بهترین کتابخانه های پایتون برای پردازش زبان طبیعی | معرفی بهترین کتابخانه های پردازش زبان در پایتون
پایتون مارکت: پردازش زبان طبیعی یکی از نیازهای زندگی آینده می باشد . یکی از شاخه های جذاب و جالب هوش مصنوعی پردازش زبان طبیعی می باشد. در پایتون کتابخانه ایی وجود دارد که امر پردازش زبان طبیعی را خیلی خیلی ساده کرده اند. در ادامه این مقاله از پایتون مارکت به معرفی بهترین کتابخانه های پایتون برای پردازش زبان طبیعی می پردازیم.
پردازش زبان طبیعی یکی از شاخه‌های جذاب در حوزه‌ی علم داده‌ها و هوش مصنوعی است. این شاخه از هوش مصنوعی در تلاش است تا میان زبان انسان و کامپیوتر ارتباط برقرار کند. برای آشنایی بیشتر با پردازش زبان طبیعی می‌توانید به اینجا مراجعه کنید. در این مقاله قصد داریم تا برخی از کتابخانه‌های رایج پایتون برای پردازش زبان طبیعی را به صورت مختصر مورد بررسی قرار دهیم.
این کتابخانه‌ها طیف وسیعی از عملیات مربوط به پردازش زبان طبیعی را می‌توانند انجام دهند. برخی از این وظایف شامل برچسب گذاری اجزای کلام (POS tagging)، تجزیه و تحلیل احساسات متن (sentiment analysis)، طبقه بندی متون (text classification) و … است. شما می‌توانید هر کدام از این کتابخانه‌ها را به سادگی با استفاده از ابزار pip نصب کنید.
کتابخانه‌ی NLTK
کتابخانه‌ی NLTK بیشتر در زمینه‌های آموزشی و پژوهشی مورد استفاده قرار می‌گیرد. برای شروع کار و ورود به حوزه‌ی NLP، آشنایی با NLTK و کار با آن می‌تواند برای شما بسیار مفید باشد. شاید بتوان گفت NLTK از معروف ترین کتابخانه‌های موجود برای پردازش زبان طبیعی است.
NLTK دارای بیش از ۵۰ مجموعه متن، ۹ تکنیک مختلف برای ریشه یابی کلمات و همچنین سایر قابلیت‌های رایج دیگر است که به راحتی می‌توان از آن‌ها استفاده نمود. شاید سنگین بودن این ابزار را بتوان یکی از نقاط ضعف آن دانست. اما برای شروع به کار در حوزه‌ی پردازش زبان طبیعی در پایتون ابزاری بسیار مناسب است. برای آشنایی بیشتر با این کتابخانه می‌تواند این مقاله را بخوانید.
کتابخانه‌ی TextBlob
کتابخانه TextBlob از قابلیت‌های NLTK و کتابخانه‌ی Pattern بهره می‌گیرد. کار با این کتابخانه بسیار ساده است و به راحتی می‌توان بسیاری از اعمال مربوط به پردازش زبان طبیعی را با این کتابخانه انجام داد. برای مثال اگر بخواهیم به تجزیه و تحلیل احساسات یک جمله بپردازیم، می‌توانیم دستوری به صورت زیر بنویسیم (به صورت پیش فرض قابلیت تحلیل احساسات جمله در TextBlob از کتابخانه Pattern بهره گرفته شده است):
|
1
2
3
4
5
|
from textblob import TextBlob
opinion = TextBlob(“Zero To Hero has a lot of good tutorials.”)
opinion.sentiment
# Output
# Sentiment(polarity=0.7, subjectivity=0.6000001)
|
به طور کلی کار با ابزار TextBlob بسیار ساده بوده و با استفاده از آن به راحتی می‌توان به تجزیه و تحلیل متون پرداخت. برای آشنایی بیشتر با این ابزار و قابلیت‌های آن می‌توانید به سایت رسمی TextBlob مراجعه کنید.
کتابخانه‌ی spaCy
spaCy یک کتابخانه‌ی جدید در حوزه‌ی پردازش زبان طبیعی است. در صورتی که قصد دارید یک برنامه‌ی مرتبط با این حوزه آماده کنید، به راحتی می‌توانید از ابزار spaCy استفاده کنید. این کتابخانه برخلاف NLTK، شما را درگیر قابلیت‌ها و تکنیک‌های متنوع و پیچیده نمی‌کند و برای هر عملی که بخواهید انجام دهید، یک الگوریتم و روش کار از پیش تعیین شده دارد که می‌توانید از آن برای هدف خود استفاده کنید.
از آنجا که این کتابخانه نسبت به سایر کتابخانه‌های این حوزه جدیدتر است، جامعه کاربری آن به مراتب کمتر از آن ها است. اما مستندات و آموزش‌های موجود در سایت رسمی spaCy بسیار کاربردی و کامل است و با مراجعه به آن می‌توان با تمام قابلیت‌های این ابزار آشنا شده و برنامه‌های کاربردی مفیدی را به سادگی تولید نمود.
کتابخانه‌ی gensim
می‌توان گفت کتابخانه‌ی gensim برای اعمال رایج و استاندارد مربوط به پردازش زبان طبیعی مناسب نیست و تنها برای اعمال مشخصی تعبیه شده است. این کتابخانه برای وظایفی مانند topic modeling و همچنین تشخیص شباهت متون مختلف بسیار مناسب است.
کتابخانه‌ی gensim در مقایسه با سایر کتابخانه‌های NLP، تخصصی تر بوده و تنها روی اعمال محدودی تمرکز کرده است. برای مثال پیاده سازی الگوریتم‌های topic modeling آن مانند LDA (Latent Dirichlet Allocation)، بسیار قوی، کارآمد و مقیاس پذیر است. شما با مراجعه به مستندات کتابخانه‌ی gensim می‌توانید با قابلیت‌های قدرتمند این کتابخانه بیشتر آشنا شوید.
در این مقاله به صورت مختصر با برخی از ابزارهای رایج و قدرتمند پردازش زبان طبیعی در پایتون آشنا شدیم. به طور کلی در صورتی که به تازگی وارد این حوزه شده‌اید، پیشنهاد می‌شود با ابزار NLTK شروع به کار کنید. پس از آن برای ورود به مباحث پیشرفته‌تر و پیچیده‌ی این حوزه بسته به نیاز خود می‌توانید از هرکدام از کتابخانه‌های موجود استفاده کنید.
