Python 中进行文本分析的 Top 5 NLP 工具

Python 中进行文本分析的 Top 5 NLP 工具

翻译自 Top 5 NLP Tools in Python for Text Analysis Applications 。

根据可访问性、接口和功能，我们研究了五个可用的最佳自然语言处理 (NLP) 库。

文本分析应用需要利用一系列技术来提供有效且用户友好的解决方案。自然语言处理 (NLP) 就是这样一种技术，它对于创建结合计算机科学、人工智能 (AI) 和语言学的应用程序至关重要。然而，要实现 NLP 算法，需要使用兼容的编程语言。

在本文中，我们将讨论在文本分析应用程序中使用 Python 的 NLP 工具——包括可用的库，以及如何使用它们。

自然语言处理的目的

NLP 是一种人工智能，可以理解人类语言的语义和内涵，同时有效地识别任何可用信息。这些获取的信息——以及收集到的任何见解——随后可用于为一系列目的构建有效的数据模型。

在文本分析方面，NLP 算法可以执行一系列功能，包括：

• 文本挖掘
• 文本分析
• 文本分类
• 语音识别
• 语音生成
• 情绪分析
• 词序生成
• 机器翻译
• 创建对话系统
• 以及其他

此功能使 NLP 处于深度学习环境的最前沿，允许以最少的用户输入提取重要信息。这使得聊天机器人等技术得到极大改进，同时还有助于开发一系列其他工具，从图像内容查询到语音识别。

可以使用网站构建器轻松在线部署文本分析 Web 应用程序，从而无需额外编码即可向公众提供产品。对于简单的解决方案，您应该始终寻找具有拖放编辑器和免费 SSL 证书等功能的网站构建器。

自然语言处理和 Python 库

Python 是一种高级通用编程语言，可应用于 NLP 以交付各种产品，包括文本分析应用程序。这要归功于 Python 的许多专门为 NLP 构建的库。

Python 库是一组相关模块，包含可重新用于新项目的代码包。这些库使开发人员的生活变得更加轻松，因为它使他们免于一次又一次地重写相同的代码。

Python 的 NLP 库旨在尽可能轻松地进行文本预处理，以便应用程序可以将自由文本句子准确地转换为可由机器学习 (ML) 或深度学习 (DL) 管道使用的结构化特征。结合用户友好的 API，可以快速轻松地实施最新的算法和 NLP 模型，从而使应用程序可以不断发展和改进。

Top 5 Python NLP 工具

现在我们已经了解了自然语言处理可以实现什么以及 Python NLP 库的目的，让我们来看看目前可用的一些最佳选项。

1. TextBlob

TextBlob 是一个 Python（2 和 3）库，用于处理文本数据，主要侧重于通过易于使用的界面访问常见的文本处理功能。 TextBlob 中的对象可用作可提供 NLP 功能以帮助构建文本分析应用程序的 Python 字符串。

TextBlob 的 API 非常直观，可以轻松执行一系列 NLP 任务，例如名词短语提取、语言翻译、词性标注、情感分析、WordNet 集成等。

强烈建议任何刚开始开发文本分析应用程序的人使用此库，因为只需几行代码即可处理文本。

2. SpaCy

这个开源 Python NLP 库已成为生产用途的首选库，简化了专注于在短时间内处理大量文本的应用程序的开发。

SpaCy 可用于在深度学习环境中对文本进行预处理，构建理解自然语言的系统以及创建信息提取系统。

SpaCy 的两个主要卖点是它具有许多预训练的统计模型和词向量，并支持 49 种语言的 tokenization 。 SpaCy 还因其极高的速度、解析效率、深度学习集成、卷积神经网络建模和命名实体识别功能而受到许多 Python 开发人员的青睐。

3.Natural Language Toolkit (NLTK)

NLTK 包含范围广泛的文本处理库，是用于处理人类语言数据和文本分析的最流行的 Python 平台之一。该工具包深受经验丰富的 NLP 开发人员和初学者的青睐，它提供了一个为语言处理目的而设计的编程应用的简单介绍。

Natural Language Toolkit 库提供的一些关键功能包括句子检测、词性标记和 tokenization 。例如， tokenization 在 NLP 中用于将段落和句子拆分为更小的组件，这些组件可以分配特定的、更易于理解的含义。

NLTK 的界面非常简单，有超过 50 个语料库和词汇资源。得益于大量可用的库，NLTK 提供了所有关键功能，可以在 Python 中完成几乎任何类型的 NLP 任务。

4. Genism

Genism 是一个定制的 Python 库，旨在使用大量语料库资源提供文档索引、主题建模和检索解决方案。 Genism 中的算法取决于内存，涉及语料库的大小。这意味着它可以处理超过系统可用 RAM 的输入。

所有流行的 NLP 算法都可以通过库的用户友好界面实现，包括 Hierarchical Dirichlet Process (HDP)、Latent Dirichlet Allocation (LDA)、Latent Semantic Analysis (LSA/LSI/SVD) 和 Random Projections (RP) 等算法。

除了 Jupyter Notebook 教程之外，大量可用文档进一步增强了 Genism 的可访问性。但是，需要注意的是，要使用 Genism，还必须安装 Python 包 SciPy 和 NumPy 以实现科学计算功能。

5. PyNLPl

我们列表中的最后一个是 PyNLPl（菠萝），这是一个 Python 库，由几个专门为 NLP 任务设计的自定义 Python 模块组成。 PyNLPl 最显着的特性是其用于开发 Linguistic Annotation (FoLiA) XML 格式的综合库。

该平台分为不同的包和模块，能够执行基本和高级任务，从提取 n-gram 到更复杂的功能。这使其成为任何 NLP 开发人员的绝佳选择，无论他们的经验水平如何。

结论

Python 是开发文本分析应用程序的完美编程语言，因为有大量可用的自定义库专注于提供自然语言处理功能。

五个可用的最佳 NLP 库是 TextBlob、SpaCy、NLTK、Genism 和 PyNLPl。这是基于它们的可访问性、直观的界面和功能范围。