Questo articolo è stato pubblicato nell'ambito del Blogathon sulla scienza dei dati.
introduzione
Elaborazione del linguaggio naturale (PNL) è un campo situato nella convergenza tra data science e Intelligenza Artificiale (LUI) Quello, quando si tratta di nozioni di base, si tratta di insegnare alle macchine come comprendere i dialetti umani ed estrarre significato dal testo. Questo è, Cosa c'è di più, perché l'intelligenza artificiale è essenziale per i progetti di PNL.
Quindi, Qual è il motivo per cui molte aziende si preoccupano della PNL? Fondamentalmente, alla luce del fatto che questi progressi possono dare loro una portata espansiva, conoscenze e disposizioni importanti che affrontano i problemi relativi alla lingua che gli acquirenti possono incontrare quando collaborano con un articolo.
Quindi, in questo articolo, tratteremo il 8 migliori librerie e strumenti per l'elaborazione del linguaggio naturale (PNL) che potrebbe essere utile per costruire progetti del mondo reale. Quindi iniziamo!!
Sommario
- Toolkit del linguaggio naturale (NLTK)
- GenSim
- SPAZIO
- CoreNLP
- TestoBlob
- AllenNLP ·
- multilingue
- scikit-impara
Toolkit del linguaggio naturale (NLTK)
NLTK è la libreria principale per la creazione di progetti Python per lavorare con i dati del linguaggio umano. Fornisce interfacce facili da usare per più di 50 corpus e risorse lessicali come WordNet, insieme a una configurazione di librerie di pre-elaborazione del testo per la codifica, analisi, classificazione, derivazione, wrapper di tokenizzazione e ragionamento semantico per librerie NLP e una discussione di conversazione attiva. NLTK è accessibile per Windows, Mac OS e Linux. La parte migliore è che NLTK è una società gratuita, open source e guidato dalle aree locali. Ha anche alcuni svantaggi. È lento e difficile soddisfare le esigenze dell'uso della produzione. La curva di apprendimento è piuttosto ripida. Alcune delle funzionalità fornite da NLTK sono;
- Estrazione di entità
- Etichettare una parte della voce
- Tokenizzazione
- Analizzando
- Ragionamento semantico
- Derivato
- Classificazione del testo
Per maggiori informazioni, consulta la documentazione ufficiale: Collegamento
GenSim
Gensim è una famosa libreria Python per le attività di elaborazione del linguaggio naturale. Fornisce una funzionalità speciale per identificare le somiglianze semantiche tra due documenti utilizzando la modellazione dello spazio vettoriale e il toolkit di modellazione del tema. Tutti gli algoritmi in GenSim sono indipendenti dalla memoria rispetto alla dimensione del corpus, il che significa che possiamo elaborare input più grandi della RAM. Fornisce una serie di algoritmi che sono molto utili in attività di linguaggio naturale come il processo gerarchico di Dirichlet. (HDP ·), proiezioni casuali (RP), l'assegnazione latente di Dirichlet (LDA), analisi semantica latente (LSA / SVD · / LSI) o word2vec deep learning. . La caratteristica più avanzata di GenSim è la sua velocità di elaborazione e la fantastica ottimizzazione dell'utilizzo della memoria. Gli usi principali di GenSim includono l'analisi dei dati, applicazioni per la generazione di testo (chatbot) e applicazioni di ricerca semantica. GenSim si basa fortemente su SciPy e NumPy per il calcolo scientifico.
Per maggiori informazioni, consulta la documentazione ufficiale: Collegamento.
SPAZIO
SpaCy è una libreria open source di elaborazione del linguaggio naturale Python. È progettato principalmente per l'uso di produzione, per creare progetti reali e aiuta a gestire molti dati di testo. Questo toolkit è scritto in Python in Cython, rendendo molto più veloce ed efficiente la gestione di molti dati di testo. Alcune delle caratteristiche di SpaCy sono mostrate di seguito:
- Fornisce trasformatori multi-training come BERT
- È molto più veloce di altre librerie.
- Fornisce tokenizzazione linguisticamente motivata in più di 49 Le lingue
- Fornisce funzionalità quali la classificazione del testo, segmentazione delle frasi, lematizzazione, etichettatura di parte del discorso, riconoscimento di entità denominate e molte altre.
- Quella
avere 55 pipeline addestrate in più di 17 Le lingue.
Per maggiori informazioni, consulta la documentazione ufficiale: Collegamento.
CoreNLP
Stanford CoreNLP contiene un raggruppamento di strumenti per l'innovazione del linguaggio umano. Significa rendere semplice e competente l'utilizzo di strumenti di analisi semantica per un pezzo di testo. Con CoreNLP, può estrarre un'ampia gamma di proprietà del testo (come parte del tagging vocale, Riconoscimento di entità denominate, eccetera.) in un paio di righe di codice.
