Python se široko smatra najboljim programskim jezikom i ključan je za veštačku inteligenciju (AI) i zadatke mašinskog učenja (NLP). Python je izuzetno efikasan programski jezik u poređenju sa drugim glavnim jezicima, a odličan je izbor za početnike zahvaljujući svojim naredbama i sintaksi koje liče na engleski jezik. Još jedan od najboljih aspekata programskog jezika Python je da se sastoji od velikog broja open-source biblioteka, što ga čini korisnim za različite zadatke.
Python i obrada prirodnog jezika (NLP)
Obrada prirodnog jezika, ili NLP, je oblast veštačke inteligencije koja ima za cilj razumevanje semantike i konotacija prirodnih jezika ljudi. Ova interdisciplinarna oblast kombinuje tehnike iz lingvistike i računarstva, koje se koriste za stvaranje tehnologija poput čet botova i digitalnih asistenata.
Postoji mnogo aspekata koji čine Python odličnim programskim jezikom za NLP projekte, uključujući jednostavnu sintaksu i transparentnu semantiku. Razvojni timovi takođe mogu pristupiti odličnim podrškama za integraciju sa drugim jezicima i alatima.
Možda najbolji aspekt Python-a za NLP je taj što programerima pruža širok spektar NLP alata i biblioteka koji im omogućavaju da obavljaju različite zadatke, kao što su modelovanje tema, klasifikacija dokumenata, označavanje vrste reči (POS tagovanje), vektorska reprezentacija reči, analiza sentimenta i još mnogo toga.
Natural Language Toolkit (NLTK)
Na vrhu naše liste je Natural Language Toolkit (NLTK), koji se široko smatra najboljom Python bibliotekom za obradu prirodnog jezika (NLP). NLTK je neophodna biblioteka koja podržava zadatke kao što su klasifikacija, označavanje vrste reči, redukcija reči, parsiranje i semantičko zaključivanje. Često se bira od strane početnika koji žele da se uključe u oblasti NLP-a i mašinskog učenja.
NLTK je veoma fleksibilna biblioteka i pomaže vam da kreirate kompleksne NLP funkcije. Pruža vam veliki skup algoritama koje možete odabrati za određeni problem. NLTK podržava različite jezike, kao i imenovane entitete za više jezika.
Budući da je NLTK biblioteka za obradu nizova, prima nizove kao ulaz i vraća nizove ili liste nizova kao izlaz.
Prednosti:
- Najpoznatija biblioteka za NLP.
- Dostupnost ekstenzija treće strane.
Nedostaci:
- Strma kriva učenja.
- Ponekad spor.
- Nema modele neuronskih mreža.
- Samo deli tekst po rečenicama.
SpaCy
SpaCy je open-source biblioteka za NLP specifično dizajnirana za upotrebu u produkciji. SpaCy omogućava programerima da kreiraju aplikacije koje mogu obraditi i razumeti velike količine teksta. Ova Python biblioteka se često koristi za izgradnju sistema za razumevanje prirodnog jezika i sistema za izvlačenje informacija.
Jedna od glavnih prednosti spaCy-a je ta što podržava tokenizaciju za više od 49 jezika, zahvaljujući učitanim prethodno obučenim statističkim modelima i vektorima reči. Neke od glavnih upotreba za spaCy uključuju automatsko završavanje pretrage, ispravku teksta, analizu onlajn recenzija, izvlačenje ključnih tema i mnogo više.
Prednosti:
- Jednostavan za korišćenje.
- Odličan za početnike u programiranju.
- Oslanja se na neuronske mreže za obuku modela.
Nedostaci:
- Nije toliko fleksibilan kao druge biblioteke poput NLTK-a.
Gensim
Još jedna vrhunska Python biblioteka za obradu prirodnog jezika (NLP) je Gensim. Prvobitno razvijena za modeliranje tema, ova biblioteka se sada koristi za različite NLP zadatke, poput indeksiranja dokumenata. Gensim se oslanja na algoritme za obradu ulaza koji su veći od RAM memorije.
Sa svojim intuitivnim interfejsima, Gensim postiže efikasne višeprocesorske implementacije algoritama poput Latent Semantic Analysis (LSA) i Latent Dirichlet Allocation (LDA). Neki od drugih glavnih slučajeva upotrebe ove biblioteke uključuju pronalaženje sličnosti tekstova i pretvaranje reči i dokumenata u vektore.
Prednosti:
- Intuitivan interfejs.
- Efikasna implementacija popularnih algoritama poput LSA i LDA.
Nedostaci:
- Dizajniran za nesupervizovano modeliranje teksta.
- Često se koristi u kombinaciji sa drugim bibliotekama poput NLTK-a.
CoreNLP
Stanford CoreNLP je biblioteka koja se sastoji od različitih alata za tehnologiju ljudskog jezika, koji pomažu u primeni analize jezika na tekstualne dokumente. CoreNLP omogućava ekstrakciju različitih osobina teksta, kao što su prepoznavanje imenovanih entiteta, označavanje vrsta reči i još mnogo toga, uz samo nekoliko linija koda.
Jedan od jedinstvenih aspekata CoreNLP-a je da uključuje Stanford NLP alate poput parsera, analize sentimenta, označavanja vrsta reči i prepoznavanja imenovanih entiteta (NER). Podržava pet jezika : engleski, arapski, kineski, nemački, francuski i španski.
Prednosti:
- Jednostavan za korišćenje.
- Kombinuje različite pristupe.
- Licenca otvorenog koda.
Nedostaci:
- Zastareli interfejs.
