10 საუკეთესო პითონის ბიბლიოთეკა ბუნებრივი ენის დამუშავებისთვის

Python ფართოდ განიხილება საუკეთესო პროგრამირების ენად და ის კრიტიკულია ხელოვნური ინტელექტის (AI) და მანქანა სწავლის დავალებები. Python არის ძალიან ეფექტური პროგრამირების ენა სხვა მთავარ ენებთან შედარებით და ის შესანიშნავი არჩევანია დამწყებთათვის მისი ინგლისური ბრძანებების და სინტაქსის წყალობით. პითონის პროგრამირების ენის კიდევ ერთი საუკეთესო ასპექტი არის ის, რომ იგი შედგება უზარმაზარი ღია წყაროს ბიბლიოთეკებისგან, რაც მას გამოსადეგს ხდის ამოცანების ფართო სპექტრისთვის. 

პითონი და NLP

ბუნებრივი ენის დამუშავება, ან NLP, არის ხელოვნური ინტელექტის სფერო, რომელიც მიზნად ისახავს ადამიანის ბუნებრივი ენების სემანტიკისა და კონოტაციების გაგებას. ინტერდისციპლინარული სფერო აერთიანებს ტექნიკას ლინგვისტიკისა და კომპიუტერული მეცნიერების სფეროებიდან, რომლებიც გამოიყენება ისეთი ტექნოლოგიების შესაქმნელად, როგორიცაა ჩატბოტები და ციფრული ასისტენტები. 

არსებობს მრავალი ასპექტი, რაც Python-ს აქცევს შესანიშნავ პროგრამირების ენას NLP პროექტებისთვის, მათ შორის მარტივი სინტაქსისა და გამჭვირვალე სემანტიკის ჩათვლით. დეველოპერებს ასევე შეუძლიათ წვდომა შესანიშნავი მხარდაჭერის არხებზე სხვა ენებთან და ინსტრუმენტებთან ინტეგრაციისთვის. 

შესაძლოა, Python-ის საუკეთესო ასპექტი NLP-სთვის არის ის, რომ ის უზრუნველყოფს დეველოპერებს NLP ინსტრუმენტებისა და ბიბლიოთეკების ფართო სპექტრს, რაც მათ საშუალებას აძლევს გაუმკლავდნენ რამდენიმე დავალებას, როგორიცაა თემის მოდელირება, დოკუმენტების კლასიფიკაცია, სიტყვის ნაწილის (POS) მონიშვნა. სიტყვების ვექტორები, განწყობის ანალიზი და სხვა. 

მოდით გადავხედოთ პითონის 10 საუკეთესო ბიბლიოთეკას ბუნებრივი ენის დამუშავებისთვის: 

1. ბუნებრივი ენის ინსტრუმენტარიუმი (NLTK) 

ჩვენი სიის სათავეში არის Natural Language Toolkit (NLTK), რომელიც ფართოდ ითვლება პითონის საუკეთესო ბიბლიოთეკად NLP-სთვის. NLTK არის არსებითი ბიბლიოთეკა, რომელიც მხარს უჭერს დავალებებს, როგორიცაა კლასიფიკაცია, მონიშვნა, ფუძე, ანალიზი და სემანტიკური მსჯელობა. მას ხშირად ირჩევენ დამწყები, რომლებიც ცდილობენ ჩაერთონ NLP და მანქანათმცოდნეობის სფეროებში. 

NLTK არის უაღრესად მრავალმხრივი ბიბლიოთეკა და ის დაგეხმარებათ შექმნათ რთული NLP ფუნქციები. ის გაწვდით ალგორითმების დიდ კომპლექტს, რომელთაგან შეგიძლიათ აირჩიოთ ნებისმიერი კონკრეტული პრობლემა. NLTK მხარს უჭერს სხვადასხვა ენებს, ასევე მრავალ ენაზე დასახელებულ ერთეულებს. 

იმის გამო, რომ NLTK არის სტრიქონების დამუშავების ბიბლიოთეკა, ის იღებს სტრიქონებს შეყვანად და აბრუნებს სტრიქონებს ან სტრიქონების სიებს გამომავალად. 

