spaCy vs NLTK – Was ist die bessere Wahl für NLP?

Um Natural Language Processing (NLP) einzusetzen, benötigen Unternehmen das richtige Tool. Neben Gensim, Ernie (Baidu) und Bert (Google) haben sich dafür vor allem die Python-Bibliotheken spaCy und NLTK etabliert. 

In unserem Vergleich spaCy vs NLTK erklären wir Ihnen praxisnah, wann welche Bibliothek die richtige Wahl ist, um Daten menschlicher Sprache effizient zu verstehen und zu verarbeiten. Dabei zeigen wir auch Code-Beispiele, wie Sie Tokenization, Parts of Speech Tagging und Entity Detection mit spaCy und NLTK vornehmen – und sich so für das richtige NLP-Tool entscheiden.

Das Wichtigste in Kürze

  • spaCy ist wie eine Dienstleistung, mit der Entwickler bestimmte Probleme lösen. Die Bibliothek eignet sich daher vor allem für Produktionsumgebungen.
  • NLTK ist wie ein großer Werkzeugkasten, mit dem Entwickler für ein Problem aus vielen verschiedenen Lösungen wählen. Die Bibliothek richtet sich daher insbesondere an Wissenschaftler.
  • Konfuzio ist Ihr leistungsstarker Partner, um spaCy und NLTK für die effiziente Analyse von Sprache in Dokumenten zu nutzen. Testen Sie Konfuzio jetzt kostenlos! 

Was ist spaCy?

spaCy ist eine Open-Source-Bibliothek für die Programmiersprache Python. Sie wurde von Matthew Honnibal und Ines Montani, den Gründern des Software-Unternehmens Explosion, für Natural Language Processing (NLP) entwickelt. spaCy verwendet Techniken wie Tokenisierung, Part-of-speech (POS) Tagging und Lemmatisierung zur Analyse von Texten. 

Was ist NLTK?

Das Natural Language Toolkit (NLTK) ist eine Sammlung von Bibliotheken und Programmen für die Programmiersprache Python. Sie wurde von Steven Bird, Ewan Klein und Edward Loper ursprünglich für Anwendungen in der Computerlinguistik entwickelt. Dabei bringt sie wie spaCy die grundlegenden Funktionen für NLP mit. NLTK ist Open Source und wird unter der Apache-Lizenz vertrieben. 

spacy vs nltk vergleich

spaCy vs NLTK – Vergleich relevanter Anwendungsaspekte

Um zu entscheiden, wann spaCy und wann NLTK die bessere Wahl für NLP ist, werfen wir einen Blick auf 5 wichtige Aspekte der Bibliotheken:

Funktionalität und Features

spaCy: spaCy ist wie eine Dienstleistung aufgebaut. Das heißt: Sie bringt für jedes Problem eine präzise Lösung mit. Für die Praxis bedeutet das: Entwickler erledigen mit spaCy konkrete Aufgaben schnell und einfach. Dafür verfügt die Bibliothek neben den grundlegenden NLP-Funktionen über verschiedene Erweiterungen und Visualisierungstools wie displaCy oder displaCyENT. Zudem enthält sie vorab trainierte Modelle für verschiedene Sprachen. Insgesamt unterstützt spaCy mehr als 60 Sprachen, darunter Deutsch, Englisch, Spanisch, Portugiesisch, Italienisch, Französisch, Niederländisch und Griechisch. 

NLTK: NLTK ist ein großer Werkzeugkasten an NLP-Algorithmen. Das bedeutet für die Praxis: Entwickler können aus einer Vielzahl von Lösungen für ein Problem wählen und diese austesten. Dafür bietet die Bibliothek neben den klassischen NLP-Funktionen Zugang zu einer Vielzahl von Korpora und Ressourcen für die NLP-Forschung. Insgesamt unterstützt NLTK über 20 Sprachen, darunter Deutsch, Englisch Französisch, Spanisch, Portugiesisch, Italienisch, Griechisch und Niederländisch.

Leistung und Geschwindigkeit

spaCy: SpaCy ist bekannt für seine hohe Geschwindigkeit und Effizienz. Die Entwickler Honnibal and Montani haben die Bibliothek darauf optimiert, schnell große Mengen an Textdaten zu verarbeiten. 

