Pour utiliser le Natural Language Processing (NLP), les entreprises ont besoin du bon outil. Outre Gensim, Ernie (Baidu) et Bert (Google), ce sont surtout les bibliothèques Python spaCy et NLTK qui se sont établies à cet effet.
Dans notre comparaison spaCy vs NLTK, nous vous expliquons de manière pratique quand quelle bibliothèque est le bon choix pour comprendre et traiter efficacement les données du langage humain. Nous vous montrons également des exemples de code sur la manière de procéder à la tokenisation, au marquage de parties du discours et à la détection d'entités avec spaCy et NLTK - et de choisir ainsi le bon outil NLP.
L'essentiel en bref
- spaCy est comme un service que les développeurs utilisent pour résoudre certains problèmes. La bibliothèque est donc surtout adaptée aux environnements de production.
- NLTK est comme une grande boîte à outils qui permet aux développeurs de choisir parmi de nombreuses solutions différentes pour un problème donné. La bibliothèque s'adresse donc en particulier aux scientifiques.
- Konfuzio est votre partenaire performant pour utiliser spaCy et NLTK afin d'analyser efficacement la langue dans les documents.
Qu'est-ce que spaCy ?
spaCy est une bibliothèque open source pour le langage de programmation Python. Elle a été développée par Matthew Honnibal et Ines Montani, fondateurs de l'entreprise de logiciels Explosion, pour le traitement du langage naturel (NLP). spaCy utilise des techniques telles que la tokenisation, le tagging Part-of-speech (POS) et la lemmatisation pour analyser les textes.
Qu'est-ce que la NLTK ?
Le Natural Language Toolkit (NLTK) est une collection de bibliothèques et de programmes pour le langage de programmation Python. Elle a été développée à l'origine par Steven Bird, Ewan Klein et Edward Loper pour des applications dans le domaine de la linguistique informatique. Comme spaCy, elle apporte les fonctions de base de la PNL. NLTK est open source et distribué sous la licence Apache.
spaCy vs NLTK - Comparaison des aspects pertinents de l'application
Pour décider quand spaCy et quand NLTK est le meilleur choix pour la PNL, nous jetons un coup d'œil sur 5 aspects importants des bibliothèques :
Fonctionnalité et caractéristiques
spaCy : spaCy est conçu comme un service. Cela signifie qu'elle apporte une solution précise à chaque problème. Dans la pratique, cela signifie que les développeurs effectuent des tâches concrètes rapidement et facilement avec spaCy. Pour ce faire, la bibliothèque dispose, outre les fonctions NLP de base, de différentes extensions et d'outils de visualisation tels que displaCy ou displaCyENT. Elle contient en outre des modèles pré-entraînés pour différents langages. Au total, spaCy supporte plus de 60 langues, dont l'allemand, l'anglais, l'espagnol, le portugais, l'italien, le français, le néerlandais et le grec.
NLTK : NLTK est une grande boîte à outils d'algorithmes NLP. Dans la pratique, cela signifie que les développeurs peuvent choisir parmi une multitude de solutions à un problème et les tester. Pour ce faire, la bibliothèque offre, outre les fonctions PNL classiques, l'accès à un grand nombre de corpus et de ressources pour la recherche PNL. Au total, NLTK supporte plus de 20 langues, dont l'allemand, l'anglais, le français, l'espagnol, le portugais, l'italien, le grec et le néerlandais.
Puissance et vitesse
spaCy : SpaCy est connue pour sa vitesse et son efficacité. Les développeurs Honnibal et Montani ont optimisé la bibliothèque pour qu'elle puisse traiter rapidement de grandes quantités de données textuelles.
NLTK : NLTK offre des performances solides, mais a tendance à être plus lent que spaCyLes résultats de l'enquête ont montré que le traitement de texte est plus difficile, en particulier lorsqu'il s'agit de traiter de grandes quantités de texte.
Convivialité
spaCy : Les développeurs louent SpaCy pour sa facilité d'utilisation. Il offre une API intuitive et des fonctions bien documentées, ce qui permet aux débutants de travailler facilement et rapidement de manière productive avec la bibliothèque.
NLTK : NLTK est nettement plus complet que spaCy. Le grand nombre de fonctions disponibles peut donc s'avérer trop lourd pour les débutants. De plus, la bibliothèque nécessite souvent plus de code pour effectuer certaines tâches NLP, ce qui la rend plus exigeante pour les débutants.
