6個頂級Python NLP庫的比較！

6個頂級Python NLP庫的比較！

 

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天然語言處理（NLP）現在愈來愈流行，在深度學習開發的背景下變得尤其引人注目。在人工智能領域中，天然語言處理（NLP）從文本中理解和提取重要信息，並基於文本數據進行進一步的數據訓練，其主要任務包括語音識別和生成、文本分析、情感分析、機器翻譯等。

 

在過去的幾十年中，只有那些精通語言教育的專家才能從事天然語言處理。除了具備數學和機器學習知識之外，他們還精通一些關鍵的語言概念。而如今，咱們可使用已編譯好的天然語言處理（NLP）庫。它們的主要目的是簡化文本預處理，使咱們能夠專一於構建機器學習模型和超參數微調。

 

有許多工具和庫能夠解決天然語言處理（NLP）問題。咱們如今但願根據經驗，對用戶最受歡迎和最有幫助的天然語言處理庫進行概述和比較。用戶應該瞭解咱們介紹的全部工具和庫只有部分重疊的任務。因此，有時很難對它們直接進行比較。咱們將介紹一些功能，並對人們可能經常使用的天然語言處理（NLP）庫進行比較。

 

 

整體概述

 

·NLTK（Python天然語言工具包）用於諸如標記化、詞形還原、詞幹化、解析、POS標註等任務。該庫具備幾乎全部NLP任務的工具。

 

·Spacy是NLTK的主要競爭對手。這兩個庫可用於相同的任務。

 

·Scikit-learn爲機器學習提供了一個大型庫。此外還提供了用於文本預處理的工具。

 

·Gensim是一個主題和向量空間建模、文檔集合類似性的工具包。

 

·Pattern庫的通常任務是充當Web挖掘模塊。所以，它僅支持天然語言處理（NLP）做爲輔助任務。

 

·Polyglot是天然語言處理（NLP）的另外一個Python工具包。它不是很受歡迎，但也能夠用於各類NLP任務。

 

爲了讓比較更加直觀，如下列出展現各個NLP庫優缺點的表格：  

                       

 

結論

 

在文中，咱們比較了幾個流行的天然語言處理庫的一些功能。雖然它們中的大多數都提供了重疊任務的工具，但有一些可使用獨特的方法來解決具體的問題。固然，目前NLP庫中最受歡迎的軟件包是NLTK和Spacy。他們在NLP領域是主要競爭對手。在咱們看來，它們之間的區別在於解決問題的方法不一樣。

 

NLTK更具學術性。用戶可使用它來嘗試不一樣的方法和算法，將它們組合起來。

 

相反，Spacy爲每一個問題提供了一個開箱即用的解決方案。用戶沒必要考慮哪一種方法更好：Spacy的編寫者已經解決了這個問題。此外，Spacy的執行速度很是快（比NLTK快幾倍）。但Spacy的一個缺點是所支持的語言數量有限。但其支持的語言數量將會一直增長。

 

因此，咱們認爲Spacy在大多數狀況下是用戶的最佳選擇，但若是用戶想嘗試一些特別的東西，可使用NLTK。

 

儘管這兩個庫很受歡迎，但還有許多不一樣的選項，NLP工具包的選擇取決於用戶必須解決的具體問題。