📚8 лучших библиотек обработки естественного языка для Python (NLP)

1. Инструментарий естественного языка (NLTK)
NLTK — это важная библиотека, поддерживающая такие задачи, как классификация, стемминг, маркировка, синтаксический анализ и семантическое рассуждение в Python. Это ваш основной инструмент для обработки естественного языка и машинного обучения. Сегодня он служит образовательной основой для разработчиков Python, которые только приступают к изучению NLP и машинного обучения.

2. TextBlo
TextBlob является обязательным для разработчиков, которые начинают свое путешествие в NLP в Python. Идеально подходит для первого знакомства с NLP. TextBlob предоставляет новичкам простой интерфейс для помощи в освоении большинства основных задач NLP, таких как анализ настроений, POS-маркировка или извлечение именных фраз.

3. CoreNLP
CoreNLP - библиотека оснащена оболочками для многих языков, включая Python, что делает ее полезной разработчикам, желающим попробовать свои силы в обработке естественного языка на Python. Библиотека действительно быстра и хорошо работает в средах разработки продуктов. Кроме того, некоторые компоненты CoreNLP могут быть интегрированы с NLTK, что неизбежно повысит эффективность последнего.

4. Gensim
Gensim — это библиотека Python, которая специализируется на выявлении семантического сходства между двумя документами посредством векторного пространственного моделирования и инструментария тематического моделирования. Она может обрабатывать большие текстовые массивы с помощью эффективной потоковой передачи данных и инкрементных алгоритмов. В ней реализованы Word2Vec, Doc2Vec, а также FastText.

5. spaCy
spaCy относительно молодая библиотека, предназначенная для производственного использования. Вот почему она гораздо доступнее других NLP-библиотек Python, таких как NLTK. spaCy предлагает самый быстрый синтаксический парсер, имеющийся сегодня на рынке. Кроме того, поскольку инструментарий написан на языке Cython, он также очень быстр и эффективен.

6. Polyglot
Следующая библиотека менее известна, но она относится к числу наших любимых библиотек, поскольку предлагает широкий спектр анализа и впечатляющий охват языка. Благодаря NumPy, она также работает очень быстро. Использование polyglot похоже на spaCy. Это очень эффективный, простой и в принципе отличный вариант для проектов, связанных с языками, не поддерживаемыми spaCy. Библиотека выделяется на фоне остальных еще и потому, что запрашивает использование выделенной команды в командной строке через конвейерные механизмы.

7. Scikit–learn
Эта NLP-библиотека удобна в использовании. Она предоставляет разработчикам широкий спектр алгоритмов для построения моделей машинного обучения. Ее функционал позволяет использовать метод «мешок слов» (bag-of-words model) для создания объектов, призванных решать задачи классификации текста. Сильной стороной этой библиотеки являются интуитивные методы классов. Кроме того, scikit-learn имеет отличную документацию, которая помогает разработчикам максимально использовать свои возможности.

8. Pattern
Еще одна жемчужина среди библиотек NLP, используемых разработчиками Python для работы с естественными языками. Pattern предоставляет инструменты для частеречной разметки (part-of-speech tagging), анализа настроений, векторных пространств, моделирования (SVM), классификации, кластеризации, n-граммы поиска и WordNet. Вы можете воспользоваться преимуществами парсера DOM, веб-искателя, а также некоторыми полезными API, такими как API Twitter или Facebook. Тем не менее, этот инструмент по сути является веб-майнером и может оказаться недостаточным для выполнения других задач обработки естественного языка.