Las 10 mejores bibliotecas de programación en lenguaje natural

¡Estoy seguro de que puedes entenderme cuando digo algo! Pero ¿qué pasa con una computadora? ¿Puede entender lo que estoy diciendo? Por lo general, la respuesta es no, ya que las computadoras no están diseñadas para hablar o comprender el lenguaje humano. Pero Procesamiento natural del lenguaje es el campo en el que las computadoras no solo entienden lo que dice la gente, ¡sino que también pueden responder! La PNL es una subcategoría de inteligencia artificial que tiene como objetivo enseñar a las computadoras a usar el lenguaje humano con todas sus complejidades. De esta manera, las máquinas pueden comprender e interpretar nuestro lenguaje para comprender mejor la comunicación humana.

Las 10 mejores bibliotecas de programación en lenguaje natural

La pregunta, sin embargo, es cómo se implementa realmente la PNL. Bueno, hay muchas bibliotecas que son la base del procesamiento del lenguaje natural. Estas bibliotecas tienen varias funciones que permiten que las computadoras comprendan el lenguaje natural al dividir el texto de acuerdo con su sintaxis, extraer frases importantes, eliminar palabras innecesarias, etc. Este artículo contiene específicamente las bibliotecas populares de PNL en Python. Consulte estas bibliotecas y, quién sabe, ¡incluso puede usarlas para crear su propio proyecto de procesamiento de lenguaje natural!

1. Kit de herramientas de lenguaje natural (NLTK)

los Kit de herramientas de lenguaje natural es la plataforma más popular para crear aplicaciones relacionadas con el lenguaje humano. NLTK tiene varias bibliotecas para realizar funciones de texto que van desde derivación, tokenización, análisis, clasificación, pensamiento semántico, etc. Lo más importante es que el NLTK es gratuito y de código abierto y puede ser utilizado por estudiantes, profesionales, lingüistas, etc. Investigadores, etc. Este kit de herramientas es una opción perfecta para personas que recién comienzan con el procesamiento del lenguaje natural, pero un poco lento para proyectos de nivel industrial. Sin embargo, tiene una curva de aprendizaje pronunciada, por lo que puede llevarle algún tiempo familiarizarse completamente con ella.

2. TextBlob

TextBlob es una biblioteca de Python utilizada con el propósito expreso de procesar datos de texto y procesamiento de lenguaje natural con varias funciones como extracción de frases nominales, tokenización, traducción, análisis de sentimientos, etiquetado de partes del discurso, lematización, clasificación y corrección ortográfica fue creado. etc. TextBlob se crea sobre la base de NLTK y Pattern y, por lo tanto, se puede integrar fácilmente en ambas bibliotecas. En general, TextBlob es una opción perfecta para que los principiantes comprendan las complejidades de la PNL y creen prototipos de sus proyectos. Sin embargo, esta biblioteca es demasiado lenta para usarse en proyectos de producción de PNL a nivel industrial.

3. Gensim

Gensim es una biblioteca de Python especialmente diseñada para la recuperación de información y el procesamiento del lenguaje natural. Hay muchos algoritmos que se pueden utilizar independientemente del tamaño del corpus, donde corpus es la recopilación de datos de voz. Gensim depende de NumPy y SciPy, los cuales son paquetes de Python para computación científica. Por lo tanto, deben instalarse antes de instalar Gensim. Esta biblioteca también es extremadamente eficiente, con optimización de memoria y velocidad de procesamiento de primer nivel.

4. ESPACIO

espacio es una biblioteca de procesamiento de lenguaje natural en Python diseñada para usarse literalmente en proyectos industriales y proporcionar información útil. spaCy está escrito en Cython administrado por memoria, lo que lo hace extremadamente rápido. Su sitio web afirma que es el más rápido del mundo y también el procesamiento del lenguaje natural de Ruby on Rails. spaCy ofrece soporte para varias funciones en PNL, como B. tokenización, reconocimiento de entidad con nombre, etiqueta de etiquetado de voz, análisis de dependencia, segmentación de oraciones usando sintaxis, etc. Se puede usar para construir modelos sofisticados de PNL en Python y también para integrarse con las otras bibliotecas en Python -Ecosistemas como TensorFlow, Scikit-Learn, PyTorch, etc.