Soutien de la communauté
spaCy : SpaCy dispose d'une communauté de développeurs et de chercheurs engagés qui ne cesse de croître. Il existe une liste de diffusion active, des forums en ligne et des médias sociaux sur lesquels les utilisateurs posent des questions. La communauté développe et partage également des extensions et des plug-ins externes. Les points de contact les plus courants pour les développeurs sont, entre autres, le Forum GitHub, Débordement de la pile pour spacY et le Référentiel Github spaCy.
NLTK : NLTK est une bibliothèque établie depuis longtemps et dispose donc également d'une communauté importante et diversifiée. Il existe de nombreuses ressources telles que des tutoriels, des livres et des forums de discussion en ligne, créés par des membres expérimentés de la communauté. Les points de contact populaires sont par exemple NLTK Google Group et le Référentiel GitHub NLTK.
Possibilités d'adaptation
spaCy : SpaCy permet aux développeurs d'entraîner des modèles personnalisés pour des tâches NLP telles que la reconnaissance d'entités nommées (NER) et offre des outils pour le réglage fin des modèles existants. Cette flexibilité rend spaCy particulièrement adapté aux projets qui doivent reconnaître des entités spécifiques ou une terminologie spécialisée.
NLTK : NLTK offre une large gamme d'algorithmes et d'outils qui permettent aux développeurs de créer des applications NLP sur mesure. Il permet d'entraîner des modèles pour différentes tâches telles que la classification et l'analyse de sentiments. Grâce à sa structure modulaire, NLTK permet une adaptation et une mise en œuvre approfondies d'algorithmes spécifiques pour des projets de recherche avancés.
spaCy vs NLTK - Résultat
Notre comparaison spaCy NLTK le montre : Avec spaCy, les développeurs mettent en œuvre des fonctions de manière efficace. La bibliothèque est donc moins un outil qu'un service. Elle est surtout adaptée aux environnements de production, comme le développement d'une application. NLTK, en revanche, permet aux développeurs de choisir parmi une multitude d'algorithmes pour résoudre un problème et d'étendre facilement les modules de la bibliothèque. NLTK permet ainsi de travailler de manière aussi flexible que possible. La bibliothèque s'adresse donc avant tout aux scientifiques et aux chercheurs qui souhaitent développer des modèles à partir de zéro.
spaCy vs NLTK - Tokenization, POS Tagging et Entity Detection
Le fonctionnement des deux bibliothèques Python et les avantages que cela génère pour votre entreprise sont donc évidents. À quoi ressemble l'application pratique pour les développeurs ? Pour cela, nous jetons un coup d'œil à la tokenisation, au marquage de parties de la parole et à la détection d'entités - 3 techniques essentielles de la PNL qui sont utilisées à différentes étapes du traitement de la parole :
Tokenization
La tokenisation est la première étape du traitement NLP. Elle permet aux développeurs de décomposer un texte en unités plus petites, appelées tokens. Ces tokens peuvent être des mots, des signes de ponctuation ou d'autres unités linguistiques. Cela permet une manipulation plus facile des textes. Ce n'est qu'après la tokenisation que les développeurs sont en mesure de soumettre le texte à d'autres étapes de traitement.
Tokenization avec spaCy
L'exemple suivant montre comment effectuer la tokenization avec spaCy :
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)Dans cet exemple, nous utilisons le modèle en_core_web_sm pour tokéniser le texte d'exemple. L'objet NLP traite le texte et ensuite chaque token du document traité est éjecté dans une boucle. Vous pouvez remplacer la variable "text" par n'importe quel texte que vous souhaitez tokeniser avec spaCy.
Tokenization avec NLTK
DANS NLTK, un exemple de tokenization se présente comme suit :
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)Dans ce code, nous commençons par importer la bibliothèque nltk, puis nous définissons un exemple de chaîne de texte que nous voulons tokeniser : "NLTK est une plateforme de premier plan pour la création de programmes Python destinés au traitement de données vocales humaines".
