Python自然語言包有哪些

本篇內容介紹了“Python自然語言包有哪些”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

征服者：NLTK

談論Python中的nlp庫，不能不提NLTK。它是最著名的Python NLP庫，它在這個領域中取得了令人難以置信的突破。NLTK負責征服許多文本分析的問題，NLTK也頗受教育與研究界的青睞。在自己的網站上，NLTK自稱是“一個令人驚嘆的自然語言庫。”

在我們的經驗中，關鍵詞是“玩”。NLTK在50個語料庫和詞典，9個詞干器，以及幾十種可選的算法。它是一個學術研究者的主題公園。

然而，這也是NLTK一個主要的缺點。它是沉重的，滑滑的，它有一個陡峭的學習曲線。第二個主要缺點是緩慢而不是生產準備就緒。

王子：textblob

textblob坐在巨人肩上，與此類似的另一個庫是Pattern。事實上，我們推薦textblob而不是Pattern。

textblob使文本處理提供一個直觀的界面，簡單化的NLTK。因為它有一個溫和的學習曲線，同時擁有驚人的功能，使其成為Python最受歡迎的自然語言庫。

例如，假設你想找到一個文本的情感分數。你可以：

from textblob import TextBlob
opinion = TextBlob("EliteDataScience.com is dope.")opinion.sentiment

默認情況下，情緒分析儀是從模式庫的patternanalyzer。但如果你想使用樸素貝葉斯分析？你可以很容易地轉換到一個使用nltk訓練好的analyzer。

from textblob import TextBlobfrom textblob.sentiments import NaiveBayesAnalyzer
opinion = TextBlob("EliteDataScience.com is dope!", analyzer=NaiveBayesAnalyzer())opinion.sentiment

textblob是一種簡單、有趣的庫，使得文本分析是一種輕松愉快的事情。我們可以用textblob對付所有NLP的初始原型。

雇傭軍：Stanford corenlp

Stanford corenlp庫是自然語言分析生產準備階段的工具套件。它包括詞性（POS）標注，實體解析，模式識別，學習等。 “雇傭軍”實際上是用Java寫而不是Python寫的。

許多組織使用corenlp來實現其產品。它幾乎能夠準確的支持幾個主要的語言。

篡位者：Spacy

Spacy是一個新生事物，它一經推出就轟動業界。市場定位于運行效率的Python自然語言庫。

Spacy是很輕很小的，它的哲學是對每一個問題只提出一種算法（最好的一種）。你不必做出選擇，你可以專注于富有成效。

內核是Cpython，所以Spacy運行很快。它的主要缺點是它目前只支持英語。

Spacy是很新的，所以其支持社區不象其他庫那么大。然而，它的NLP的方法是如此引人注目，似乎未來可以取代NLTK。

如果你正在建設一個新的應用程序或改造舊的（你只需要英語的支持），那么我們強烈建議使用Spacy。

將軍：gensim

最后但并非最不重要的，我們有gensim庫。gensim不解決所有nlp領域，它只做一部分，并將其做好。你不會把你的海軍上將派到陸戰場景，同理你也不會用gensim去解決nlp的所有領域和情景。

gensim是一個很好的主題建模和文檔相似性分析優化庫。在這里列出的Python NLP庫中，它是最專業的。

即便如此，這還是一個有價值的工具來添加你的曲目。它的主題建模算法，如潛在的狄利克雷分配（LDA）實現，是所有庫中最棒的。此外，它強健、高效、可擴展。

另外，子字段語義分析（或主題建模）是現代自然語言處理中最令人興奮的領域之一。

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