5. Políglota

Polígloto es un paquete de PNL gratuito que admite varias aplicaciones multilingües. Ofrece varias opciones de análisis para el procesamiento del lenguaje natural, así como cobertura de muchos idiomas. Polyglot es extremadamente rápido debido a su base en NumPy, un paquete de Python para computación científica. Polyglot admite varias funciones de PNL como reconocimiento de voz, reconocimiento de entidades con nombre, análisis de sentimientos, tokenización, incrustación de palabras, transliteración, etiquetado de partes del habla, etc. Este paquete es similar a spaCy y es una excelente opción para los idiomas que spaCy no admite, ya que tiene una gran variedad ofertas.

6. CoreNLP

CoreNLP es una biblioteca de procesamiento de lenguaje natural construida en Java, pero aún proporciona un contenedor para Python. Esta biblioteca proporciona muchas de las características de la PNL, como: B. Creación de anotaciones lingüísticas para texto con límites de oraciones y tokens, entidades nombradas, partes del discurso, referencia central, sentimiento, valores numéricos y temporales, relaciones, etc. CoreNLP fue creado por Stanford y puede deberse a su buena velocidad en varias implementaciones. utilizado a nivel de la industria. También es posible integrar CoreNLP con Natural Language Toolkit para hacerlo mucho más eficiente que su forma básica.

7. Quepy

Quepy es un marco de trabajo especial de Python que se puede utilizar para convertir preguntas en un lenguaje natural a un lenguaje de consulta para consultar una base de datos. Obviamente, esta es una aplicación de procesamiento de lenguaje natural de nicho y se puede usar para una variedad de preguntas de lenguaje natural para la consulta de la base de datos. Actualmente, Quepy admite SPARQL, que se utiliza para consultar datos en el formato de marco de descripción de recursos, y MQL es el lenguaje de consulta de supervisión para los datos de series de tiempo de Cloud Monitoring. La compatibilidad con otros lenguajes de consulta aún no está disponible, pero es posible que lo esté en el futuro.

8. Vocabulario

El vocabulario es básicamente un diccionario para el procesamiento del lenguaje natural en Python. Con esta biblioteca, puede tomar cualquier palabra y obtener su significado, sinónimos, antónimos, traducciones, partes del discurso, ejemplos de uso, pronunciación, guiones, etc. Esto también es posible con Words, pero Vocabulary puede devolver todas estas palabras en objetos JSON simples, ya que normalmente devuelve los valores como estos o los diccionarios y listas de Python. El vocabulario también es muy fácil de instalar y extremadamente rápido y fácil de usar.

9. PyNLPl

PyNLPl es una biblioteca de procesamiento de lenguaje natural, que en realidad se pronuncia “piña”. Hay varios modelos disponibles para realizar tareas de PNL, incluidos pynlpl.datatype, pynlpl.evaluation, pynlpl.formats.folia, pynlpl.formats.fql, etc. FQL es el lenguaje de consulta FoLiA que documenta documentos utilizando el formato FoLiA o el formato de Nota lingüística. Este es un conjunto de caracteres bastante exclusivo de PyNLPl en comparación con otras bibliotecas de procesamiento de lenguaje natural.

10. Patrón

modelo es una biblioteca de minería web de Python y tiene herramientas para procesamiento de lenguaje natural, minería de datos, aprendizaje automático, análisis de red, etc. Pattern puede administrar todos los procesos para NLP, incluida la tokenización, traducción, análisis de sentimientos y etiquetado de voz. , Lematización, clasificación, corrección ortográfica, etc. Sin embargo, el uso de Patrones puede no ser suficiente para el procesamiento del lenguaje natural, ya que se crea principalmente teniendo en cuenta la minería web.

Conclusión

Estas bibliotecas de programación en lenguaje natural son las más populares en Python. Hay muchas otras bibliotecas en diferentes lenguajes de programación para NLP, así como Retext y Compromise in Node, OpenNLP en Java y algunas bibliotecas en R, así como Quanteda, Text2vec, etc. Sin embargo, este artículo se centra específicamente en las bibliotecas de NLP en Python, ya que es el lenguaje de programación más popular. está en inteligencia artificial y también se usa más comúnmente para proyectos industriales.



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