近年来，法学硕士和各种生成式人工智能聊天机器人的兴起也推动了 NLP 在各行各业的应用。虽然自然语言处理 (NLP)已经存在了几十年，但围绕它的数据和训练首次如此容易获得，这还是第一次。
这种可访问性部分得益于 Python 中提供的专用 NLP 库。这些标准化编程库中的几个可以大规模运行世界一流的 NLP 产品。此外，大多数 Python NLP 库都是免费的，您只需几个步骤即可尝试在本机应用程序中实现 NLP。
在这篇博客中，我们探讨了一些我们使用过的最佳 Python NLP 库。
实际上NLKT是你使用的第
一个 Python NLP 库。大学广泛使用它作为基本 NLP 概念的实用介绍。它是宾夕法尼亚大学的一个免费开源库，并附有一本免费书籍，可用 加密货币数据 于学习 NLP 概念或向学生传授这些概念。
但是，由于该库内存效率低下，因此很难使用该库构建可用于生产的应用程序。它还具有易于使用的界面，可让您浏览 50 个语料库和词汇资源。
NLKT 的用例
您可以使用此库来运行以下进程：
分类——您可以使用朴素贝叶斯和决策树算法，通过 NLKT 对文本进行本地分类。
标记化——您可以将文本分成更小的部分（单词）。
词干提取– 您可以生成与特定单词相关的单词。例如，“程序员”与“程序”相关。
标记——您可以使用该 企业家日常面临压力的主要原因 库将特定的单词标记为词性。
解析——您可以使用树来表示特定文本的句法结构。
语义推理——NLKT 具有一组功能，可以执行语义分析并回答给定文本的基本问题。
Gensim是一个独立于内存的
主题建模库它被世界各地的开发人员广泛使用，是一种非常有效的向量嵌入训练方法。
它之所以如此高效，是因为它使用了 Python NLP 库下的 NumPy BLAS（基本线性代数子程序）函数来实现大规模矩阵计算。它还使用数据流算法，允许它一次只读取数据语料库的一部分，帮助它处理大量数据而不会超过 RAM 使用量（因此具有内存独立性）。
主题建模– Gensim 库专门用于主题建模；它可以识别一起出现的单词或短语，并将它们分类到不同的主题中。此方法用于查找文档背后的问题。
潜在语义索引 (LSA) – 该库内置了几种主题建模 ML 算法，LSA 就是其中之一。它可以通过计算文档中的单词使用频率来确定文档的主题，然后使用它们的共现性对文档进行分组。
潜在狄利克雷分配 (LDA) –另一种主题建模算法。LDA 通过将单词与特定问题关联来找到输入的主题，然后使用此概率分数对文档进行排序。
Word2vec 和 Doc2vec – 该 Python 库广泛用 比利时商业指南 于向量表示，并具有著名的 word2vec 和 doc2vec 算法。
计算相似度矩阵该库可以使用余弦相似
摘要——Genshim 可以通过识别您提供的文档的基本特征来总结文本，然后使用它们来创建较小的文本。 词性 (POS) 标记– 使用 NLP 算法，TextBlob 可以自动理解输入的哪些部分是名词、动词、形容词等。
情感分析– TextBlob 具有可以理解句子的情感和客观性的函数。对于情感，它会在 [-1,1] 范围内对输入进行评分，其中积极情感会产生正分，消极情感会产生负分。
对于客观性，它可以分析句子是否是意见，评分范围为 [0,1]，其中 1 代表纯粹的个人意见。TextBlob 使用内置规则进行此分析，被视为基于启发式的系统。
分类——与 NLKT 一样，这个 Python NLP 库可以使用朴素贝叶斯和决策树算法对文本进行分类。
标记化——该库允许您将输入解析为称为标记的更小的部分（单词）。