Poiché CoreNLP è scritto in Java, richiede l'inserimento di java sul dispositivo. tuttavia, offre interfacce di programmazione per alcuni noti linguaggi di programmazione, incluso Python. Lo strumento consolida diversi strumenti di PNL di Stanford, come l'analisi del sentimento, l'etichettatrice di parte del discorso (POS), modelli di avvio di apprendimento, l'analizzatore, Riconoscimento entità denominata (FUORI USO), il sistema di risoluzione della correferenza, per fare qualche esempio. Cosa c'è di più, CoreNLP mantiene quattro dialetti separati dell'inglese: Arabo, Cinese, Tedesco, Francese e spagnolo.
Per maggiori informazioni, consulta la documentazione ufficiale: Collegamento.
TestoBlob
TextBlob è una libreria di elaborazione del linguaggio naturale open source in python (Pitone 2 e Python 3) con tecnologia NLTK. È lo strumento NLP più veloce tra tutte le librerie. È adatto ai principianti. È uno strumento di apprendimento indispensabile per gli appassionati di data scientist che stanno iniziando il loro viaggio con Python e NLP.. Fornisce un'interfaccia semplice per aiutare i principianti e ha tutte le funzionalità di base della PNL, come analisi del sentiment, estrazione della frase, analisi e molti altri. Alcune delle funzionalità di TextBlob sono mostrate di seguito:
- Analisi del sentimento
- Analizzando
- Frequenze di parole e frasi
- Etichettare una parte della voce
- N-grammi
- Correzione ortografica
- Tokenizzazione
- Classificazione (albero decisionale. Bayes ingenui)
- Estrazione di frasi nominali
- Integrazione con WordNet
Per maggiori informazioni, consulta la documentazione ufficiale: Collegamento.
AllenNLP ·
È uno degli strumenti di elaborazione del linguaggio naturale più avanzati esistenti oggi.. Questo si basa su strumenti e librerie PyTorch. Ideale per applicazioni commerciali e di ricerca. Diventa uno strumento innegabile per una vasta gamma di ricerche testuali. AllenNLP utilizza la libreria open source spaCy per la pre-elaborazione dei dati e, allo stesso tempo, si occupa autonomamente dei cicli applicativi. Il componente fondamentale di AllenNLP è che è facile da usare. A differenza di altri strumenti di PNL che hanno numerosi moduli, AllenNLP semplifica il processo del linguaggio naturale. In questo modo non ti senti mai perso nei risultati delle prestazioni. È uno strumento straordinario per i principianti. Il modello più stimolante di AllenNLP è Event2Mind. Con questo strumento, può indagare lo scopo e la risposta del cliente, che sono fondamentali per l'avanzamento dell'articolo o del servizio. AllenNLP è ragionevole sia per compiti semplici che complessi.
Per maggiori informazioni, consulta la documentazione ufficiale: Collegamento.
Multilingue
Questa libreria marginalmente meno realizzata è una delle mie migliori opzioni, in quanto offre un ampio ambito di analisi e una grande inclusione delle lingue. Grazie a NumPy, funziona anche molto velocemente. L'uso di più lingue è come spaCy: è competente, chiaro e, fondamentalmente, un'opzione fantastica per i progetti che includono una lingua che spaCy non rispetta.
Di seguito sono riportate le caratteristiche di Polyglot:
- Tokenizzazione (165 Le lingue)
- Rilevamento della lingua (196 Le lingue)
- Riconoscimento entità nominative (40 Le lingue)
- Parte del tagging vocale (16 Le lingue)
- Analisi del sentimento (136 Le lingue)
- Incorporamenti di parole (137 Le lingue)
- Analisi morfologica (135 Le lingue)
- Traslitterazione (69 Le lingue)
Per maggiori informazioni, consulta la documentazione ufficiale: Collegamento.
Scikit-Impara
È una grande libreria aperta di elaborazione del linguaggio naturale e la più utilizzata tra i data scientist per le attività di PNL.. Fornisce una vasta gamma di algoritmi per la creazione di modelli di machine learning. Ha un'eccellente documentazione che aiuta i data scientist e facilita l'apprendimento. Il vantaggio principale di sci-kit learn è che ha eccellenti metodi di classe intuitivi. Offre molte funzioni per la parola bag per convertire tet in vettori numerici. Ha anche alcuni svantaggi. Non fornisce reti neurali per la pre-elaborazione del testo. È preferibile utilizzare altre librerie NLP se si desidera eseguire una pre-elaborazione più complessa, ad esempio il tagging POS per il corpus di testo.
Per maggiori informazioni, consulta la documentazione ufficiale: Collegamento
conclusione
Quindi, in questo articolo, abbiamo coperto il 8 Le migliori librerie di elaborazione del linguaggio naturale in Python per Machine Learning in 2021. Spero che tu impari qualcosa da questo blog e che risulti migliore per il tuo progetto. Grazie per la lettura e la pazienza. Buona fortuna!
Puoi controllare i miei articoli qui: Articoli
Grazie per aver letto questo articolo sulle librerie Python per l'elaborazione delle immagini e per la tua pazienza.. Lasciami nella sezione commenti. Condividi questo articolo, mi darà la motivazione per scrivere più blog per la comunità di data science.
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