Обработка естественного языка (NLP) используется для улучшения связи между людьми и компьютерами, чтобы облегчить разработку более умных машин. Это делается путем обучения машин тому, как понимать естественный человеческий язык, а не в зависимости от специального компьютерного языка.

Если вы новичок в НЛП или хотите освежить в памяти концепции НЛП, не стесняйтесь пройти Нежное введение в НЛП.

На сегодняшний день в области НЛП достигнут большой прогресс. Были достигнуты значительные успехи, которые продолжают способствовать росту области, включая разработку библиотек, которые можно вызывать в программе Python для выполнения некоторых задач, связанных с НЛП.

В этой статье мы рассмотрим пять основных библиотек Python, которые чаще всего используются для выполнения большого количества операций НЛП.

Лучшие библиотеки НЛП

Лучшие библиотеки НЛП (в алфавитном порядке): Gensim, NLTK, Pattern, SpaCy и TextBlob. Ниже мы рассмотрим приложения, преимущества и недостатки каждой из этих библиотек НЛП.

1. Генсим

Изначально Gensim создавался для тематического моделирования. Однако теперь его можно использовать для различных других операций НЛП. В основном это позволяет нам работать с векторами слов.

Приложения:

  1. Преобразование слов в векторы.
  2. Резюме данного текста.
  3. Нахождение сходства в тексте.

Преимущества:

  1. Это быстро.
  2. Это с открытым исходным кодом.
  3. Он доступен для Windows, Mac OS и Linux.

Недостатки:

  1. Его нельзя использовать для полной задачи НЛП. Его необходимо использовать с другими библиотеками НЛП.
  2. В значительной степени это зависит от SciPy и NumPy, поэтому эти две библиотеки необходимо установить, прежде чем их можно будет использовать.

2. Инструментарий естественного языка (NLTK)

NLTK — одна из самых популярных библиотек Python, используемых для НЛП. Он содержит целый набор инструментов, позволяющих программисту выполнять задачи НЛП.

Приложения:

  1. Создание приложения для анализа настроений.
  2. Создание чат-бота.

Преимущества:

  1. Он содержит множество основных инструментов для начинающих в НЛП.
  2. Он с открытым исходным кодом и управляется сообществом.
  3. Он доступен для Windows, Mac OS и Linux.

Недостатки:

  1. Это может быть немного медленно.
  2. Он не учитывает семантические структуры при разбиении текста.

3. Узор

Pattern — еще одна чрезвычайно популярная библиотека НЛП. В основном это библиотека веб-майнинга, которую можно использовать для различных целей НЛП.

Приложения:

  1. Преобразование HTML в обычный текст.
  2. Исправление орфографии.

Преимущества:

  1. Помимо NLP, его можно использовать для нескольких задач, таких как интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и сетевой анализ.
  2. Это с открытым исходным кодом.
  3. Он имеет простой и понятный синтаксис.

Недостатки:

  1. Его нельзя использовать для всех задач НЛП.
  2. Он не так популярен, как его конкуренты.

4. СпаСи

SpaCy — это библиотека НЛП, которую можно использовать как в Python, так и в Cython.

Приложения:

  1. Анализ отзывов и отзывов.
  2. Проверка и оценка документов.
  3. Автокоррекция и автодополнение.

Преимущества:

  1. Это очень быстро и очень легко установить.
  2. Это с открытым исходным кодом.
  3. Это одна из самых надежных библиотек Python, которую можно использовать в реальных проектах. Он также способен обрабатывать большие объемы данных.

Недостатки:

  1. Он по-прежнему весьма ограничен с точки зрения гибкости по сравнению с другими библиотеками НЛП.
  2. Это не так хорошо, как библиотеки, такие как NLTK, когда дело доходит до токенизации.

5. Текстовый блоб

TextBlob — это библиотека NLP, основанная на NLTK и Pattern.

Приложения:

  1. Анализ настроений.
  2. Перевод текста и определение языков.
  3. Орфографическая коррекция.

Преимущества:

  1. Он прост в использовании, особенно для основных операций НЛП.
  2. Это с открытым исходным кодом.
  3. Его можно использовать для разработки прототипов из-за его простоты и простоты использования.

Недостатки:

  1. Он может быть медленным и, следовательно, на него нельзя положиться в реальных приложениях.
  2. Он не предоставляет определенных функций, которые есть в других библиотеках НЛП.

Заключение

Популярность НЛП быстро растет, поскольку исследователи быстро начали понимать важность НЛП в области искусственного интеллекта, тем более что ИИ постепенно становится частью повседневной жизни. Чем проще взаимодействие между людьми и компьютерами, тем эффективнее будут системы искусственного интеллекта будущего.