NLTK–ს გამოყენების დადებითი და უარყოფითი მხარეები NLP–სთვის: 

• დადებითი:
  • ყველაზე ცნობილი NLP ბიბლიოთეკა
  • მესამე მხარის გაფართოებები
• Cons: 
  • სასწავლო მრუდი
  • ნელა ზოგჯერ
  • არ არის ნერვული ქსელის მოდელები
  • ტექსტს მხოლოდ წინადადებებით ყოფს

2. სივრცის

SpaCy არის ღია კოდის NLP ბიბლიოთეკა, რომელიც პირდაპირ არის შექმნილი პროდუქციის გამოყენებისთვის. SpaCy დეველოპერებს საშუალებას აძლევს შექმნან აპლიკაციები, რომლებსაც შეუძლიათ ტექსტის უზარმაზარი მოცულობის დამუშავება და გაგება. პითონის ბიბლიოთეკა ხშირად გამოიყენება ბუნებრივი ენის გაგების სისტემებისა და ინფორმაციის მოპოვების სისტემების შესაქმნელად. 

SpaCy-ის ერთ-ერთი მთავარი უპირატესობა არის ის, რომ მხარს უჭერს ტოკენიზაციას 49-ზე მეტ ენაზე, წინასწარ მომზადებული სტატისტიკური მოდელებითა და სიტყვების ვექტორებით დატვირთულის წყალობით. spaCy-ის გამოყენების ყველაზე პოპულარული შემთხვევები მოიცავს ძიების ავტომატურ დასრულებას, ავტომატურ კორექტირებას, ონლაინ მიმოხილვების ანალიზს, საკვანძო თემების ამოღებას და ბევრ სხვას.

spaCy-ს NLP-სთვის გამოყენების დადებითი და უარყოფითი მხარეები: 

• დადებითი:
  • სწრაფი
  • მარტივი
  • შესანიშნავია დამწყები დეველოპერებისთვის
  • ტრენინგის მოდელებისთვის ეყრდნობა ნერვულ ქსელებს
• Cons: 
  • არც ისე მოქნილი, როგორც სხვა ბიბლიოთეკები, როგორიცაა NLTK

3. გენსიმ

კიდევ ერთი საუკეთესო პითონის ბიბლიოთეკა NLP-სთვის არის Gensim. თავდაპირველად შექმნილია თემების მოდელირებისთვის, ბიბლიოთეკა ახლა გამოიყენება სხვადასხვა NLP ამოცანებისთვის, როგორიცაა დოკუმენტების ინდექსირება. Gensim ეყრდნობა ალგორითმებს RAM-ზე დიდი შეყვანის დასამუშავებლად. 

თავისი ინტუიციური ინტერფეისებით, Gensim აღწევს ალგორითმების ეფექტურ მრავალბირთვიან განხორციელებას, როგორიცაა ლატენტური სემანტიკური ანალიზი (LSA) და ლატენტური დირიხლეტის განაწილება (LDA). ბიბლიოთეკის სხვა ძირითადი გამოყენების შემთხვევები მოიცავს ტექსტის მსგავსების პოვნას და სიტყვებისა და დოკუმენტების ვექტორებად გადაქცევას. 

Gensim-ის NLP-სთვის გამოყენების დადებითი და უარყოფითი მხარეები: 

• დადებითი:
  • მარტივი ინტერფეისი
  • Scalable
  • პოპულარული ალგორითმების ეფექტური განხორციელება, როგორიცაა LSA და LDA
• Cons: 
  • შექმნილია ტექსტის უკონტროლო მოდელირებისთვის
  • ხშირად საჭიროა სხვა ბიბლიოთეკებთან გამოყენება, როგორიცაა NLTK

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP არის ბიბლიოთეკა, რომელიც შედგება ადამიანის ენის სხვადასხვა ტექნოლოგიური ხელსაწყოებისგან, რომლებიც ხელს უწყობენ ლინგვისტური ანალიზის ხელსაწყოების გამოყენებას ტექსტის ნაწილზე. CoreNLP საშუალებას გაძლევთ ამოიღოთ ტექსტის თვისებების ფართო სპექტრი, როგორიცაა დასახელებული ერთეულის ამოცნობა, სიტყვის ნაწილის ტეგირება და სხვა კოდის მხოლოდ რამდენიმე ხაზით. 

CoreNLP-ის ერთ-ერთი უნიკალური ასპექტი ის არის, რომ ის აერთიანებს სტენფორდის NLP ინსტრუმენტებს, როგორიცაა პარსერი, განწყობის ანალიზი, სიტყვის ნაწილის (POS) ტეგერი და სახელდებული ერთეულის ამომცნობი (NER). იგი მხარს უჭერს ხუთ ენას: ინგლისური, არაბული, ჩინური, გერმანული, ფრანგული და ესპანური. 

