大數(shù)據(jù)分析python自然語言處理NLP常用庫盤點

　　今天，我們要根據(jù)我們的經(jīng)驗來概述和比較最流行，最有用的自然語言處理庫。
 

　　今天，自然語言處理(NLP)變得非常流行，在深度學習發(fā)展的背景下，自然語言處理(NLP)變得尤其引人注目。NLP是人工智能的一個領(lǐng)域，旨在理解和提取文本中的重要信息，并根據(jù)文本數(shù)據(jù)進行進一步的培訓。主要任務(wù)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，只有經(jīng)過適當?shù)恼Z言教育的專家才能從事自然語言處理。除了數(shù)學和機器學習，他們還應(yīng)該熟悉一些關(guān)鍵的語言概念?，F(xiàn)在，我們可以使用已經(jīng)編寫的NLP庫。它們的主要目的是簡化文本預(yù)處理。我們可以專注于構(gòu)建機器學習模型和超參數(shù)微調(diào)。
 

　　有許多旨在解決NLP問題的工具和庫。今天，我們要根據(jù)我們的經(jīng)驗來概述和比較最流行，最有用的自然語言處理庫。您應(yīng)該了解，我們查看的所有庫都只有部分重疊的任務(wù)。因此，有時很難直接比較它們。我們將介紹一些功能，并僅比較那些可能的庫。
 

　　總體概述
 

　　1)NLTK (自然語言工具包)用于諸如令牌化，詞法去除，詞干提取，解析，POS標記等任務(wù)。該庫具有用于幾乎所有NLP任務(wù)的工具。

　　2)Spacy 是NLTK的主要競爭對手。這兩個庫可用于相同的任務(wù)。

　　3)Scikit-learn 提供了一個大型機器學習庫。此處還提供了用于文本預(yù)處理的工具。

　　4)Gensim 是用于主題和向量空間建模，文檔相似性的軟件包。

　　5) Pattern 庫的一般任務(wù) 是充當Web挖掘模塊。因此，它僅支持NLP作為輔助任務(wù)。

　　6)Polyglot 是NLP的另一個python軟件包。它不是很流行，但也可以用于各種NLP任務(wù)。
 

　　為了使比較更加生動，我們準備了一個表，顯示了庫的優(yōu)缺點。
 

　　結(jié)論
 

　　在大數(shù)據(jù)分析python自然語言處理NLP常用庫盤點中，我們比較了幾種流行的自然語言處理庫的某些功能。盡管大多數(shù)工具都提供了用于重疊任務(wù)的工具，但有些工具針對特定問題使用了獨特的方法。無疑，當今最流行的NLP軟件包是NLTK和Spacy。它們是NLP領(lǐng)域的主要競爭對手。我們認為，它們之間的區(qū)別在于解決問題的方法的一般哲學。
 

　　NLTK更具學術(shù)性。您可以使用它嘗試不同的方法和算法，將它們組合起來，等等。Spacy卻為每個問題提供了一種即用的解決方案。您不必考慮哪種方法更好：Spacy的作者已經(jīng)考慮了這一點。同樣，Spacy速度非常快(比NLTK快幾倍)。缺點之一是Spacy支持的語言數(shù)量有限。但是，支持的語言數(shù)量一直在增加。因此，我們認為Spacy在大多數(shù)情況下是最佳選擇，但是如果您想嘗試一些特別的東西，則可以使用NLTK。
 

　　盡管這兩個庫很流行，但仍有許多不同的選項，選擇哪種NLP軟件包取決于您要解決的特定問題。因此，如果您碰巧知道其他有用的NLP庫，請在評論部分告知我們的讀者。
 

　　ActiveWizards是一個由數(shù)據(jù)科學家和工程師組成的團隊，專門致力于數(shù)據(jù)項目(大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)科學，機器學習，數(shù)據(jù)可視化)。核心專業(yè)知識領(lǐng)域包括數(shù)據(jù)科學(研究，機器學習算法，可視化和工程)，數(shù)據(jù)可視化(d3.js，Tableau等)，大數(shù)據(jù)工程(Hadoop，Spark，Kafka，Cassandra，HBase，MongoDB等)，以及數(shù)據(jù)密集型Web應(yīng)用程序開發(fā)(RESTful API，F(xiàn)lask，Django，Meteor)。