2021 年自然语言处理最佳 Python 库

2021 年自然语言处理最佳 Python 库


发布日期: 2021-12-10 更新日期: 2021-12-10 编辑:xuzhiping 浏览次数: 2764

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摘要: 自然语言处理 (NLP) 是一种技术向导,是数据科学的一部分,它教计算机理解人类语言。 它涉及分析数据以提取有意义的见解。在其众多用途中,主要用途包括文本挖掘、文本分类、文本和情感分析以及语音生成和识别。 今天,我们探索七个顶级 Python NLP 库。使用...

自然语言处理 (NLP) 是一种技术向导,是数据科学的一部分,它教计算机理解人类语言。 它涉及分析数据以提取有意义的见解。在其众多用途中,主要用途包括文本挖掘、文本分类、文本和情感分析以及语音生成和识别。

今天,我们探索七个顶级 Python NLP 库。使用这些库将使人们能够构建端到端的 NLP 解决方案 —从获取模型数据到呈现结果。 此外,还将了解相关概念,例如标记化、词干提取、语义推理等。

自然语言工具包 (NLTK) 自然语言工具包或 NLTK 是构建 Python 程序最流行的平台之一。 它提供了一套开源 Python 模块、教程和数据集,以支持 NLP 的研究和开发。超过 50 个语料库和 词汇资源是 NLTK 接口的接收者。这些包括:

  • 一套用于分类的文本处理库
  • 代币化
  • 词干
  • 标记
  • 解析
  • 语义推理
  • 工业级 NLP 库的包装器
  • 词网

它适用于各类程序员,学生、教育工作者、工程师、研究人员和行业专业人士。NLTK 可在 Python 3.6 及更高版本中访问,并且适用于 Windows、Mac OS X 和 Linux。

在此处阅读有关 NLTK 的兼容性和功能的更多信息。

spaCy

spaCy 是为 Python 和 Cython 中的高级 NLP 构建的。该商业开源软件在 MIT 许可下发布,支持 PyTorch 和 TensorFlow 中的自定义模型。

spaCy 支持 60 多种语言,并针对不同的语言和任务训练了管道。其功能包括以下组件:

  • 命名实体识别
  • 词性标注
  • 依赖解析
  • 句子切分
  • 文字分类
  • 词形还原
  • 形态分析
  • 实体链接

正如 spaCy 背后的团队自己所说的那样,它创造了一个很棒的生态系统。在此处阅读有关其快速执行功能的更多信息。

PyNLPl

用于 NLP 的 PyNPl Python 库包含用于标准和不太常见的 NLP 任务的模块。它的用例范围从基本功能(如提取 n-gram 和频率列表)到构建简单的语言模型。此外,PyNPl 附带了一个用于处理 FoLiA XML 的完整库。适用于 Python 2.7 和 Python 3。在此处查找有关常用函数、数据类型、实验、格式、语言模型、搜索算法等的深入信息。

Stanford CoreNLP

虽然 CoreNLP 是用 Java 编写的,但它为 Python 提供了 一个编程接口。 它使用户能够为文本导出语言注释—包括标记、句子边界、名称实体、数字和时间值、词性、共指、情感和引用属性。

它整合了Stanford的 NLP 工具,包括:

  • 情绪分析
  • 词性标注器
  • 自举模式学习
  • 解析器
  • 命名实体识别器
  • 会议决议系统

它的功能包括情感分析、解析、n-gram 和 WordNet 集成等。Stanford CoreNLP 适用于 macOS、Windows 和 Linux。

支持六种语言,是Java自然语言处理的一站式目的地。在此处阅读有关其功能的更多信息。

Scikit-学习

由于其出色的文档,Scikit-learn 是数据科学家常用的开源 NLP 库。此外,Scikit-learn 提供直观的类方法并提供多种算法 来构建机器学习模型。但是,Scikit-learn 不提供用于文本处理的神经网络。

最新版本 Scikit-learn 1.0 需要 Python 3.7 或更高版本。要深入了解其内置、可访问性和上下文使用,请在此处阅读更多内容。

Pattern

多用途的开源库,Pattern 可用于多种不同的任务—网络分析、文本处理、机器学习、数据挖掘和 NLP。 在 Pattern 库中, parse 方法负责标记和 POS 标记的功能。

模式因其简单明了的语法而深受学生欢迎。此外,它易于理解,适合需要处理文本数据的 Web 开发人员使用。

Textblob

Textblob 由 NLTK 提供支持,是 Python(Python 2 和 3) 中的开源 NLP 库。 它提供了用于词性标注、名词短语提取、情感分析、分类和翻译的 API。此外,它的对象在 Python 中可以被视为字符串,并且可以在 NLP 中进行训练。

由于其轻量级的特性,许多数据科学家使用 Textblob 进行原型设计。在此处阅读有关 WordNet 集成、通过扩展添加、频率等功能的更多信息。

虽然这些库中的大多数似乎执行类似的自然语言处理任务,但功能、方法和应用程序彼此独特。NLP 库的选择本质上取决于手头的问题。

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