六個強大又容易上手的Python自然語言處理庫
自然語言處理是最熱門的研究領域之一。雖然NLP任務一開始可能看起來有點復雜，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個頂級NLP庫，可以節省用戶的時間和精力。
簡介
不同的語言被用于交流目的，語言被認為是最復雜的數據形式之一。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、處理和響應人類命令的？它們使用的就是自然處理語言。NLP是數據科學的一個分支，旨在讓計算機理解語義，分析文本數據，從中提取有意義的見解。自然語言處理的一些典型應用如下：
- 機器翻譯
- 文本歸納
- 語音識別
- 推薦系統
- 情感分析
- 市場情報
NLP庫是將NLP解決方案納入應用程序的內置包。這樣的庫真的很有用，因為它們能使開發人員專注于項目中真正重要的工作。下面是對一些最受歡迎的NLP庫的介紹，這些庫可以用來構建智能應用程序。
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是最公認好用的用于處理人類語言數據的Python庫。它提供了一個直觀的界面，有超過50個語料庫和詞匯資源。它是一個多功能的開源庫，支持分類、標記化、POS標記、停頓詞去除、詞干化、語義推理等任務。
優點 | 缺點 |
綜合的 | 陡峭的學習曲線 |
大型社區支持 | 可能很慢，需要大量的內存 |
大量的文檔 | |
可定制 |
有用的資源
- NLTK文檔 —— 官方網站（https://www.nltk.org/）
- 用Python和NLTK進行自然語言處理——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是一個開源庫，可用于生產環境。它可以快速處理大量文本，使其成為統計NLP的完美選擇。它為24種語言配備了多達80條預訓練管道，目前支持70多種語言的標記化。除了具備POS標記、依賴性分析、句子邊界檢測、命名實體識別、文本分類、基于規則的匹配等任務，它還提供各種語言學注釋，讓用戶深入了解文本的語法結構。這些功能大大增強了NLP任務的準確性和深度。
優點 | 缺點 |
快速高效 | 與NLTK相比，支持有限的語言 |
方便用戶使用 | 一些預訓練模型的大小可能是計算資源有限的用戶所關心的 |
預訓練模型 | |
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NLP（https://course.spacy.io/en/）
- SpaCy Universe是一個由社區驅動的平臺，包含了建立在SpaCy之上的工具、擴展和插件。它還包含用于指導的演示和書籍 —— 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。它提供預訓練的詞嵌入模型，用于識別兩個文檔之間的語義相似性。例如，一個預先訓練好的word2vec模型可以識別“巴黎”和“法國”的關系，因為巴黎是法國的首都。識別這種語義關系的能力提供了對數據的潛在意義和背景的深刻見解。
優點 | 缺點 |
直觀的界面 | 有限的預處理能力 |
高效且可擴展 | 對深度學習模型的支持有限 |
支持分布式計算 | |
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編寫的經過充分測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行多種操作，如POS標記、命名實體識別、依賴性解析和語義分析。雖然它最初是為英語設計的，但現在它也支持眾多語言，但不限于阿拉伯語、法語、德語、中文等。總的來說，它是一個用于NLP任務的強大而可靠的開源工具。
優點 | 缺點 |
準確度高 | 過時的界面 |
廣泛的文檔 | 有限的可擴展性 |
全面的語言學分析 |
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是另一個用于處理文本數據的Python庫。它配備非常友好和易于使用的界面。它提供了簡單的API來執行諸如名詞短語提取、部分語音標記、情感分析、標記化、單詞和短語頻率、解析、WordNet整合等任務。推薦給想熟悉NLP任務的入門級程序員。
優點 | 缺點 |
對初學者友好 | 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輕松實現NLP（https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/02/natural-language-processing-for-beginners-using-textblob/）
- 使用TextBlob的自然語言基礎知識 —— 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是一個功能強大的Python NLP庫，擁有數千個預訓練的模型，可用于執行NLP任務。這些模型是在大量的數據上訓練出來的，能夠理解文本數據中的潛在模式。與從頭開始訓練自己的模型相比，使用預訓練的模型可以節省開發者的時間和資源。Transformer模型還可以執行諸如表格問題回答、光學字符識別、從掃描文檔中提取信息、視頻分類和視覺問題回答等任務。
優點 | 缺點 |
易于使用 | 資源密集型 |
龐大而活躍的社區 | 昂貴的基于云的服務 |
語言支持 | |
計算成本較低 |
有用的資源
- 官方文檔 —— Hugging Face Transformer文檔（https://huggingface.co/docs/transformers/index）
- Hugging Face社區論壇 —— 社區論壇（https://discuss.huggingface.co/）
- Hugging Face Transformers高級介紹 —— Coursera（https://www.coursera.org/learn/attention-models-in-nlp）
總結
NLP庫在加速NLP研究的進展方面發揮了重要作用。它使機器能夠有效地與人類交流。雖然NLP任務一開始看起來有點復雜，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中使用的頂級庫，但還有更多的庫可供探索。希望你能從本文中學到一些有價值的東西，并嘗試用這些工具構建一些很棒的應用。
