六個(gè)強(qiáng)大又容易上手的Python自然語言處理庫
自然語言處理是最熱門的研究領(lǐng)域之一。雖然NLP任務(wù)一開始可能看起來有點(diǎn)復(fù)雜，但通過使用正確的工具，它們可以變得更容易。本文涵蓋了6個(gè)頂級(jí)NLP庫，可以節(jié)省用戶的時(shí)間和精力。
簡(jiǎn)介
不同的語言被用于交流目的，語言被認(rèn)為是最復(fù)雜的數(shù)據(jù)形式之一。你有沒有想過像谷歌翻譯、Alexa和Siri這樣的語音助手是如何理解、處理和響應(yīng)人類命令的？它們使用的就是自然處理語言。NLP是數(shù)據(jù)科學(xué)的一個(gè)分支，旨在讓計(jì)算機(jī)理解語義，分析文本數(shù)據(jù)，從中提取有意義的見解。自然語言處理的一些典型應(yīng)用如下：
- 機(jī)器翻譯
- 文本歸納
- 語音識(shí)別
- 推薦系統(tǒng)
- 情感分析
- 市場(chǎng)情報(bào)
NLP庫是將NLP解決方案納入應(yīng)用程序的內(nèi)置包。這樣的庫真的很有用，因?yàn)樗鼈兡苁归_發(fā)人員專注于項(xiàng)目中真正重要的工作。下面是對(duì)一些最受歡迎的NLP庫的介紹，這些庫可以用來構(gòu)建智能應(yīng)用程序。
1.NLTK —— 自然語言工具包
GitHub Stars?：11.8k，GitHub Repo鏈接：Natural Language Toolkit（https://github.com/nltk/nltk）。
NLTK是最公認(rèn)好用的用于處理人類語言數(shù)據(jù)的Python庫。它提供了一個(gè)直觀的界面，有超過50個(gè)語料庫和詞匯資源。它是一個(gè)多功能的開源庫，支持分類、標(biāo)記化、POS標(biāo)記、停頓詞去除、詞干化、語義推理等任務(wù)。
優(yōu)點(diǎn) | 缺點(diǎn) |
綜合的 | 陡峭的學(xué)習(xí)曲線 |
大型社區(qū)支持 | 可能很慢，需要大量的內(nèi)存 |
大量的文檔 | |
可定制 |
有用的資源
- NLTK文檔 —— 官方網(wǎng)站（https://www.nltk.org/）
- 用Python和NLTK進(jìn)行自然語言處理——Udemy課程（https://www.udemy.com/course/the-python-natural-language-toolkit-nltk-for-text-mining/）
- 用自然語言工具包分析文本 —— NLTK書籍（https://www.nltk.org/book/）
2.SpaCy
GitHub Stars?：25.7k，GitHub Repo鏈接：SpaCy（https://github.com/explosion/spaCy）。
SpaCy是一個(gè)開源庫，可用于生產(chǎn)環(huán)境。它可以快速處理大量文本，使其成為統(tǒng)計(jì)NLP的完美選擇。它為24種語言配備了多達(dá)80條預(yù)訓(xùn)練管道，目前支持70多種語言的標(biāo)記化。除了具備POS標(biāo)記、依賴性分析、句子邊界檢測(cè)、命名實(shí)體識(shí)別、文本分類、基于規(guī)則的匹配等任務(wù)，它還提供各種語言學(xué)注釋，讓用戶深入了解文本的語法結(jié)構(gòu)。這些功能大大增強(qiáng)了NLP任務(wù)的準(zhǔn)確性和深度。
優(yōu)點(diǎn) | 缺點(diǎn) |
快速高效 | 與NLTK相比，支持有限的語言 |
方便用戶使用 | 一些預(yù)訓(xùn)練模型的大小可能是計(jì)算資源有限的用戶所關(guān)心的 |
預(yù)訓(xùn)練模型 | |
允許模型定制 |
有用的資源
- SpaCy在線文檔 —— 官方文檔（https://spacy.io/usage）
- SpaCy在線課程 —— 使用SpaCy的高級(jí)NLP（https://course.spacy.io/en/）
- SpaCy Universe是一個(gè)由社區(qū)驅(qū)動(dòng)的平臺(tái)，包含了建立在SpaCy之上的工具、擴(kuò)展和插件。它還包含用于指導(dǎo)的演示和書籍 —— SpaCy Universe（https://spacy.io/universe）
3.Gensim
GitHub Stars?：14.2k，GitHub Repo鏈接：Gensim（https://github.com/RaRe-Technologies/gensim）
Gensim是一個(gè)Python庫，流行于主題建模、文檔索引和大型語料庫的相似性檢索。它提供預(yù)訓(xùn)練的詞嵌入模型，用于識(shí)別兩個(gè)文檔之間的語義相似性。例如，一個(gè)預(yù)先訓(xùn)練好的word2vec模型可以識(shí)別“巴黎”和“法國(guó)”的關(guān)系，因?yàn)榘屠枋欠▏?guó)的首都。識(shí)別這種語義關(guān)系的能力提供了對(duì)數(shù)據(jù)的潛在意義和背景的深刻見解。
優(yōu)點(diǎn) | 缺點(diǎn) |
直觀的界面 | 有限的預(yù)處理能力 |
高效且可擴(kuò)展 | 對(duì)深度學(xué)習(xí)模型的支持有限 |
支持分布式計(jì)算 | |
提供廣泛的算法 |
有用的資源