CoreNLP NLP–სთვის გამოყენების დადებითი და უარყოფითი მხარეები: 

• დადებითი:
  • მარტივი
  • აერთიანებს სხვადასხვა მიდგომას 
  • ღია კოდის ლიცენზია
• Cons: 
  • მოძველებული ინტერფეისი
  • არც ისე ძლიერი, როგორც სხვა ბიბლიოთეკები, როგორიცაა spaCy

5. Pattern

Pattern შესანიშნავი ვარიანტია მათთვის, ვინც ეძებს Python-ის ერთ-ერთ ბიბლიოთეკას NLP-სთვის. ეს არის მრავალფუნქციური ბიბლიოთეკა, რომელსაც შეუძლია NLP, მონაცემთა მოპოვება, ქსელის ანალიზი, მანქანური სწავლება და ვიზუალიზაცია. იგი მოიცავს მოდულებს მონაცემთა მოპოვებისთვის საძიებო ინჟინრებიდან, ვიკიპედიიდან და სოციალური ქსელებიდან. 

შაბლონი ითვლება ერთ-ერთ ყველაზე სასარგებლო ბიბლიოთეკად NLP ამოცანებისთვის, რომელიც უზრუნველყოფს ფუნქციებს, როგორიცაა სუპერლატივების და შედარებითების პოვნა, ასევე ფაქტებისა და აზრის ამოცნობა. ეს მახასიათებლები ეხმარება მას გამოირჩეოდეს სხვა საუკეთესო ბიბლიოთეკებს შორის. 

NLP-სთვის შაბლონის გამოყენების დადებითი და უარყოფითი მხარეები: 

• დადებითი:
  • მონაცემთა მოპოვების ვებ სერვისები
  • ქსელის ანალიზი და ვიზუალიზაცია
• Cons: 
  • არ აქვს ოპტიმიზაცია ზოგიერთი NLP ამოცანებისთვის

6. TextBlob

შესანიშნავი ვარიანტი დეველოპერებისთვის, რომლებიც ცდილობენ დაიწყონ NLP-ით Python-ში, TextBlob უზრუნველყოფს კარგ მომზადებას NLTK-სთვის. მას აქვს ადვილად გამოსაყენებელი ინტერფეისი, რომელიც დამწყებთათვის საშუალებას აძლევს სწრაფად ისწავლონ ძირითადი NLP აპლიკაციები, როგორიცაა განწყობის ანალიზი და არსებითი ფრაზის ამოღება. 

TextBlob-ის კიდევ ერთი საუკეთესო აპლიკაცია არის თარგმანები, რაც შთამბეჭდავია მისი რთული ბუნების გათვალისწინებით. ამის გათვალისწინებით, TextBlob მემკვიდრეობით იღებს დაბალი შესრულების NLTK ფორმას და ის არ უნდა იქნას გამოყენებული ფართომასშტაბიანი წარმოებისთვის. 

NLP-ისთვის TextBlob-ის გამოყენების დადებითი და უარყოფითი მხარეები: 

• დადებითი:
  • შესანიშნავია დამწყებთათვის
  • უზრუნველყოფს საფუძველს NLTK-სთვის
  • მარტივად გამოყენების ინტერფეისი
• Cons: 
  • დაბალი შესრულება NLTK-დან მემკვიდრეობით
  • არ არის კარგი ფართომასშტაბიანი წარმოებისთვის

7. PyNLPI 

PyNLPI, რომელიც გამოითქმის როგორც "ანანასი", არის კიდევ ერთი Python ბიბლიოთეკა NLP-სთვის. ის შეიცავს პითონის სხვადასხვა მოდულს NLP ამოცანებისთვის და მისი ერთ-ერთი მთავარი მახასიათებელია ვრცელი ბიბლიოთეკა FoLiA XML-თან მუშაობისთვის (ფორმატი ლინგვისტური ანოტაციისთვის). 

თითოეული ცალკეული მოდული და პაკეტი სასარგებლოა სტანდარტული და მოწინავე NLP ამოცანებისთვის. ზოგიერთი ეს ამოცანა მოიცავს n-გრამების ამოღებას, სიხშირეების სიებს და მარტივი ან რთული ენის მოდელის შექმნას.

PyNLPI NLP–სთვის გამოყენების დადებითი და უარყოფითი მხარეები: 

• დადებითი:
  • ნ-გრამების ამოღება და სხვა ძირითადი ამოცანები
  • მოდულური სტრუქტურა
• Cons: 
  • შეზღუდული დოკუმენტაცია 

8. scikit-Learn

თავდაპირველად SciPy ბიბლიოთეკის მესამე მხარის გაფართოება, scikit-learn ახლა არის Pithon-ის დამოუკიდებელი ბიბლიოთეკა Github-ზე. მას იყენებენ მსხვილი კომპანიები, როგორიცაა Spotify და მის გამოყენებას ბევრი სარგებელი აქვს. ერთი, ის ძალზე სასარგებლოა კლასიკური მანქანათმცოდნეობის ალგორითმებისთვის, როგორიცაა სპამის აღმოჩენის, გამოსახულების ამოცნობის, პროგნოზირების და მომხმარებელთა სეგმენტაციისთვის. 

