Este artigo foi publicado como parte do Data Science Blogathon.
Introdução
Processamento de linguagem natural (PNL) é um campo localizado na convergência da ciência de dados e da Inteligência Artificial (ELE) naquela, quando se trata do básico, Trata-se de ensinar as máquinas a entender os dialetos humanos e extrair significado do texto.. Esta é, O que mais, por que a inteligência artificial é essencial para projetos de PNL.
Então, Por que muitas empresas se preocupam com a PNL?? Basicamente, à luz do fato de que esses avanços podem dar-lhes um escopo expansivo, Conhecimento e arranjos importantes que abordam questões relacionadas ao idioma que os compradores podem encontrar ao cooperar com um item.
Então, neste artigo, Abordaremos o 8 Principais bibliotecas e ferramentas de processamento de linguagem natural (PNL) que poderia ser útil para a construção de projetos do mundo real. Então vamos começar!!
Tabela de conteúdo
- Kit de ferramentas de linguagem natural (NLTK)
- GenSim
- ESPAÇO
- CoreNLP
- TextBlob
- AllenPNL
- poliglota
- scikit-learn
Kit de ferramentas de linguagem natural (NLTK)
NLTK é a principal biblioteca para a criação de projetos Python para trabalhar com dados de linguagem humana. Fornece interfaces fáceis de usar para mais de 50 corpus e ativos lexicais, como o WordNet, juntamente com uma configuração de bibliotecas de pré-processamento de texto para marcação, análise, classificação, derivação, wrappers de tokenização e raciocínio semântico para bibliotecas de PNL e uma discussão de conversa ativa. NLTK é acessível para Windows, Mac OS e Linux. A melhor parte é que a NLTK é uma empresa livre, código aberto e impulsionado por áreas locais. Também tem algumas desvantagens. É lento e difícil atender às demandas de uso da produção. A curva de aprendizado é um pouco íngreme. Alguns dos recursos fornecidos pelo NLTK são;
- Extração de entidade
- Rotulando parte da voz
- Tokenización
- Analisando
- Raciocínio semântico
- Derivado
- Classificação de texto
Para mais informacao, consulte a documentação oficial: Ligação
GenSim
Gensim é uma famosa biblioteca Python para tarefas de processamento de linguagem natural. Fornece um recurso especial para identificar semelhanças semânticas entre dois documentos usando a modelagem de espaço vetorial e o kit de ferramentas de modelagem de tema. Todos os algoritmos no GenSim são independentes de memória em relação ao tamanho do corpus, o que significa que podemos processar entradas maiores que a RAM. Ele fornece um conjunto de algoritmos que são muito úteis em tarefas de linguagem natural, como o processo hierárquico de Dirichlet (HDP), Projeções aleatórias (RP), a atribuição latente de Dirichlet (LDA), Análise semântica latente (LSA / SVD / LSI) ou Word2vec Deep Learning. . O recurso mais avançado do GenSim é sua velocidade de processamento e fantástica otimização do uso da memória.. Os principais usos do GenSim incluem análise de dados, Aplicativos de geração de texto (Chatbots) e aplicativos de pesquisa semântica. O GenSim depende fortemente do SciPy e do NumPy para a informática científica.
Para mais informacao, consulte a documentação oficial: Ligação.
ESPAÇO
SpaCy é uma biblioteca de processamento de linguagem natural Python de código aberto. Ele é projetado principalmente para uso de produção, para criar projetos do mundo real e ajuda a lidar com uma grande quantidade de dados de texto. Este kit de ferramentas é escrito em Python no Cython, tornando muito mais rápido e eficiente lidar com uma grande quantidade de dados de texto. Algumas das características do SpaCy são mostradas abaixo:
- Fornece transformadores multi-forma como BERT
- É muito mais rápido do que outras bibliotecas.
- Fornece tokenização linguisticamente motivada em mais de 49 línguas
- Fornece funcionalidades como classificação de texto, Segmentação de sentenças, lematización, rotulagem de parte do discurso, Reconhecimento de entidade nomeada e muito mais.
- Isso
tenho 55 pipelines treinados em mais de 17 línguas.
Para mais informacao, consulte a documentação oficial: Ligação.
CoreNLP
Stanford CoreNLP contém um agrupamento de instrumentos de inovação da linguagem humana. Significa tornar o uso de ferramentas de análise semântica para um pedaço de texto simples e proficiente.. Com CoreNLP, pode extrair uma ampla gama de propriedades de texto (como marcação de parte de voz, Reconhecimento de entidade nomeada, etc.) em algumas linhas de código.