La fonction nltk.word_tokenize() est utilisée pour tokéniser le texte d'entrée en mots individuels. Lorsque vous exécutez le code, la variable tokens contient une liste de tokens qui représentent chaque mot du texte d'entrée. Voici le résultat que vous obtiendriez si vous affichiez la liste des tokens :
['NLTK', 'is', 'a', 'leading', 'platform', 'for', 'building', 'Python', 'programs', 'to', 'work', 'with', 'human', 'language', 'data', '.']Dans cette édition, NLTK a tokenisé le texte d'entrée en mots individuels. Chaque mot de cette liste est un élément. Les signes de ponctuation tels que les points sont également considérés comme des tokens séparés dans ce processus.
Marquage de parties du discours (POS)
La tokenisation est généralement suivie par le marquage des parties du discours. Cela attribue aux tokens des types de mots grammaticaux, comme les noms, les verbes et les adjectifs. Cette information est importante pour comprendre la structure syntaxique d'une phrase. Parts of Speech Tagging est particulièrement utile pour des tâches telles que Analyse de texteIl aide à comprendre la relation entre les mots dans la phrase.
Tagging de parties du discours (POS) avec spaCy
Voici un exemple de code pour effectuer un marquage POS avec spaCy :
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_)Dans cet exemple, nous utilisons le modèle en_core_web_sm pour le traitement de la langue anglaise. L'objet NLP traite le texte d'entrée, puis fournit les balises POS pour chaque jeton du texte avec token.text et token.pos_.
Tagging de parties de discours (POS) avec NLTK
Avec NLTK, le marquage POS ressemble par exemple à ceci :
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)Dans cet exemple, nous utilisons la fonction pos_tag pour attribuer des balises POS aux tokens. Les balises POS sont constituées de tuples, chaque tuple contenant un mot et la balise POS correspondante.
Détection d'entités
La détection d'entités est une autre étape du traitement NLP qui vise à reconnaître et à classer des entités nommées telles que des personnes, des lieux, des organisations et d'autres informations spécifiques dans le texte. La reconnaissance d'entités permet d'extraire des informations importantes du texte et est particulièrement utile pour des applications telles que l'indexation automatique de documents et les systèmes de questions-réponses.
Détection d'entités avec spaCy
Vous effectuez par exemple une détection d'entité avec spaCy de la manière suivante :
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_}")Dans cet exemple, nous chargeons le modèle SpaCy en anglais (en_core_web_sm), traitons l'exemple de texte et parcourons ensuite les entités reconnues, en imprimant à la fois le texte de l'entité et le type d'entité correspondant. Les types d'entités peuvent inclure des catégories telles que les noms de personnes, les organisations et les lieux.
Détection d'entités avec NLTK
Avec NLTK, Entity Detection ressemble à ceci pour le même exemple :
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}")Dans cet exemple, nous utilisons la fonction ne_chunk pour identifier les entités nommées dans le texte. Le résultat est une structure arborescente. Nous itérons à travers l'arbre pour extraire et éjecter les entités nommées ainsi que leurs étiquettes.
spaCy et NLTK - Utiliser efficacement avec Konfuzio
Konfuzio dispose d'un SDK Python qui permet aux développeurs de programmer leurs propres workflows documentaires. De cette manière, vous êtes en mesure d'appliquer les fonctionnalités de spaCy et NLTK aux documents, exactement comme vous en avez besoin pour votre cas d'utilisation individuel.
Dans ce contexte, Konfuzio permet non seulement d'analyser de grandes quantités de texte dans les documents, mais aussi de reconnaître et de traiter les éléments de mise en page. Pour ce faire, le fournisseur allemand mise sur des technologies d'avenir telles que PNL, OCR, Apprentissage automatique et Vision par ordinateur.
Dans la pratique, Konfuzio convient donc à tous les secteurs dans lesquels les entreprises doivent traiter de grandes quantités de données provenant de documents.
Un exemple classique est l'utilisation dans le secteur juridique. Les cabinets d'avocats utilisent des flux de documents individualisés pour analyser, structurer et classer les documents juridiques. De cette manière, les avocats sont en mesure de comprendre efficacement les textes juridiques, d'en extraire les termes clés et d'identifier les informations pertinentes. Cela permet de réduire le temps de traitement par dossier et donc de réaliser des économies.
Vous avez encore des questions sur l'utilisation de Konfuzio pour le traitement du langage naturel ? Alors parlez-en dès maintenant avec l'un de nos experts !
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