NLTK: NLTK bietet eine solide Leistung, ist aber tendenziell langsamer als spaCy, insbesondere bei der Verarbeitung großer Textmengen.

Benutzerfreundlichkeit

spaCy: Entwickler loben SpaCy für seine Benutzerfreundlichkeit. Es bietet eine intuitive API und gut dokumentierte Funktionen, die es auch Anfängern einfach macht, schnell produktiv mit der Bibliothek zu arbeiten.

NLTK: NLTK ist deutlich umfangreicher als spaCy. Die Vielzahl der verfügbaren Funktionen kann für Anfänger daher überwältigend sein. Zudem erfordert die Bibliothek oft mehr Code, um bestimmte NLP-Aufgaben zu erledigen, was es für Einsteiger anspruchsvoller macht.

Community-Unterstützung

spaCy: SpaCy verfügt über eine stetig wachsende und engagierte Community von Entwicklern und Forschern. Es gibt eine aktive Mailingliste, Online-Foren und soziale Medien, auf denen Nutzer Fragen stellen. Dabei entwickelt und teilt die Community auch externe Erweiterungen und Plugins. Besonders gängige Anlaufstellen für Entwickler sind unter anderem das GitHub Forum, Stack Overflow für spacY und das spaCy Github Repository.

NLTK: NLTK ist seit langem eine etablierte Bibliothek und hat daher ebenfalls eine große und vielfältige Community. Es gibt zahlreiche Ressourcen wie Tutorials, Bücher und Online-Diskussionsforen, die von erfahrenen Mitgliedern der Community erstellt wurden. Beliebte Anlaufstellen sind zum Beispiel die NLTK Google Group und das NLTK GitHub Repository.

Anpassungsmöglichkeiten

spaCy: SpaCy ermöglicht Entwicklern das Trainieren von benutzerdefinierten Modellen für NLP-Aufgaben wie Named Entity Recognition (NER) und bietet Tools für das Fine-Tuning vorhandener Modelle. Diese Flexibilität macht spaCy besonders geeignet für Projekte, die spezifische Entitäten oder Fachterminologie erkennen müssen.

NLTK: NLTK bietet eine breite Palette von Algorithmen und Werkzeugen, die Entwicklern die Möglichkeit geben, maßgeschneiderte NLP-Anwendungen zu erstellen. Es ermöglicht das Trainieren von Modellen für verschiedene Aufgaben wie Klassifikation und Sentimentanalyse. Mit seiner modularen Struktur erlaubt NLTK eine tiefgreifende Anpassung und Implementierung spezifischer Algorithmen für fortgeschrittene Forschungsprojekte.

spaCy vs NLTK – Ergebnis

Unser spaCy NLTK Vergleich zeigt: Mit spaCy setzen Entwickler Funktionen effizient um. Die Bibliothek ist daher weniger ein Werkzeug als viel mehr eine Dienstleistung. Sie eignet sich vor allem für Produktionsumgebungen wie bei einer App-Entwicklung. NLTK dagegen erlaubt es Entwicklern, für ein Problem aus einer Fülle von Algorithmen zu wählen und die Module der Bibliothek unkompliziert zu erweitern. NLTK ermöglicht so ein möglichst flexibles Arbeiten. Damit richtet sich die Bibliothek vor allem an Wissenschaftler und Forscher, die Modelle von Grund auf entwickeln möchten.

spacy vs nltk code-beispiele

spaCy vs NLTK – Tokenization, POS Tagging und Entity Detection

Wie die beiden Python-Bibliotheken funktionieren und welche Vorteile das für Ihr Unternehmen generiert, liegt somit auf der Hand. Wie sieht die Anwendung in der Praxis für Entwickler aus? Dafür werfen wir einen Blick auf Tokenization, Parts of Speech Tagging und Entity Detection – 3 wesentliche Techniken von NLP, die in verschiedenen Phasen der Sprachverarbeitung zum Einsatz kommen:

Tokenization

Tokenization ist der erste Schritt in der NLP-Verarbeitung. Entwickler zerlegen damit einen Text in kleinere Einheiten, sogenannte Tokens. Diese Tokens können Wörter, Satzzeichen oder andere linguistische Einheiten sein. Das ermöglicht eine einfachere Handhabung von Texten. Erst nach der Tokenization sind Entwickler in der Lage, den Text weiteren Verarbeitungsschritten zu unterziehen.

