spaCy vs NLTK - ¿Cuál es la mejor opción para la PNL?

Para utilizar el procesamiento del lenguaje natural (PLN), las empresas necesitan la herramienta adecuada. Además de Gensim, Ernie (Baidu) y Bert (Google), las bibliotecas de Python spaCy y NLTK se han consolidado con este fin. 

En nuestra comparativa de spaCy frente a NLTK, explicamos de forma práctica cuándo una biblioteca es la elección correcta para comprender y procesar eficazmente los datos del lenguaje humano. También le mostramos ejemplos de código de cómo puede llevar a cabo la tokenización, el etiquetado de partes de la oración y la detección de entidades con spaCy y NLTK - y así decidirse por la herramienta NLP adecuada.

Resumen de los hechos más importantes

• spaCy es como un servicio que los desarrolladores utilizan para resolver problemas específicos. Por ello, la biblioteca es especialmente adecuada para entornos de producción.
• NLTK es como una gran caja de herramientas con la que los desarrolladores pueden elegir entre muchas soluciones diferentes para un problema. Por ello, la biblioteca se dirige especialmente a los científicos.
• Konfuzio es su potente aliado para utilizar spaCy y NLTK con el fin de analizar eficazmente el lenguaje en los documentos.

¿Qué es spaCy?

spaCy es una biblioteca de código abierto para el lenguaje de programación Python. Fue desarrollada por Matthew Honnibal e Ines Montani, fundadores de la empresa de software Explosion, para el procesamiento del lenguaje natural (PLN). spaCy utiliza técnicas como la tokenización, el etiquetado de partes del habla (POS) y la lematización para analizar textos. 

¿Qué es NLTK?

Natural Language Toolkit (NLTK) es una colección de bibliotecas y programas para el lenguaje de programación Python. Fue desarrollado originalmente por Steven Bird, Ewan Klein y Edward Loper para aplicaciones de lingüística computacional. Al igual que spaCy, proporciona las funciones básicas para la PNL. NLTK es de código abierto y se distribuye bajo licencia Apache. 

spaCy vs NLTK - Comparación de aspectos relevantes de la aplicación

Para decidir cuándo spaCy y cuándo NLTK es la mejor opción para la PNL, echemos un vistazo a 5 aspectos importantes de las bibliotecas:

Funcionalidad y características

spaCia: spaCy está estructurado como un servicio. Esto significa que ofrece una solución precisa para cada problema. En la práctica, esto significa que los desarrolladores pueden realizar tareas específicas de forma rápida y sencilla con spaCy. Además de las funciones básicas de PNL, la biblioteca cuenta con diversas extensiones y herramientas de visualización como displaCy o displaCyENT. También contiene modelos preentrenados para varios idiomas. En total, spaCy es compatible con más de 60 idiomas, entre ellos alemán, inglés, español, portugués, italiano, francés, neerlandés y griego. 

NLTK: NLTK es una gran caja de herramientas de algoritmos de PNL. En la práctica, esto significa que los desarrolladores pueden elegir entre una amplia gama de soluciones a un problema y probarlas. Además de las funciones clásicas de PNL, la biblioteca ofrece acceso a un gran número de corpus y recursos para la investigación en PNL. En total, NLTK es compatible con más de 20 idiomas, entre ellos alemán, inglés, francés, español, portugués, italiano, griego y neerlandés.

Rendimiento y velocidad

spaCia: SpaCy es conocida por su gran velocidad y eficacia. Los desarrolladores Honnibal y Montani han optimizado la biblioteca para procesar rápidamente grandes volúmenes de datos de texto. 

NLTK: NLTK ofrece un rendimiento sólido, pero tiende a ser más lento que spaCiaespecialmente al procesar grandes cantidades de texto.

Facilidad de uso

spaCia: Los desarrolladores alaban SpaCy por su facilidad de uso. Ofrece una API intuitiva y funciones bien documentadas que facilitan incluso a los principiantes el trabajo productivo con la biblioteca.

NLTK: NLTK es mucho más completo que spaCy. Por ello, la multitud de funciones disponibles puede resultar abrumadora para los principiantes. Además, la biblioteca suele requerir más código para realizar determinadas tareas de PNL, lo que la convierte en un reto mayor para los principiantes.

Apoyo comunitario

spaCia: SpaCy cuenta con una comunidad de desarrolladores e investigadores comprometida y en constante crecimiento. Hay una lista de correo activa, foros en línea y redes sociales donde los usuarios pueden hacer preguntas. La comunidad también desarrolla y comparte extensiones y plugins externos. Los puntos de contacto más populares para los desarrolladores son los siguientes Foro GitHub, Stack Overflow para spacY y el spaCy Repositorio Github.

NLTK: NLTK es una biblioteca establecida desde hace mucho tiempo y, por tanto, también cuenta con una comunidad amplia y diversa. Existen numerosos recursos, como tutoriales, libros y foros de debate en línea creados por miembros experimentados de la comunidad. Los sitios más populares, por ejemplo, son los siguientes Grupo Google NLTK y el Repositorio GitHub de NLTK.