- Gensim文檔 —— 官方文檔（https://radimrehurek.com/gensim/auto_examples/index.html#documentation）
- TutorialPoint教程 —— Gensim教程（https://www.tutorialspoint.com/gensim/index.htm）
4.Stanford CoreNLP
GitHub Stars?：8.9k，GitHub Repo鏈接：Stanford CoreNLP（https://github.com/stanfordnlp/CoreNLP）
Stanford CoreNLP是用Java編寫的經(jīng)過充分測(cè)試的自然語言處理工具之一。它將原始的人類語言作為輸入，只需幾行代碼即可執(zhí)行多種操作，如POS標(biāo)記、命名實(shí)體識(shí)別、依賴性解析和語義分析。雖然它最初是為英語設(shè)計(jì)的，但現(xiàn)在它也支持眾多語言，但不限于阿拉伯語、法語、德語、中文等?？偟膩碚f，它是一個(gè)用于NLP任務(wù)的強(qiáng)大而可靠的開源工具。
優(yōu)點(diǎn) | 缺點(diǎn) |
準(zhǔn)確度高 | 過時(shí)的界面 |
廣泛的文檔 | 有限的可擴(kuò)展性 |
全面的語言學(xué)分析 |
有用的資源
- Stanford CoreNLP主頁 —— 文檔和說明（https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/）
- 概述與實(shí)例 —— GitHub鏈接（https://github.com/stanfordnlp/CoreNLP）
5.TextBlob
GitHub Stars?：8.5k，鏈接到GitHub Repo：TextBlob（https://github.com/sloria/TextBlob）
TextBlob是另一個(gè)用于處理文本數(shù)據(jù)的Python庫。它配備非常友好和易于使用的界面。它提供了簡(jiǎn)單的API來執(zhí)行諸如名詞短語提取、部分語音標(biāo)記、情感分析、標(biāo)記化、單詞和短語頻率、解析、WordNet整合等任務(wù)。推薦給想熟悉NLP任務(wù)的入門級(jí)程序員。
優(yōu)點(diǎn) | 缺點(diǎn) |
對(duì)初學(xué)者友好 | 性能較慢 |
易于使用的界面 | 功能有限 |
與NLTK集成 |
有用的資源
- 官方TextBlob文檔：TextBlob（https://textblob.readthedocs.io/en/dev/）
- Analytics Vidhya TextBlob教程：使用TextBlob輕松實(shí)現(xiàn)NLP（https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/02/natural-language-processing-for-beginners-using-textblob/）
- 使用TextBlob的自然語言基礎(chǔ)知識(shí) —— NLP短期課程（https://rwet.decontextualize.com/book/textblob/）
6.Hugging Face Transformers
GitHub Stars?：91.9k，GitHub Repo鏈接：Hugging Face Transformers（https://github.com/huggingface/transformers）
Hugging Face Transformers是一個(gè)功能強(qiáng)大的Python NLP庫，擁有數(shù)千個(gè)預(yù)訓(xùn)練的模型，可用于執(zhí)行NLP任務(wù)。這些模型是在大量的數(shù)據(jù)上訓(xùn)練出來的，能夠理解文本數(shù)據(jù)中的潛在模式。與從頭開始訓(xùn)練自己的模型相比，使用預(yù)訓(xùn)練的模型可以節(jié)省開發(fā)者的時(shí)間和資源。Transformer模型還可以執(zhí)行諸如表格問題回答、光學(xué)字符識(shí)別、從掃描文檔中提取信息、視頻分類和視覺問題回答等任務(wù)。
優(yōu)點(diǎn) | 缺點(diǎn) |
易于使用 | 資源密集型 |
龐大而活躍的社區(qū) | 昂貴的基于云的服務(wù) |
語言支持 | |
計(jì)算成本較低 |
有用的資源
- 官方文檔 —— Hugging Face Transformer文檔（https://huggingface.co/docs/transformers/index）
- Hugging Face社區(qū)論壇 —— 社區(qū)論壇（https://discuss.huggingface.co/）
- Hugging Face Transformers高級(jí)介紹 —— Coursera（https://www.coursera.org/learn/attention-models-in-nlp）
總結(jié)
NLP庫在加速NLP研究的進(jìn)展方面發(fā)揮了重要作用。它使機(jī)器能夠有效地與人類交流。雖然NLP任務(wù)一開始看起來有點(diǎn)復(fù)雜，但有了正確的工具，可以很好地處理它們。上面提到的列表只提到了目前在NLP中使用的頂級(jí)庫，但還有更多的庫可供探索。希望你能從本文中學(xué)到一些有價(jià)值的東西，并嘗試用這些工具構(gòu)建一些很棒的應(yīng)用。
