我们根据它们的可访问性、接口和功能来研究十个最好的自然语言处理 （NLP） 库。 文本分析应用程序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、人工智能和语言学的应用程序至关重要。但是，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 Python 中使用 NLP 工具进行文本分析应用程序，包括可用的库以及如何使用它们。 NLP 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的信息。然后，这些获取的信息以及收集到的任何见解可用于构建用于各种目的的有效数据模型。 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单词排序机器翻译创建对话系统以及更多此功能将 NLP 置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了极大的改进，同时也有助于开发一系列其他工具，从图像内容查询到语音识别。 使用网站构建器可以轻松在线部署文本分析 Web 应用程序，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。 NLP 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 库旨在使文本预处理尽可能轻松，以便应用程序能够准确地将自由文本句子转换为可供机器学习 （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，以便应用程序可以继续增长和改进。 前 10 名 Python NLP 库现在我们已经了解了 NLP 可以实现的目标以及 Python NLP 库的用途，让我们来看看当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 中的对象可以用作 Python 字符串，这些字符串可以提供 NLP 功能来帮助构建文本分析应用程序。 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、词性标记、情感分析、WordNet 集成等。 强烈建议对于刚开始开发文本分析应用程序的用户使用此库，因为只需几行代码即可处理文本。 2. SpaCy 这个开源 Python NLP 库已成为生产使用的首选库，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 DL 环境中的文本预处理、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先训练的统计模型和单词向量，并且支持 49 种语言的标记化。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. 自然语言工具包 （NLTK） NLTK 由各种文本处理库组成，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，它简单介绍了专为语言处理目的而设计的编程应用程序。 NLTK 库提供的一些主要功能包括句子检测、POS 标记和标记化。例如，在 NLP 中使用标记化将段落和句子拆分为更小的部分，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 50 多个语料库和词法资源。由于提供了大量可用的库，NLTK 提供了在 Python 中完成几乎任何类型的 NLP 任务的所有关键功能。 4. Genism Genism 是一个定制的 Python 库，旨在使用大量 Corpora 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，关于 Corpus 大小。这意味着它可以处理超过系统上可用 RAM 的输入。 所有流行的 NLP 算法都可以通过该库的用户友好界面实现，包括分层狄利克雷过程 （HDP）、潜在狄利克雷分配 （LDA）、潜在语义分析 （LSA/LSI/SVD） 和随机投影 （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，应该注意的是，要使用 Genism，还必须安装 Python 包 SciPy 和 NumPy 才能实现科学计算功能。 5. PyNLPl PyNLPl （Pineapple） 是一个 Python 库，由几个专为 NLP 任务设计的自定义 Python 模块组成。PyNLPl 最显着的特点是其用于开发语言注释格式 （FoLiA） XML 的综合库。 该平台分为不同的包和模块，这些包和模块能够执行基本和高级任务，从提取 n-gram 等内容到更复杂的功能。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。 6. AllenNLP AllenNLP 是一个基于 PyTorch 构建的开源库，专为基于 DL 的 NLP 任务而设计。凭借其模块化设计和易于使用的界面，AllenNLP 使研究人员和开发人员能够构建和试验最先进的 NLP 模型。 该库为文本分类、语义角色标签和问答等任务提供预构建组件，从而简化了复杂文本分析应用程序的开发过程。它注重可解释性和可重复性，使其成为学术研究和生产级系统的绝佳选择。 7. Polyglot Polyglot 是一个多功能的 Python 库，擅长处理多语言 NLP。它为 60 多种语言提供强大的支持，支持语言检测、命名实体识别、情绪分析和词性标记等任务。 Polyglot 的直观 API 简化了复杂 NLP 函数的实现，使其成为希望构建具有全球影响力的文本分析应用程序的开发人员的绝佳选择。它强调多语言数据处理，确保用户可以跨不同的语言数据集无缝工作。 8. Scikit-Learn 虽然 Scikit-Learn 被广泛认为是领先的 ML 库，但其文本特征提取工具也使其成为文本分析不可或缺的工具。该库提供了矢量化技术（如 TF-IDF 和词袋）的高效实现，可将原始文本转换为有意义的数字表示形式。 这些功能与 Scikit-Learn 丰富的分类和聚类算法集相结合，使开发人员能够相对轻松地构建复杂的文本分析应用程序。其用户友好的 API 和广泛的文档使 NLP 领域的初学者和经验丰富的从业者都可以使用。 9. CoreNLP 斯坦福大学的 CoreNLP 是一套全面的 NLP 工具，虽然它是用 Java 编写的，但可以通过 Stanza 等包装器无缝集成到 Python 项目中。它提供了广泛的功能，包括分词化、词性标记、命名实体识别、语法解析和情感分析。 CoreNLP 的稳健性和深度功能使其成为需要用于高级文本分析应用程序的全面工具包的开发人员的首选。其详细的文档记录和在学术和商业项目中的良好记录进一步强调了其可靠性。 10. Pattern Pattern 是一个多方面的 Python 库，它将 NLP 与 Web 挖掘、机器学习和数据可视化功能相结合。它提供基本的 NLP 功能，例如词性标记、情感分析和文本提取，所有这些都通过易于导航的 API 实现。Pattern 的优势在于它能够将文本处理的各个方面集成到单个框架中，使开发人员能够快速构建原型和部署应用程序。 无论您是执行基本的语言任务还是复杂的数据分析，Pattern 都能提供多样化文本分析项目所需的灵活性和功能。 结论Python 是开发文本分析应用程序的完美编程语言，因为有大量专注于提供 NLP 函数的自定义库。 可用的五个最好的 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。 常见问题如果我是初学者，我应该使用哪个 NLP 库？ 对于刚接触 NLP 的人来说，TextBlob 是一个理想的起点，因为它具有直观的设计和常见 NLP 任务的简化方法。该库简单的 API 允许用户只需几行代码即可执行情感分析、词性标记和语言翻译，即使编程经验有限的用户也可以使用。此外，TextBlob 与 Python 字符串的集成及其对可读性的关注缩短了学习曲线，使初学者能够快速构建功能性文本分析应用程序。 另一个出色的选择是 Natural Language Toolkit （NLTK），它将简单性与全面的功能相结合。NLTK 提供广泛的教程和预处理数据集，让学生可以亲身体验 NLP 的基本概念，如分词和句子检测。虽然 SpaCy 在生产级应用程序中受到青睐，但它的速度和高级功能可能会让新手不知所措，这使得 TextBlob 和 NLTK 更适合初始实验和学习。 什么是自然语言处理 （NLP）？ 自然语言处理 （NLP） 是 AI 的一个分支，专注于使机器能够解释、分析和生成人类语言。通过结合计算机科学、语言学和 AI 的原理，NLP 算法从非结构化文本中提取有意义的见解，并执行情感分析、机器翻译和语音识别等任务。这些功能使系统能够理解上下文、推断意图，并将原始文本转换为结构化数据，以便在 ML 或决策过程中使用。 实际上，NLP 通过大规模处理语言来支持聊天机器人、语音助手和自动内容审核等技术。例如，它可以识别单词排序中的模式，按主题对文档进行分类，或检测社交媒体帖子中的情绪。