- Nije tako moćan kao druge biblioteke poput spaCy-a.
Pattern
Pattern je odlična opcija za svakoga ko traži sveobuhvatnu Python biblioteku za NLP. To je višenamenska biblioteka koja se bavi NLP-om, rudarenjem podataka, analizom mreža, mašinskim učenjem i vizualizacijom. Uključuje module za rudarenje podataka sa pretraživača, Wikipedia-e i društvenih mreža.
Pattern se smatra jednom od najkorisnijih biblioteka za NLP zadatke, pružajući funkcije poput pronalaženja superlativa i komparativa, kao i detekciju činjenica i mišljenja. Ove funkcije ga ističu među drugim vrhunskim bibliotekama.
Prednosti:
- Rudarenje podataka sa web servisa.
- Analiza i vizualizacija mreža.
Nedostaci:
- Nedostatak optimizacije za neke NLP zadatke.
TextBlob
TextBlob je odlična opcija za programere koji žele da započnu sa obradom prirodnog jezika (NLP) u Pythonu. Pruža dobru pripremu za NLTK. Ima jednostavan interfejs koji omogućava početnicima brzo učenje osnovnih NLP aplikacija kao što su analiza sentimenta i ekstrakcija imenovanih fraza.
Još jedna vrhunska primena za TextBlob je prevođenje, što je impresivno s obzirom na složenu prirodu te funkcionalnosti. Međutim, TextBlob nasleđuje slabu interpretaciju od NLTK-a i ne bi trebalo ga koristiti za velike proizvodne sisteme.
Prednosti:
- Odličan za početnike.
- Pruža osnovu za NLTK.
- Jednostavan interfejs.
Nedostaci:
- Nasleđena niska performansa od NLTK-a.
- Nije pogodan za velike proizvodne sisteme.
PyNLPI
PyNLPI, čije se ime izgovara kao „pineapple“, je još jedna Python biblioteka za obradu prirodnog jezika (NLP). Sadrži različite prilagođene Python module za NLP zadatke, a jedna od njegovih glavnih karakteristika je obimna biblioteka za rad sa FoLiA XML formatom (Format za lingvističku anotaciju).
Svaki od pojedinačnih modula i paketa je koristan za standardne i napredne NLP zadatke. Neki od ovih zadataka uključuju ekstrakciju n-grama, frekvencijske liste i izgradnju jednostavnog ili složenog jezičkog modela.
Prednosti:
- Ekstrakcija n-grama i drugi osnovni zadaci.
- Modularna struktura.
Nedostaci:
- Ograničena dokumentacija.
Scikit-learn
Scikit-learn je prvobitno bio produžetak SciPy biblioteke, ali sada je samostalna Python biblioteka na Github-u. Koristi je veliki broj kompanija poput Spotify-a, a postoji mnogo prednosti korišćenja ove biblioteke. Pre svega, izuzetno je korisna za klasične algoritme mašinskog učenja, kao što su detekcija spama, prepoznavanje slika, predviđanje i segmentacija korisnika.
Sa tim, scikit-learn se može koristiti i za NLP zadatke kao što je klasifikacija teksta, što je jedan od najvažnijih zadataka u nadziranom mašinskom učenju. Još jedna vrhunska primena je analiza sentimenta, gde scikit-learn može pomoći u analizi mišljenja ili osećanja na osnovu podataka.
Prednosti:
- Raznovrsnost sa širokim spektrom modela i algoritama.
- Građen na SciPy i NumPy.
- Dokazan rekord primene u stvarnim aplikacijama.
Nedostaci:
- Ograničena podrška za duboko učenje.
Polyglot
Kada se približavamo kraju naše liste, tu je Polyglot, otvorena Python biblioteka koja se koristi za obavljanje različitih NLP operacija. Bazirana na Numpy-u, ova izuzetno brza biblioteka nudi širok spektar specijalizovanih komandi.
Jedan od razloga zašto je Polyglot toliko koristan za NLP je što podržava opsežne višejezične aplikacije. Njegova dokumentacija pokazuje da podržava tokenizaciju za 165 jezika, prepoznavanje jezika za 196 jezika i označavanje vrste reči za 16 jezika.
Prednosti:
- Koristi više jezika sa gotovo 200 jezika u nekim zadacima.
- Građen na Numpy-u.
Nedostaci:
- Manja zajednica u poređenju sa drugim bibliotekama poput NLTK-a i spaCy-a.
PyTorch
Zatvaramo našu listu 10 najboljih Python biblioteka za NLP sa PyTorch-om, otvorenom bibliotekom koju je 2016. godine kreirao Facebook-ov istraživački tim za veštačku inteligenciju. Naziv biblioteke potiče od Torch-a, dubokog okvira za učenje napisanog u Lua programskom jeziku.
PyTorch vam omogućava izvođenje mnogih zadataka, a posebno je koristan za aplikacije dubokog učenja poput obrade prirodnog jezika i računarske vizije.
Neki od najboljih aspekata PyTorch-a uključuju visoku brzinu izvršavanja, koju može postići čak i pri radu sa složenim grafovima. Takođe je fleksibilna biblioteka, koja može raditi na pojednostavljenim procesorima ili CPU i GPU. PyTorch ima moćne API-je koji vam omogućavaju proširenje biblioteke, kao i prirodni jezički toolkit.
Prednosti:
- Robustan okvir.
- Cloud platforma i ekosistem.
Nedostaci:
- Opšti toolkit za mašinsko učenje.
Zahteva duboko poznavanje osnovnih NLP algoritama.
