Python — популярный язык программирования для обработки естественного языка (НЛП), области информатики, которая занимается анализом, пониманием и созданием человеческого языка. Python предлагает богатый набор библиотек и инструментов, которые могут помочь вам выполнять различные задачи НЛП, такие как токенизация, стемминг, лемматизация, разметка частей речи, распознавание именованных объектов, анализ настроений, классификация текста, моделирование тем, суммирование текста и т. д. более.
В этой статье мы познакомим вас с некоторыми из наиболее широко используемых библиотек Python для НЛП и покажем, как использовать их для некоторых распространенных приложений.
НЛТК
NLTK означает Набор инструментов естественного языка и является одной из старейших и наиболее полных библиотек Python для НЛП. Он предоставляет простые в использовании интерфейсы для более чем 50 корпусов и лексических ресурсов, таких как WordNet, а также набор модулей обработки текста, таких как токенизаторы, стеммеры, парсеры, тегеры, классификаторы и семантические средства рассуждения.
NLTK идеально подходит для преподавания и изучения концепций НЛП, поскольку содержит множество примеров и документации. Однако у него также есть некоторые недостатки, такие как медленная работа и сложность адаптации к требованиям производственного использования. Кривая обучения также несколько крутая.
Чтобы использовать NLTK, вам необходимо сначала установить его с помощью pip:
pip install nltk
Затем вам необходимо скачать пакеты данных, которые вы хотите использовать:
import nltk nltk.download()
Откроется графический интерфейс, в котором вы сможете выбрать пакеты, которые хотите загрузить. Кроме того, вы можете загрузить определенные пакеты программным способом:
nltk.download('wordnet')
Для выполнения базовых задач НЛП с помощью NLTK необходимо импортировать соответствующие модули и создать объект класса nltk.Text:
from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.stem import PorterStemmer from nltk.tag import pos_tag from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer text = "Python is a great language for natural language processing." tokens = word_tokenize(text) text_obj = nltk.Text(tokens)