Tokenization mit spaCy

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie die Tokenization mit spaCy durchführen:

import spacy
# Load the spaCy model for the English language
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# Sample text to be tokenized
text = "SpaCy is a powerful Python library for natural language processing."
# Process the text using spaCy
doc = nlp(text)
# Tokenize the text and print each token
for token in doc:
    print(token.text)

In diesem Beispiel verwenden wir das Modell en_core_web_sm, um den Beispieltext zu tokenisieren. Das NLP-Objekt verarbeitet den Text und anschließend wird jedes Token im verarbeiteten Dokument in einer Schleife ausgeworfen. Sie können die Variable “text” durch einen beliebigen Text ersetzen, den Sie mit spaCy tokenisieren möchten.

Tokenization mit NLTK

IN NLTK sieht ein Beispiel für die Tokenization wie folgt aus:

import nltk
# Sample text for tokenization
text = "NLTK is a leading platform for building Python programs to work with human language data."
# Tokenize the text into words
tokens = nltk.word_tokenize(text)
# Print the tokens
print(tokens)

In diesem Code importieren wir zunächst die nltk-Bibliothek und definieren dann eine Beispieltextzeichenfolge, die wir tokenisieren wollen: „NLTK ist eine führende Plattform für die Erstellung von Python-Programmen zur Verarbeitung von menschlichen Sprachdaten.“

Die Funktion nltk.word_tokenize() wird verwendet, um den Eingabetext in einzelne Wörter zu tokenisieren. Wenn Sie den Code ausführen, enthält die Variable tokens eine Liste von Token, die jedes Wort im Eingabetext repräsentieren. Hier die Ausgabe, die Sie erhalten würden, wenn Sie die Tokenliste anzeigen lassen:

['NLTK', 'is', 'a', 'leading', 'platform', 'for', 'building', 'Python', 'programs', 'to', 'work', 'with', 'human', 'language', 'data', '.']

In dieser Ausgabe hat NLTK den Eingabetext in einzelne Wörter tokenisiert. Jedes Wort in dieser Liste ist ein Element. Interpunktionszeichen wie Punkte werden bei diesem Prozess ebenfalls als separate Token betrachtet.

Parts of Speech (POS) Tagging

Nach der Tokenization folgt in der Regel das Parts of Speech Tagging. Dies weist den Tokens grammatikalische Wortarten zu, wie zum Beispiel Nomen, Verben und Adjektive. Diese Information ist wichtig, um die syntaktische Struktur eines Satzes zu verstehen. Parts of Speech Tagging ist besonders nützlich für Aufgaben wie Textanalyse, Textübersetzung und Sprachgenerierung, da es hilft, die Beziehung zwischen den Wörtern im Satz zu verstehen.

Parts of Speech (POS) Tagging mit spaCy

Ein Codebeispiel für das Durchführen von POS Tagging mit spaCy sieht so aus:

import spacy
# Load the spaCy model (English)
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# Sample text for POS tagging
text = "SpaCy is a popular Python library for natural language processing."
# Process the text using spaCy
doc = nlp(text)
# Print the token and its POS tag for each word in the text
for token in doc:
    print(token.text, token.pos_)

In diesem Beispiel verwenden wir das Modell en_core_web_sm für die englische Sprachverarbeitung. Das NLP-Objekt verarbeitet den Eingabetext und gibt anschließend die POS-Tags für jedes Token im Text mit token.text und token.pos_ aus. 