Opciones de personalización

spaCia: SpaCy permite a los desarrolladores entrenar modelos personalizados para tareas de PLN como el reconocimiento de entidades con nombre (NER) y proporciona herramientas para ajustar los modelos existentes. Esta flexibilidad hace que SpaCy sea especialmente adecuado para proyectos que necesitan reconocer entidades específicas o terminología especializada.

NLTK: NLTK ofrece una amplia gama de algoritmos y herramientas que permiten a los desarrolladores crear aplicaciones de PLN personalizadas. Permite entrenar modelos para diversas tareas, como la clasificación y el análisis de sentimientos. Gracias a su estructura modular, NLTK permite personalizar en profundidad e implementar algoritmos específicos para proyectos de investigación avanzados.

spaCy vs NLTK - Resultado

Nuestra comparación spaCy NLTK muestra: Los desarrolladores utilizan spaCy para implementar funciones de forma eficiente. Por tanto, la biblioteca es menos una herramienta y más un servicio. Está especialmente indicada para entornos de producción como el desarrollo de aplicaciones. NLTK, en cambio, permite a los desarrolladores elegir entre una amplia gama de algoritmos para un problema y ampliar fácilmente los módulos de la biblioteca. De este modo, NLTK permite a los desarrolladores trabajar con la mayor flexibilidad posible. Por ello, la biblioteca se dirige principalmente a científicos e investigadores que quieren desarrollar modelos desde cero.

spaCy vs NLTK - Tokenización, etiquetado POS y detección de entidades

El funcionamiento de las dos bibliotecas de Python y las ventajas que esto genera para su empresa son, por tanto, evidentes. ¿Cómo es la aplicación práctica para los desarrolladores? Echemos un vistazo a la tokenización, el etiquetado de partes de la oración y la detección de entidades, tres técnicas esenciales de la PLN que se utilizan en varias fases del procesamiento del lenguaje:

Tokenización

La tokenización es el primer paso del procesamiento PLN. Los desarrolladores la utilizan para dividir un texto en unidades más pequeñas, denominadas tokens. Estos tokens pueden ser palabras, signos de puntuación u otras unidades lingüísticas. Esto facilita el tratamiento de los textos. Sólo después de la tokenización pueden los programadores someter el texto a otros pasos de procesamiento.

Tokenización con spaCy

El siguiente ejemplo muestra cómo llevar a cabo la tokenización con spaCy:

importar spacy
# Cargar el modelo spaCy para el idioma inglés
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# Muestra de texto a tokenizar
text = "SpaCy es una potente biblioteca de Python para el procesamiento del lenguaje natural."
# Procesa el texto utilizando spaCy
doc = nlp(texto)
# Tokeniza el texto e imprime cada token
para token en doc:
    print(token.text)

En este ejemplo, utilizamos el modelo en_core_web_sm para tokenizar el texto de muestra. El objeto NLP procesa el texto y, a continuación, cada token del documento procesado se expulsa en un bucle. Puede sustituir la variable "text" por cualquier texto que desee tokenizar con spaCy.

Tokenización con NLTK

En NLTK, un ejemplo de tokenización tiene este aspecto:

importar nltk
# Texto de ejemplo para la tokenización
text = "NLTK es una plataforma líder en la construcción de programas Python para trabajar con datos del lenguaje humano."
# Convertir el texto en palabras
tokens = nltk.word_tokenize(texto)
# Imprime los tokens
print(tokens)

En este código, primero importamos la biblioteca nltk y luego definimos una cadena de texto de ejemplo que queremos tokenizar: "NLTK es una plataforma líder para crear programas Python para procesar datos del lenguaje humano".

La función nltk.word_tokenize() se utiliza para convertir el texto de entrada en palabras individuales. Cuando se ejecuta el código, la variable tokens contiene una lista de tokens que representan cada palabra del texto de entrada. Esta es la salida que obtendría si visualizara la lista de tokens:

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

En esta salida, NLTK ha tokenizado el texto de entrada en palabras individuales. Cada palabra de esta lista es un elemento. Los signos de puntuación, como los puntos, también se consideran fichas independientes en este proceso.

Etiquetado de partes de la oración (POS)

La tokenización suele ir seguida del etiquetado de las partes de la oración. Se asignan partes gramaticales a los tokens, como sustantivos, verbos y adjetivos. Esta información es importante para comprender la estructura sintáctica de una frase. El etiquetado de las partes de la oración es especialmente útil para tareas como Análisis de textostraducción de textos y generación de lenguaje, ya que ayuda a comprender la relación entre las palabras de la frase.

