Python中有哪些NLP庫(kù)

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自然語(yǔ)言處理（NLP）如今越來越流行，在深度學(xué)習(xí)開發(fā)的背景下變得尤為引人注目。在人工智能領(lǐng)域中，自然語(yǔ)言處理（NLP）從文本中理解和提取重要信息，并基于文本數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，其主要任務(wù)包括語(yǔ)音識(shí)別和生成、文本分析、情感分析、機(jī)器翻譯等。

在過去的幾十年中，只有那些精通語(yǔ)言教育的專家才能從事自然語(yǔ)言處理。除了具有數(shù)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)以外，他們還精通一些關(guān)鍵的語(yǔ)言概念。而現(xiàn)在，我們可以使用已編譯好的自然語(yǔ)言處理（NLP）庫(kù)。它們的主要目的是簡(jiǎn)化文本預(yù)處理，使我們可以專注于構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型和超參數(shù)微調(diào)。

有許多工具和庫(kù)可以解決自然語(yǔ)言處理（NLP）問題。我們現(xiàn)在希望根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)用戶最受歡迎和最有幫助的自然語(yǔ)言處理庫(kù)進(jìn)行概述和比較。用戶應(yīng)該了解我們介紹的所有工具和庫(kù)只有部分重疊的任務(wù)。所以，有時(shí)很難對(duì)它們直接進(jìn)行比較。我們將介紹一些功能，并對(duì)人們可能常用的自然語(yǔ)言處理（NLP）庫(kù)進(jìn)行比較。

總體概述

• ·NLTK（Python自然語(yǔ)言工具包）用于諸如標(biāo)記化、詞形還原、詞干化、解析、POS標(biāo)注等任務(wù)。該庫(kù)具有幾乎所有NLP任務(wù)的工具。

• ·Spacy是NLTK的主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。這兩個(gè)庫(kù)可用于相同的任務(wù)。

• ·Scikit-learn為機(jī)器學(xué)習(xí)提供了一個(gè)大型庫(kù)。此外還提供了用于文本預(yù)處理的工具。

• ·Gensim是一個(gè)主題和向量空間建模、文檔集合相似性的工具包。

• ·Pattern庫(kù)的一般任務(wù)是充當(dāng)Web挖掘模塊。因此，它僅支持自然語(yǔ)言處理（NLP）作為輔助任務(wù)。

• ·Polyglot是自然語(yǔ)言處理（NLP）的另一個(gè)Python工具包。它不是很受歡迎，但也可以用于各種NLP任務(wù)。

為了讓比較更加直觀，以下列出展示各個(gè)NLP庫(kù)優(yōu)缺點(diǎn)的表格： 

結(jié)論

在文中，我們比較了幾個(gè)流行的自然語(yǔ)言處理庫(kù)的一些功能。雖然它們中的大多數(shù)都提供了重疊任務(wù)的工具，但有一些可以使用獨(dú)特的方法來解決具體的問題。當(dāng)然，目前NLP庫(kù)中最受歡迎的軟件包是NLTK和Spacy。他們?cè)贜LP領(lǐng)域是主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。在我們看來，它們之間的區(qū)別在于解決問題的方法不同。

NLTK更具學(xué)術(shù)性。用戶可以使用它來嘗試不同的方法和算法，將它們組合起來。相反，Spacy為每個(gè)問題提供了一個(gè)開箱即用的解決方案。用戶不必考慮哪種方法更好：Spacy的編寫者已經(jīng)解決了這個(gè)問題。此外，Spacy的執(zhí)行速度非?？欤ū萅LTK快幾倍）。但Spacy的一個(gè)缺點(diǎn)是所支持的語(yǔ)言數(shù)量有限。但其支持的語(yǔ)言數(shù)量將會(huì)一直增加。所以，我們認(rèn)為Spacy在大多數(shù)情況下是用戶的最佳選擇，但如果用戶想嘗試一些特別的東西，可以使用NLTK。

盡管這兩個(gè)庫(kù)很受歡迎，但還有許多不同的選項(xiàng)，NLP工具包的選擇取決于用戶必須解決的具體問題。

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