Parts of Speech (POS) Tagging mit NLTK

Mit NLTK sieht POS Tagging beispielsweise so aus:

import nltk
from nltk import word_tokenize, pos_tag
# Download NLTK data (if not already downloaded)
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
# Sample text
text = "NLTK is a powerful library for natural language processing."
# Perform POS tagging
pos_tags = pos_tag(word_tokenize(text))
# Display the POS tags
print(pos_tags)

In diesem Beispiel verwenden wir die Funktion pos_tag, um die Token mit POS-Tags zu versehen. Die POS-Tags bestehen aus Tupeln, wobei jedes Tupel ein Wort und das entsprechende POS-Tag enthält.

Entity Detection

Entity Detection ist ein weiterer Schritt in der NLP-Verarbeitung, der darauf abzielt, benannte Entitäten wie Personen, Orte, Organisationen und andere spezifische Informationen im Text zu erkennen und zu klassifizieren. Die Entitätserkennung ermöglicht es, wichtige Informationen aus dem Text zu extrahieren und ist besonders nützlich für Anwendungen wie die automatische Indexierung von Dokumenten und Frage-Antwort-Systeme.

Entity Detection mit spaCy

Sie führen eine Entity Detection mit spaCy beispielsweise so durch:

import spacy
# Load the spaCy model for English
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# Sample text for entity detection
text = "Apple Inc. was founded by Steve Jobs in Cupertino. The iPhone was released in 2007."
# Process the text with spaCy
doc = nlp(text)
# Iterate through the entities and print them
for ent in doc.ents:
    print(f"Entity: {ent.text}, Type: {ent.label_}")

In diesem Beispiel laden wir das englischsprachige SpaCy-Modell (en_core_web_sm), verarbeiten den Beispieltext und durchlaufen dann die erkannten Entitäten, wobei sowohl der Entitätstext als auch der entsprechende Entitätstyp ausgedruckt werden. Die Entitätstypen können Kategorien wie Personennamen, Organisationen und Orte umfassen.

Entity Detection mit NLTK

Mit NLTK sieht Entity Detection für das gleiche Beispiel so aus:

import nltk
from nltk import pos_tag, ne_chunk
from nltk.tokenize import word_tokenize
# Sample text
text = "Barack Obama was born in Hawaii. He served as the 44th President of the United States."
# Perform part-of-speech tagging
pos_tags = pos_tag(word_tokenize(text))
# Perform named entity recognition
tree = ne_chunk(pos_tags)
# Display named entities
for subtree in tree:
    if isinstance(subtree, nltk.Tree):
        entity = " ".join([word for word, tag in subtree.leaves()])
        label = subtree.label()
        print(f"Entity: {entity}, Label: {label}")

In diesem Beispiel verwenden wir die Funktion ne_chunk, um benannte Entitäten im Text zu identifizieren. Das Ergebnis ist eine Baumstruktur. Wir iterieren durch den Baum, um die benannten Entitäten zusammen mit ihren Bezeichnungen zu extrahieren und auszuwerfen.

spaCy und NLTK – Effizient einsetzen mit Konfuzio

Konfuzio verfügt über eine Python SDK, die es Entwicklern ermöglicht, eigene Dokumentenworkflows zu programmieren. Auf diese Weise sind Sie in der Lage, die Funktionalität von spaCy und NLTK auf Dokumente anzuwenden – genau so, wie Sie es für Ihren individuellen Use Case benötigen. 

Dabei ermöglicht es Konfuzio nicht nur, große Textmengen in Dokumenten zu analysieren, sondern auch Layout-Elemente zu erkennen und zu verarbeiten. Dafür setzt der deutsche Anbieter auf zukunftsweisende Technologien wie NLP, OCR, Machine Learning und Computer Vision.

In der Praxis eignet sich Konfuzio damit für alle Branchen, in denen Unternehmen große Mengen an Daten aus Dokumenten verarbeiten müssen. 

Ein klassisches Beispiel ist der Einsatz im Rechtswesen. Dort nutzen Kanzleien individualisierte Dokumentenworkflows, um juristische Dokumente zu analysieren, zu strukturieren und zu klassifizieren. Auf diese Weise sind Anwälte in der Lage, juristische Texte effizient zu verstehen, Schlüsselbegriffe zu extrahieren und relevante Informationen zu identifizieren. Das senkt die Bearbeitungszeit pro Fall und spart somit Kosten.

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    Avatar von Jan Schäfer

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