Cet article a été publié dans le cadre du Blogathon sur la science des données.
introduction
Traitement du langage naturel (PNL) est un domaine situé à la convergence de la science des données et de l'intelligence artificielle (IL) Quoi, quand il s'agit de l'essentiel, il s'agit d'enseigner aux machines comment comprendre les dialectes humains et extraire le sens du texte. C'est, en outre, la raison pour laquelle l'intelligence artificielle est essentielle pour les projets de PNL.
Ensuite, Quelle est la raison pour laquelle de nombreuses entreprises se soucient de la PNL? Essentiellement, à la lumière du fait que ces avancées peuvent leur donner une large portée, informations et correctifs importants qui résolvent les problèmes liés à la langue que les acheteurs peuvent rencontrer lorsqu'ils coopèrent sur un article.
Ensuite, dans cet article, nous couvrirons le 8 principales bibliothèques et outils de traitement du langage naturel (PNL) qui pourraient être utiles pour construire des projets du monde réel. Alors, commençons!
Table des matières
- Boîte à outils du langage naturel (NLTK)
- GenSim
- ESPACER
- NoyauPNL
- TextBlob
- AllenPNL
- polyglotte
- scikit-apprendre
Boîte à outils du langage naturel (NLTK)
NLTK est la bibliothèque principale pour créer des projets Python pour travailler avec des données de langage humain. Fournit des interfaces faciles à utiliser pour plus de 50 corpus et actifs lexicaux tels que WordNet, avec une configuration de bibliothèques de prétraitement de texte pour l'étiquetage, une analyse, classification, dérivation, Tokenization et enveloppes de raisonnement sémantique pour les bibliothèques NLP et une discussion conversationnelle active. NLTK est accessible pour Windows, Mac OS et Linux. La meilleure partie est que NLTK est une entreprise gratuite, open source et piloté par les territoires. Il a aussi quelques inconvénients. Il est lent et difficile de répondre aux exigences de l'utilisation de la production. La courbe d'apprentissage est un peu raide. Certaines des fonctionnalités fournies par NLTK sont;
- Extraction d'entité
- Étiqueter une partie de la voix
- Tokenisation
- en cours d'analyse
- Raisonnement sémantique
- Dérivé
- Classement de texte
Pour plus d'informations, consulter la documentation officielle: Relier
GenSim
Gensim est une célèbre bibliothèque Python pour les tâches de traitement du langage naturel. Fournit une fonctionnalité spéciale pour identifier les similitudes sémantiques entre deux documents en utilisant la modélisation de l'espace vectoriel et la boîte à outils de modélisation de thème. Tous les algorithmes de GenSim sont indépendants de la mémoire par rapport à la taille du corpus, ce qui signifie que nous pouvons traiter des entrées plus grandes que la RAM. Fournit un ensemble d'algorithmes très utiles dans les tâches en langage naturel telles que le processus hiérarchique de Dirichlet (HDP), projections aléatoires (PR), la mission en sommeil de Dirichlet (LDA), analyse sémantique latente (LSA / SVD / LSI) ou apprentissage profond par word2vec. . La fonctionnalité la plus avancée de GenSim est sa vitesse de traitement et sa fantastique optimisation de l'utilisation de la mémoire.. Les principales utilisations de GenSim incluent l'analyse de données, applications de génération de texte (chatbots) et applications de recherche sémantique. GenSim s'appuie fortement sur SciPy et NumPy pour le calcul scientifique.
Pour plus d'informations, consulter la documentation officielle: Relier.
ESPACER
SpaCy est une bibliothèque de traitement du langage naturel Python open source. Il est conçu principalement pour une utilisation en production, pour construire des projets du monde réel et aide à gérer une grande quantité de données textuelles. Cette boîte à outils est écrite en Python en Cython, ce qui rend beaucoup plus rapide et plus efficace la gestion d'une grande quantité de données textuelles. Certaines des fonctionnalités de SpaCy sont présentées ci-dessous:
- Fournir des transformateurs multi-formations comme BERT
- C'est beaucoup plus rapide que les autres bibliothèques.
- Fournit une tokenisation linguistiquement motivée dans plus de 49 langues
- Fournit des fonctionnalités telles que la classification de texte, segmentation de la phrase, lématisation, marquer une partie du discours, reconnaissance d'entité nommée et bien d'autres.
- Ce
possède 55 pipelines formés dans plus de 17 langues.
Pour plus d'informations, consulter la documentation officielle: Relier.
NoyauPNL
Stanford CoreNLP contient un regroupement d'instruments d'innovation en langage humain. C'est rendre l'utilisation d'outils d'analyse sémantique d'un texte simple et compétente. Avec CoreNLP, peut extraire un large éventail de propriétés de texte (dans le cadre du marquage vocal, reconnaissance d'entité nommée, etc.) en quelques lignes de code.