ამასთან, scikit-learn ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას NLP ამოცანებისთვის, როგორიცაა ტექსტის კლასიფიკაცია, რომელიც ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი ამოცანაა ზედამხედველობითი მანქანური სწავლების დროს. გამოყენების კიდევ ერთი ყველაზე გავრცელებული შემთხვევაა სენტიმენტების ანალიზი, რომელიც scikit-learn-ს შეუძლია დაგეხმაროთ მოსაზრებების ან გრძნობების ანალიზის ჩატარებაში მონაცემების საშუალებით.

PyNLPI NLP–სთვის გამოყენების დადებითი და უარყოფითი მხარეები: 

• დადებითი:
  • მრავალმხრივი მოდელებისა და ალგორითმების ასორტიმენტით
  • აგებულია SciPy-ზე და NumPy-ზე
  • რეალურ ცხოვრებაში აპლიკაციების დადასტურებული ჩანაწერი
• Cons: 
  • შეზღუდული მხარდაჭერა ღრმა სწავლისთვის

9. პოლიგლოტი

ჩვენი სიის დასასრულს უახლოვდება Polyglot, რომელიც არის ღია კოდის პითონის ბიბლიოთეკა, რომელიც გამოიყენება სხვადასხვა NLP ოპერაციების შესასრულებლად. Numpy-ზე დაფუძნებული, ეს არის წარმოუდგენლად სწრაფი ბიბლიოთეკა, რომელიც გთავაზობთ გამოყოფილი ბრძანებების მრავალფეროვნებას. 

ერთ-ერთი მიზეზი, რის გამოც Polyglot ასე სასარგებლოა NLP-სთვის, არის ის, რომ იგი მხარს უჭერს ფართო მრავალენოვან აპლიკაციებს. მისი დოკუმენტაცია აჩვენებს, რომ მხარს უჭერს ტოკენიზაციას 165 ენაზე, ენის ამოცნობას 196 ენაზე და მეტყველების ნაწილის ტეგირებას 16 ენაზე. 

პოლიგლოტის გამოყენების დადებითი და უარყოფითი მხარეები NLP-სთვის: 

• დადებითი:
  • მრავალენოვანი 200-მდე ადამიანის ენით ზოგიერთ ამოცანებში
  • აგებულია NumPy-ის თავზე
• Cons: 
  • უფრო მცირე საზოგადოება სხვა ბიბლიოთეკებთან შედარებით, როგორიცაა NLTK და spaCy

10. პიტორჩი

ჩვენი 10 საუკეთესო პითონის ბიბლიოთეკის სია NLP-სთვის არის PyTorch, ღია კოდის ბიბლიოთეკა, რომელიც შეიქმნა Facebook-ის AI კვლევითი ჯგუფის მიერ 2016 წელს. ბიბლიოთეკის სახელწოდება მომდინარეობს Torch-დან, რომელიც არის ღრმა სწავლის ჩარჩო დაწერილი Lua პროგრამირების ენაზე. . 

PyTorch გაძლევთ საშუალებას შეასრულოთ მრავალი დავალება და ის განსაკუთრებით სასარგებლოა ღრმა სწავლის აპლიკაციებისთვის, როგორიცაა NLP და კომპიუტერული ხედვა. 

PyTorch-ის ზოგიერთი საუკეთესო ასპექტი მოიცავს შესრულების მაღალ სიჩქარეს, რომლის მიღწევაც მას შეუძლია მძიმე გრაფიკების მართვის დროსაც კი. ის ასევე არის მოქნილი ბიბლიოთეკა, რომელსაც შეუძლია იმუშაოს გამარტივებულ პროცესორებზე ან CPU-ებსა და GPU-ებზე. PyTorch-ს აქვს ძლიერი API-ები, რომლებიც საშუალებას გაძლევთ გააფართოვოთ ბიბლიოთეკა, ასევე ბუნებრივი ენის ინსტრუმენტარიუმი. 

Pytorch-ის გამოყენების დადებითი და უარყოფითი მხარეები NLP-სთვის: 

• დადებითი:
  • მყარი ჩარჩო
  • ღრუბლოვანი პლატფორმა და ეკოსისტემა
• Cons: 
  • ზოგადი მანქანური სწავლების ინსტრუმენტარიუმი
  • მოითხოვს ძირითადი NLP ალგორითმების სიღრმისეულ ცოდნას