Estás leyendo la publicación: Las 5 mejores bibliotecas de PNL para usar en sus proyectos: hacia la IA
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Blog sobre las Bibliotecas de PNL más utilizadas
La PNL es uno de los campos más candentes de la IA. Existen numerosas bibliotecas de primer nivel para ayudarlo con la PNL en sus proyectos. Este blog enumerará las 5 mejores bibliotecas. Te ayudará con tu proyecto y te ayudará a aprender más sobre la PNL.
1. Introducción
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es una rama de la inteligencia artificial. Se trata de comprender, interpretar, procesar y generar lenguaje natural. Las bibliotecas NLP han surgido para resolver el problema de diseñar, implementar y desplegar sistemas NLP. En este blog, discutiremos las 5 mejores bibliotecas de NLP, que puede usar en sus proyectos.
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un área de la informática y la inteligencia artificial que se ocupa de las interacciones entre las computadoras y los lenguajes humanos (naturales), en particular, cómo programar las computadoras para procesar y analizar grandes cantidades de datos del lenguaje natural. Como subcampo de la informática, la PNL está relacionada con la inteligencia artificial, la recuperación de información, el reconocimiento de voz y la traducción automática. Dado el rápido desarrollo de este campo, es un área de investigación extremadamente amplia y abierta.
2. NLTK
Natural Language Toolkit (NLTK) es una plataforma líder para crear programas de Python para procesar datos de lenguaje humano. Proporciona interfaces fáciles de usar para más de 50 corpus y recursos léxicos como WordNet, junto con un conjunto de bibliotecas de procesamiento de texto para clasificación, tokenización, lematización, etiquetado, análisis y razonamiento semántico, contenedores para bibliotecas NLP de potencia industrial, y un grupo de discusión activo y una lista de correo.
NLTK es el “Kit de herramientas de lenguaje natural” y es una poderosa biblioteca de Python que hace que trabajar con texto sea simple y divertido. NLTK fue desarrollado por Steven Bird, Edward Loper y Alex Rubinstein para satisfacer sus propias necesidades de investigación y es utilizado por una amplia variedad de personas, incluidos estudiantes, investigadores y desarrolladores para procesar datos lingüísticos.
Proporciona interfaces fáciles de usar para más de 50 corpus y recursos léxicos como WordNet, junto con un conjunto de bibliotecas de procesamiento de texto para clasificación, tokenización, lematización, etiquetado, análisis y razonamiento semántico, contenedores para bibliotecas NLP de potencia industrial, y un foro de discusión activo.
3. Espacioso
spaCy es una biblioteca gratuita y de código abierto para el procesamiento avanzado del lenguaje natural en Python y Cython. Viene con una variedad de utilidades para tokenización, segmentación y análisis de oraciones, reconocimiento de entidades y resolución de correferencias. El paquete también se puede usar con otros lenguajes, como Java, usando la biblioteca ‘spacy_bindings’. Está disponible en PyPI y se puede instalar con pip. spaCy es una biblioteca de código abierto escrita en Python y Cython. Depende de las siguientes dependencias: NumPy, Scipy, Sphinx, Pillow, Yaml, Six, Pandas, Requests, Docopt y Jieba.
Con su API simple y sus poderosas extensiones, SpaCy es fácil de usar para principiantes y una poderosa herramienta para expertos. Se puede usar para tareas como el etiquetado de partes del discurso, la extracción de frases nominales, el análisis de sentimientos y mucho más. Con sus enfoques basados en redes neuronales, también funciona muy bien con tareas más difíciles, como el análisis semántico, el análisis de dependencias y el análisis de textos en inglés con un alto grado de complejidad gramatical.
4. Stanford Core NLP
Stanford CoreNLP es un conjunto de herramientas de procesamiento de lenguaje natural de Java que proporciona un conjunto de herramientas de análisis de lenguaje de propósito general. Se puede utilizar en aplicaciones tales como extracción de información, respuesta a preguntas, recuperación de información, análisis de sentimientos, clasificación de mensajes de texto y resúmenes.
Stanford CoreNLP es un conjunto de herramientas basado en Java para Stanford Parser, un analizador estadístico escrito por Stanford NLP Group. Se puede usar para encontrar entidades con nombre, clasificar texto en diferentes categorías y encontrar relaciones entre diferentes partes de la oración. Consiste en una herramienta de línea de comandos y una biblioteca Java.
Stanford CoreNLP es un marco basado en Java para el procesamiento de texto en lenguaje natural. Puede tomar la entrada de texto sin procesar, procesarlo y luego escupir algunos datos estructurados para usted. Cada una de las clases de Java incluidas en el marco se puede utilizar sola o junto con las demás. Puede usar Stanford CoreNLP para: tokenizar el texto de entrada en oraciones, palabras y puntuación
- identificar la parte de la oración (POS) de cada palabra
- clasificar cada token por su categoría léxica (por ejemplo, sustantivo, verbo, adjetivo, adverbio)
- identificar entidades nombradas (por ejemplo, personas, organizaciones, ubicaciones, tiempos, cantidades, porcentajes, moneda)
- realizar análisis sintácticos sobre el texto de entrada (parsing) * generar una salida estructurada con los resultados.
5. PNL abierta
OpenNLP es un conjunto de herramientas basado en el aprendizaje automático para el procesamiento de texto en lenguaje natural. Se publica bajo la licencia Apache 2.0 y está disponible gratuitamente para uso comercial y no comercial. Admite las tareas más comunes de NLP, como la tokenización, la segmentación de oraciones, el etiquetado de partes del discurso, la extracción de entidades nombradas, la fragmentación y el análisis.
OpenNLP es el estándar de facto para la mejor herramienta o biblioteca de procesamiento de lenguaje natural de código abierto. El procesamiento del lenguaje natural es la tecnología utilizada para resolver el problema de la comprensión del lenguaje humano por parte de las máquinas. Esta tecnología ha sido una gran parte de la investigación de Inteligencia Artificial durante la última década más o menos. El objetivo de NLP es desarrollar una máquina que pueda comprender el lenguaje humano y procesarlo de una manera que sea igual de natural para los humanos.
Conclusión
En un blog futuro, cubriremos el uso de NLP con intención o el caso de uso de intención en una industria específica.
Las 5 principales bibliotecas de PNL para usar en sus proyectos se publicaron originalmente en Hacia la IA en Medium, donde las personas continúan la conversación resaltando y respondiendo a esta historia.
Publicado a través de Hacia la IA
