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www.kdnuggets.com/2023/04/guide-top-natural-language-processing-libraries.html
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不同语言用于沟通，但被认为是最复杂的数据形式之一。你是否曾考虑过像 Google 翻译、Alexa 和 Siri 这样的语音助手如何理解、处理和响应人类指令？这是因为自然语言处理。NLP 是数据科学的一个分支，旨在使计算机理解语义并分析文本数据，以提取有意义的见解。自然语言处理的一些典型应用如下：
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机器翻译
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文本摘要
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语音识别
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推荐系统
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情感分析
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市场情报
NLP 库是内置的包，用于将 NLP 解决方案集成到你的应用程序中。这些库非常有用，因为它们使开发者能够专注于项目中真正重要的部分。以下是一些流行的 NLP 库介绍，这些库可以用于构建智能应用程序。
GitHub 星标 ⭐: 11.8k 链接到 GitHub 仓库: 自然语言工具包
NLTK 是最知名的 Python 库，用于处理人类语言数据。它提供了一个直观的界面，拥有超过 50 个语料库和词汇资源。它是一个多功能的开源库，支持分类、分词、词性标注、停用词去除、词干提取、语义推理等任务。
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 综合 | 学习曲线陡峭 |
| 大型社区支持 | 可能较慢且内存占用高 |
| 广泛文档 | |
| 可定制 |
GitHub Stars ⭐: 25.7k GitHub 仓库链接: SpaCy
SpaCy 是一个开源库，旨在用于生产环境。它可以快速处理大量文本，是统计 NLP 的完美选择。它提供了多达 80 个预训练的管道，支持 24 种语言，并且目前支持 70 多种语言的分词。除了支持 POS 标注、依存解析、句子边界检测、命名实体识别、文本分类、基于规则的匹配等任务外，它还提供了多种语言学注释，以帮助你深入了解文本的语法结构。这些功能极大地提高了 NLP 任务的准确性和深度。
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 快速高效 | 与 NLTK 相比支持的语言有限 |
| 用户友好 | |
| 预训练模型 | 一些预训练模型的大小可能会让计算资源有限的用户感到担忧 |
| 允许模型自定义 |
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SpaCy 在线文档 - 官方文档
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SpaCy 在线课程 - 使用 SpaCy 的高级 NLP
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SpaCy Universe 是一个社区驱动的平台，提供基于 SpaCy 的工具、扩展和插件。它还包含了示例和书籍以供指导 - SpaCy Universe
GitHub Stars ⭐: 14.2k GitHub 仓库链接: Gensim
Gensim 是一个 Python 库，广泛用于主题建模、文档索引和大语料库的相似性检索。它提供了用于词嵌入的预训练模型，这些模型用于识别两个文档之间的语义相似性。例如，预训练的 word2vec 模型可以识别出“巴黎”和“法国”之间的关系，因为巴黎是法国的首都。识别这种语义关系的能力提供了对数据潜在含义和背景的深刻洞察。能够处理比 RAM 更多的输入使得 Gensim 非常有效。
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 直观界面 | 预处理能力有限 |
| 高效且可扩展 | |
| 支持分布式计算 | 对深度学习模型的支持有限 |
| 提供广泛的算法 |
GitHub Stars ⭐: 8.9k GitHub 仓库链接: 斯坦福 CoreNLP
斯坦福 CoreNLP 是一个经过充分测试的自然语言处理工具，使用 Java 编写。它以原始人类语言作为输入，并且能够执行各种操作，如词性标注、命名实体识别、依存关系解析和语义分析，只需几行代码。尽管它最初是为英语设计的，但现在也支持多种语言，包括阿拉伯语、法语、德语、中文等。总体而言，它是一个强大且可靠的开源 NLP 工具。
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 高精度 | 过时的界面 |
| 广泛的文档 | 有限的扩展性 |
| 综合语言学分析 |
GitHub Stars ⭐: 8.5k GitHub 仓库链接: TextBlob
TextBlob 是另一个用于处理文本数据的 Python 库。它提供了一个非常友好且易于使用的界面。它提供了一个简单的 API 来执行任务，如名词短语提取、词性标注、情感分析、分词、单词和短语频率、解析、WordNet 集成等。我个人推荐给希望熟悉 NLP 任务的初级程序员。
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 适合初学者 | 性能较慢 |
| 易于使用的界面 | 功能有限 |
| 与 NLTK 集成 |
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官方 TextBlob 文档: TextBlob
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Analytics Vidhya TextBlob 教程: 使用 TextBlob 轻松处理 NLP
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自然语言基础与 TextBlob - 简短 NLP 课程
GitHub Stars ⭐: 91.9k GitHub 仓库链接: Hugging Face Transformers
Hugging Face Transformers 是一个强大的 Python NLP 库，拥有数千个预训练模型，可用于执行 NLP 任务。这些模型在大量数据上训练，可以理解文本数据中的潜在模式。使用预训练模型可以节省开发者的时间和资源，相比从头训练自己的模型。Transformer 模型还可以执行诸如表格问答、光学字符识别、从扫描文档中提取信息、视频分类和视觉问答等任务。
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 易于使用 | 资源消耗大 |
| 大型且活跃的社区 | 昂贵的云服务 |
| 语言支持 | |
| 较低的计算成本 |
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官方文档 - Hugging Face Transformer 文档
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Hugging Face 社区论坛 - 社区论坛
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高级介绍 Hugging Face Transformers - Coursera
NLP 库在加速 NLP 研究进展方面发挥了重要作用。这使得机器能够与人类有效沟通。尽管 NLP 任务刚开始可能看起来有些复杂，但凭借合适的工具，你可以很好地处理这些任务。上述列表仅提及当前在 NLP 中使用的顶级库，但还有许多其他的库供你探索。希望你从这篇文章中学到了一些有价值的东西，我鼓励你尝试这些工具，并创造一些有趣的东西。
Kanwal Mehreen 是一位有抱负的软件开发者，对数据科学和人工智能在医学中的应用充满浓厚兴趣。Kanwal 被选为 2022 年 APAC 区域的 Google Generation Scholar。Kanwal 喜欢通过撰写有关热门话题的文章来分享技术知识，并且热衷于提升女性在科技行业中的代表性。