Etiquetado de partes de la oración (POS) con spaCy

Un ejemplo de código para llevar a cabo el etiquetado POS con spaCy tiene este aspecto:

importar spacy
# Cargar el modelo spaCy (inglés)
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# Texto de ejemplo para el etiquetado POS
text = "SpaCy es una popular biblioteca de Python para el procesamiento del lenguaje natural".
# Procesa el texto utilizando spaCy
doc = nlp(texto)
# Imprime el token y su etiqueta POS para cada palabra del texto
para token en doc:
    print(token.text, token.pos_)

En este ejemplo, utilizamos el modelo en_core_web_sm para el procesamiento del inglés. El objeto NLP procesa el texto de entrada y, a continuación, emite las etiquetas POS para cada token del texto con token.text y token.pos_. 

Etiquetado de partes de la oración (POS) con NLTK

Con NLTK, el etiquetado POS tiene este aspecto, por ejemplo:

importar nltk
from nltk import word_tokenize, pos_tag
# Descargar datos NLTK (si no se han descargado ya)
nltk.download('punto')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
# Texto de muestra
text = "NLTK es una potente biblioteca para el procesamiento del lenguaje natural".
# Realiza el etiquetado POS
pos_tags = pos_tag(word_tokenize(text))
# Mostrar las etiquetas POS
print(pos_tags)

En este ejemplo, utilizamos la función pos_tag para asignar etiquetas POS a los tokens. Las etiquetas POS consisten en tuplas, donde cada tupla contiene una palabra y la etiqueta POS correspondiente.

Detección de entidades

La detección de entidades es otra etapa del procesamiento de la PLN cuyo objetivo es reconocer y clasificar entidades con nombre, como personas, lugares, organizaciones y otra información específica en el texto. La detección de entidades permite extraer información importante del texto y es especialmente útil para aplicaciones como la indexación automática de documentos y los sistemas de respuesta a preguntas.

Detección de entidades con spaCy

La detección de entidades se realiza con spaCy de esta forma, por ejemplo:

importar spacy
# Cargar el modelo spaCy para el inglés
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# Texto de ejemplo para la detección de entidades
text = "Apple Inc. fue fundada por Steve Jobs en Cupertino. El iPhone fue lanzado en 2007".
# Procesar el texto con spaCy
doc = nlp(texto)
# Iterar a través de las entidades e imprimirlas
for ent in doc.ents:
    print(f "Entidad: {ent.texto}, Tipo: {ent.etiqueta_}")

En este ejemplo, cargamos el modelo SpaCy en lengua inglesa (en_core_web_sm), procesamos el texto de muestra y, a continuación, recorremos las entidades reconocidas, imprimiendo tanto el texto de la entidad como el tipo de entidad correspondiente. Los tipos de entidad pueden incluir categorías como nombres de personas, organizaciones y lugares.

Detección de entidades con NLTK

Con NLTK, la detección de entidades para el mismo ejemplo tiene este aspecto:

importar nltk
from nltk import pos_tag, ne_chunk
from nltk.tokenize import word_tokenize
# Texto de ejemplo
text = "Barack Obama nació en Hawai. Fue el 44º Presidente de los Estados Unidos".
# Realiza el etiquetado de parte del discurso
pos_tags = pos_tag(word_tokenize(text))
# Reconocimiento de entidades con nombre
tree = ne_chunk(pos_tags)
# Visualización de entidades con nombre
para subárbol en árbol
    if isinstance(subtree, nltk.Tree):
        entidad = " ".join([palabra para palabra, etiqueta en subárbol.hojas()])
        etiqueta = subárbol.etiqueta()
        print(f "Entidad: {entidad}, Etiqueta: {etiqueta}")

En este ejemplo, utilizamos la función ne_chunk para identificar entidades con nombre en el texto. El resultado es una estructura de árbol. Recorremos el árbol para extraer y expulsar las entidades con nombre junto con sus etiquetas.

spaCy y NLTK - Uso eficiente con Konfuzio

Konfuzio dispone de un SDK en Python que permite a los desarrolladores programar sus propios flujos de trabajo documentales. De este modo, podrá aplicar la funcionalidad de spaCy y NLTK a los documentos, exactamente como lo necesite para su caso de uso individual. 

Konfuzio no sólo permite analizar grandes volúmenes de texto en documentos, sino también reconocer y procesar elementos de diseño. Para ello, el proveedor alemán se basa en tecnologías pioneras como PNL, OCR, Aprendizaje automático y Visión por ordenador.

En la práctica, Konfuzio es, por tanto, adecuado para todos los sectores en los que las empresas necesitan procesar grandes volúmenes de datos procedentes de documentos. 

Un ejemplo clásico es su uso en el sector jurídico. Los bufetes de abogados utilizan flujos de trabajo documentales individualizados para analizar, estructurar y clasificar documentos jurídicos. De este modo, los abogados pueden comprender eficazmente los textos jurídicos, extraer los términos clave e identificar la información relevante. Esto reduce el tiempo de procesamiento por caso y, por tanto, ahorra costes.

¿Aún tiene preguntas sobre el uso de Konfuzio para el procesamiento del lenguaje natural? Póngase en contacto con uno de nuestros expertos.