und eine aktive Gesprächsdiskussion. NLTK ist für Windows zugänglich, MacOS und Linux. Das Beste daran ist, dass NLTK ein freies Unternehmen ist, Open Source und von lokalen Gebieten angetrieben. Es hat auch einige Nachteile. Es ist langsam und schwierig, die Anforderungen des Produktionseinsatzes zu erfüllen. Die Lernkurve ist etwas steil. Einige der von NLTK bereitgestellten Funktionen sind;

Entitätsextraktion
Einen Teil der Stimme benennen
Tokenización
Analysieren
Semantische Argumentation
Derivat
Textklassifizierung

Für mehr Informationen, konsultieren Sie die offizielle Dokumentation: Verknüpfung

GenSim

Gensim ist eine berühmte Python-Bibliothek für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Bietet eine spezielle Funktion zum Identifizieren semantischer Ähnlichkeiten zwischen zwei Dokumenten mithilfe des Vektorraummodellierungs- und Themenmodellierungs-Toolkits. Alle Algorithmen in GenSim sind unabhängig von der Größe des Korpus, was bedeutet, dass wir Eingaben verarbeiten können, die größer als RAM sind. Bietet eine Reihe von Algorithmen, die bei Aufgaben in natürlicher Sprache wie dem hierarchischen Dirichlet-Prozess sehr nützlich sind (HDP), zufällige Projektionen (RP), der ruhende Dirichlet-Auftrag (LDA), latente semantische Analyse (LSA / SVD / LSI) oder der tiefes LernenTiefes Lernen, Eine Teildisziplin der Künstlichen Intelligenz, verlässt sich auf künstliche neuronale Netze, um große Datenmengen zu analysieren und zu verarbeiten. Diese Technik ermöglicht es Maschinen, Muster zu lernen und komplexe Aufgaben auszuführen, wie Spracherkennung und Computer Vision. Seine Fähigkeit, sich kontinuierlich zu verbessern, wenn mehr Daten zur Verfügung gestellt werden, macht es zu einem wichtigen Werkzeug in verschiedenen Branchen, von Gesundheit... de word2vec. . Die fortschrittlichste Funktion von GenSim ist die Verarbeitungsgeschwindigkeit und die fantastische Optimierung der Speichernutzung.. Zu den Hauptanwendungen von GenSim gehört die Datenanalyse, Anwendungen zur Textgenerierung (Chatbots) und semantische Suchanwendungen. GenSim depende en gran messenDas "messen" Es ist ein grundlegendes Konzept in verschiedenen Disziplinen, , die sich auf den Prozess der Quantifizierung von Eigenschaften oder Größen von Objekten bezieht, Phänomene oder Situationen. In Mathematik, Wird verwendet, um Längen zu bestimmen, Flächen und Volumina, In den Sozialwissenschaften kann es sich auf die Bewertung qualitativer und quantitativer Variablen beziehen. Die Messgenauigkeit ist entscheidend, um zuverlässige und valide Ergebnisse in der Forschung oder praktischen Anwendung zu erhalten.... de SciPy y NumPy para la informática científica.