Uma vez que CoreNLP é escrito em Java, solicita que o Java seja introduzido em seu dispositivo. Não obstante, oferece interfaces de programação para algumas linguagens de programação bem conhecidas, Python incluído. Ferramenta consolida várias ferramentas de PNL de Stanford, como análise de sentimento, o rotulador de parte do discurso (POS), Aprendendo padrões de inicialização, O analisador, O reconhecedor de entidade nomeado (BAIXA), O sistema de resolução de co-referência, para dar alguns exemplos. O que mais, CoreNLP mantém quatro dialetos separados do inglês: Árabe, Chinês, Alemão, Francês e Espanhol.
Para mais informacao, consulte a documentação oficial: Ligação.
TextBlob
TextBlob é uma biblioteca de processamento de linguagem natural de código aberto em python (Pitão 2 e Python 3) com tecnologia NLTK. É a ferramenta de PNL mais rápida entre todas as bibliotecas. É amigável para iniciantes. É uma ferramenta de aprendizado obrigatória para entusiastas de cientistas de dados que estão apenas começando sua jornada com Python e PNL.. Ele fornece uma interface fácil para ajudar os iniciantes e tem todas as funcionalidades básicas da PNL, como análise de sentimento, extração de sentença, Análises e muito mais. Alguns dos recursos do TextBlob são mostrados abaixo:
- Análise de sentimentos
- Analisando
- Frequências de palavras e frases
- Rotulando parte da voz
- N-gramas
- Correção ortográfica
- Tokenización
- Classificação (árvore de decisão. Bayes ingênuo)
- Extração de frase substantiva
- Integração com o WordNet
Para mais informacao, consulte a documentação oficial: Ligação.
AllenPNL
É uma das ferramentas de processamento de linguagem natural mais avançadas disponíveis hoje.. Isso é baseado em ferramentas e bibliotecas PyTorch. Ideal para aplicações comerciais e de pesquisa. Torna-se uma ferramenta inegável para uma ampla gama de pesquisas de texto. AllenNLP usa a biblioteca SpaCy de código aberto para pré-processamento de dados e, ao mesmo tempo, cuida dos ciclos de aplicação por conta própria. O componente fundamental do AllenNLP é que ele é fácil de usar.. Ao contrário de outras ferramentas de PNL que possuem vários módulos, AllenNLP simplifica o processamento de linguagem natural. Assim, você nunca se sente perdido em resultados de desempenho. É uma ferramenta incrível para iniciantes. O modelo mais estimulante da AllenNLP é o Event2Mind. Com esta ferramenta, pode investigar o propósito e a resposta do cliente, que são fundamentais para o avanço do item ou serviço. AllenNLP é razoável para tarefas simples e complexas.
Para mais informacao, consulte a documentação oficial: Ligação.
Poliglota
Esta biblioteca marginalmente menos realizada é uma das minhas melhores escolhas., uma vez que oferece um amplo escopo de análise e uma grande inclusão de idiomas. Graças a NumPy, Também funciona muito rápido. Usar vários idiomas é como espaçar: é competente, claro e, fundamentalmente, uma escolha fantástica para projetos que incluem uma linguagem que a spaCy não atende.
A seguir estão as características do Polyglot:
- Tokenización (165 línguas)
- Detecção de idioma (196 línguas)
- Reconhecimento de entidade nomeada (40 línguas)
- Parte da marcação por voz (16 línguas)
- Análise de sentimentos (136 línguas)
- Embeddings de palavras (137 línguas)
- Análise morfológica (135 línguas)
- Transliteração (69 línguas)
Para mais informacao, consulte a documentação oficial: Ligação.
Scikit-Learn
É uma grande biblioteca aberta de processamento de linguagem natural e a mais amplamente utilizada entre os cientistas de dados para tarefas de PNL.. Fornece um grande número de algoritmos para criar modelos de aprendizado de máquina. Tem excelente documentação que ajuda os cientistas de dados e facilita a aprendizagem. A principal vantagem do sci-kit learn é que ele tem excelentes métodos de aula intuitivos. Oferece muitas funções para o saco de palavras para converter tet em vetores numéricos. Também tem algumas desvantagens. Não fornece redes neurais para pré-processamento de texto. é melhor usar outras bibliotecas nlp se você quiser executar um pré-processamento mais complexo, como marcação de PDV para corpus de texto.
Para mais informacao, consulte a documentação oficial: Ligação
conclusão
Então, neste artigo, nós cobrimos o 8 Principais bibliotecas de processamento de linguagem natural em Python para aprendizado de máquina em 2021. Espero que você aprenda algo com este blog e fique melhor para o seu projeto. Obrigado pela leitura e sua paciência. Boa sorte!
Você pode verificar meus artigos aqui: Artigos
Obrigado por ler este artigo sobre bibliotecas Python para processamento de imagens e por sua paciência.. Deixe-me na seção de comentários. Compartilhe este artigo, isso me motivará a escrever mais blogs para a comunidade de ciência de dados.
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