Puisque CoreNLP est écrit en Java, invite à entrer Java sur votre appareil. Cependant, propose des interfaces de programmation pour certains langages de programmation populaires, y compris Python. L'outil consolide divers outils de Stanford NLP, comme l'analyse des sentiments, la partie du marqueur de parole (PDV), apprendre les modèles de démarrage, l'analyseur, le reconnaisseur d'entité nommée (VERS LE BAS), le système de résolution de co-référence, pour donner quelques exemples. En outre, CoreNLP maintient quatre dialectes distincts de l'anglais: arabe, chino, Allemand, français et espagnol.
Pour plus d'informations, consulter la documentation officielle: Relier.
TextBlob
TextBlob est une bibliothèque de traitement du langage naturel open source en python (Python 2 et Python 3) avec la technologie NLTK. C'est l'outil PNL le plus rapide parmi toutes les bibliothèques. C'est convivial pour les débutants. C'est un outil d'apprentissage indispensable pour les passionnés de data scientists qui commencent leur aventure avec Python et la PNL.. Fournit une interface simple pour aider les débutants et possède toutes les fonctionnalités de base de la PNL, comme analyse des sentiments, extraction de phrases, analyse et bien d'autres. Certaines des fonctionnalités de TextBlob sont présentées ci-dessous:
- Analyse des sentiments
- en cours d'analyse
- Fréquences des mots et des phrases
- Étiqueter une partie de la voix
- N-grammes
- Correction orthographique
- Tokenisation
- Classification (arbre de décision. Bayes naïf)
- Extraction d'expressions nominales
- Intégration avec WordNet
Pour plus d'informations, consulter la documentation officielle: Relier.
AllenPNL
C'est l'un des outils de traitement du langage naturel les plus avancés qui existent aujourd'hui. Ceci est basé sur les outils et bibliothèques PyTorch. Il est idéal pour les applications commerciales et de recherche. Il devient un outil indéniable pour un large éventail de recherche de texte. AllenNLP utilise la bibliothèque open source SpaCy pour le prétraitement des données et, en même temps, gère seul les cycles d'application. Le composant fondamental d'AllenNLP est qu'il est facile à utiliser. Contrairement à d'autres outils de PNL qui ont de nombreux modules, AllenNLP simplifie le traitement du langage naturel. Ainsi, vous ne vous sentez jamais perdu dans les résultats de performance. C'est un outil incroyable pour les débutants. Le modèle le plus stimulant d'AllenNLP est Event2Mind. Avec cet outil, peut rechercher le but et la réponse du client, qui sont essentiels pour l'avancement de l'article ou du service. AllenNLP est raisonnable pour les tâches simples et complexes.
Pour plus d'informations, consulter la documentation officielle: Relier.
polyglotte
Cette bibliothèque légèrement sous-performée est l'un de mes meilleurs choix, car il offre un large champ d'analyse et une grande inclusion de langues. Merci à NumPy, fonctionne aussi très vite. Utiliser plusieurs langues, c'est comme spaCy: est compétent, clair et, fondamentalement, une excellente option pour les projets qui incluent une langue avec laquelle spaCy n'est pas conforme.
Voici les caractéristiques de Polyglot:
- Tokenisation (165 langues)
- Détection de la langue (196 langues)
- Reconnaissance d'entité nommée (40 langues)
- Partie de marquage vocal (16 langues)
- Analyse des sentiments (136 langues)
- Incrustations de mots (137 langues)
- Analyse morphologique (135 langues)
- Translitération (69 langues)
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Scikit-Apprendre
Il s'agit d'une grande bibliothèque ouverte de traitement du langage naturel et la plus utilisée par les scientifiques des données pour les tâches de PNL.. Fournit un grand nombre d'algorithmes pour la construction de modèles d'apprentissage automatique. Il dispose d'une excellente documentation qui aide les scientifiques des données et facilite l'apprentissage. Le principal avantage de sci-kit learn est qu'il dispose d'excellentes méthodes de classe intuitives. Il offre de nombreuses fonctions pour le sac de mots pour convertir tet en vecteurs numériques. Il a aussi quelques inconvénients. Il ne vous fournit pas de réseaux de neurones pour le prétraitement de texte. Mieux vaut utiliser d'autres bibliothèques NLP si vous souhaitez effectuer un prétraitement plus complexe, comme le balisage POS pour le corpus de texte.
Pour plus d'informations, consulter la documentation officielle: Relier
conclusion
Ensuite, dans cet article, nous avons couvert le 8 Meilleures bibliothèques de traitement du langage naturel en Python pour l'apprentissage automatique en 2021. J'espère que vous apprendrez quelque chose de ce blog et que cela s'avérera meilleur pour votre projet. Merci de m'avoir lu et de votre patience. Bonne chance!
Vous pouvez consulter mes articles ici: Des articles
Merci d'avoir lu cet article sur les bibliothèques Python pour le traitement d'images et pour votre patience.. Laissez-moi dans la section commentaire. Partagez cet article, cela me donnera la motivation d'écrire plus de blogs pour la communauté de la science des données.
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