6个强大又容易上手的Python自然语言处理库

6个顶级自然语言处理库指南。

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自然语言处理是最热门的研究领域之一。虽然NLP任务一开始可能看起来有点复杂，但通过使用正确的工具，它们可以变得更容易。本文涵盖了6个顶级NLP库，可以节省用户的时间和精力。

简介

不同的语言被用于交流目的，语言被认为是最复杂的数据形式之一。你有没有想过像谷歌翻译、Alexa和Siri这样的语音助手是如何理解、处理和响应人类命令的？它们使用的就是自然处理语言。NLP是数据科学的一个分支，旨在让计算机理解语义，分析文本数据，从中提取有意义的见解。自然语言处理的一些典型应用如下：

• 机器翻译

• 文本归纳

• 语音识别

• 推荐系统

• 情感分析

• 市场情报

NLP库是将NLP解决方案纳入应用程序的内置包。这样的库真的很有用，因为它们能使开发人员专注于项目中真正重要的工作。下面是对一些最受欢迎的NLP库的介绍，这些库可以用来构建智能应用程序。

1.NLTK —— 自然语言工具包

GitHub Stars⭐：11.8k，GitHub Repo链接：Natural Language Toolkit（https://github.com/nltk/nltk）。

NLTK是最公认好用的用于处理人类语言数据的Python库。它提供了一个直观的界面，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、标记化、POS标记、停顿词去除、词干化、语义推理等任务。

优点	缺点
综合的	陡峭的学习曲线
大型社区支持	可能很慢，需要大量的内存
大量的文档
可定制

有用的资源

• NLTK文档 —— 官方网站（https://www.nltk.org/）

• 用Python和NLTK进行自然语言处理——Udemy课程（https://www.udemy.com/course/the-python-natural-language-toolkit-nltk-for-text-mining/）

• 用自然语言工具包分析文本 —— NLTK书籍（https://www.nltk.org/book/）

2.SpaCy

GitHub Stars⭐：25.7k，GitHub Repo链接：SpaCy（https://github.com/explosion/spaCy）。

SpaCy是一个开源库，可用于生产环境。它可以快速处理大量文本，使其成为统计NLP的完美选择。它为24种语言配备了多达80条预训练管道，目前支持70多种语言的标记化。除了具备POS标记、依赖性分析、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，它还提供各种语言学注释，让用户深入了解文本的语法结构。这些功能大大增强了NLP任务的准确性和深度。

优点	缺点
快速高效	与NLTK相比，支持有限的语言
方便用户使用	一些预训练模型的大小可能是计算资源有限的用户所关心的
预训练模型
允许模型定制

有用的资源

• SpaCy在线文档 —— 官方文档（https://spacy.io/usage）

• SpaCy在线课程 —— 使用SpaCy的高级NLP（https://course.spacy.io/en/）

• SpaCy Universe是一个由社区驱动的平台，包含了建立在SpaCy之上的工具、扩展和插件。它还包含用于指导的演示和书籍 —— SpaCy Universe（https://spacy.io/universe）

3.Gensim

GitHub Stars⭐：14.2k，GitHub Repo链接：Gensim（https://github.com/RaRe-Technologies/gensim）

Gensim是一个Python库，流行于主题建模、文档索引和大型语料库的相似性检索。它提供预训练的词嵌入模型，用于识别两个文档之间的语义相似性。例如，一个预先训练好的word2vec模型可以识别“巴黎”和“法国”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的潜在意义和背景的深刻见解。

优点	缺点
直观的界面	有限的预处理能力
高效且可扩展	对深度学习模型的支持有限
支持分布式计算
提供广泛的算法

有用的资源

• Gensim文档 —— 官方文档（https://radimrehurek.com/gensim/auto_examples/index.html#documentation）

• TutorialPoint教程 —— Gensim教程（https://www.tutorialspoint.com/gensim/index.htm）

4.Stanford CoreNLP

GitHub Stars⭐：8.9k，GitHub Repo链接：Stanford CoreNLP（https://github.com/stanfordnlp/CoreNLP）

Stanford CoreNLP是用Java编写的经过充分测试的自然语言处理工具之一。它将原始的人类语言作为输入，只需几行代码即可执行多种操作，如POS标记、命名实体识别、依赖性解析和语义分析。虽然它最初是为英语设计的，但现在它也支持众多语言，但不限于阿拉伯语、法语、德语、中文等。总的来说，它是一个用于NLP任务的强大而可靠的开源工具。

优点	缺点
准确度高	过时的界面
广泛的文档	有限的可扩展性
全面的语言学分析

有用的资源

• Stanford CoreNLP主页 —— 文档和说明（https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/）

• 概述与实例 —— GitHub链接（https://github.com/stanfordnlp/CoreNLP）

5.TextBlob

GitHub Stars⭐：8.5k，链接到GitHub Repo：TextBlob（https://github.com/sloria/TextBlob）

TextBlob是另一个用于处理文本数据的Python库。它配备非常友好和易于使用的界面。它提供了简单的API来执行诸如名词短语提取、部分语音标记、情感分析、标记化、单词和短语频率、解析、WordNet整合等任务。推荐给想熟悉NLP任务的入门级程序员。

优点	缺点
对初学者友好	性能较慢
易于使用的界面	功能有限
与NLTK集成

有用的资源

• 官方TextBlob文档：TextBlob（https://textblob.readthedocs.io/en/dev/）

• Analytics Vidhya TextBlob教程：使用TextBlob轻松实现NLP（https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/02/natural-language-processing-for-beginners-using-textblob/）

• 使用TextBlob的自然语言基础知识 —— NLP短期课程（https://rwet.decontextualize.com/book/textblob/）

6.Hugging Face Transformers

GitHub Stars⭐：91.9k，GitHub Repo链接：Hugging Face Transformers（https://github.com/huggingface/transformers）

Hugging Face Transformers是一个功能强大的Python NLP库，拥有数千个预训练的模型，可用于执行NLP任务。这些模型是在大量的数据上训练出来的，能够理解文本数据中的潜在模式。与从头开始训练自己的模型相比，使用预训练的模型可以节省开发者的时间和资源。Transformer模型还可以执行诸如表格问题回答、光学字符识别、从扫描文档中提取信息、视频分类和视觉问题回答等任务。

优点	缺点
易于使用	资源密集型
庞大而活跃的社区	昂贵的基于云的服务
语言支持
计算成本较低

有用的资源

• 官方文档 —— Hugging Face Transformer文档（https://huggingface.co/docs/transformers/index）

• Hugging Face社区论坛 —— 社区论坛（https://discuss.huggingface.co/）

• Hugging Face Transformers高级介绍 —— Coursera（https://www.coursera.org/learn/attention-models-in-nlp）

总结

NLP库在加速NLP研究的进展方面发挥了重要作用。它使机器能够有效地与人类交流。虽然NLP任务一开始看起来有点复杂，但有了正确的工具，可以很好地处理它们。上面提到的列表只提到了目前在NLP中使用的顶级库，但还有更多的库可供探索。希望你能从本文中学到一些有价值的东西，并尝试用这些工具构建一些很棒的应用。

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