spaCy vs NLTK - Quel est le meilleur choix pour la PNL ?

Jan Schäfer

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. Essayez Konfuzio gratuitement dès maintenant ! 

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. 

comparaison spacy vs nltk

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 nombre de fonctions disponibles peut donc être écrasant 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.

exemples de code spacy vs nltk

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 :

importer spacy
# Charger le modèle spaCy pour l'anglais
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# Échantillon de texte à typer
text = "SpaCy est une puissante librairie Python pour le traitement du langage naturel".
# Traiter le texte en utilisant spaCy
doc = nlp(texte)
# Tokenize le texte et imprime chaque token
pour token dans 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
# Texte d'exemple pour la tokenisation
text = "NLTK est une plate-forme de premier plan pour construire des programmes Python pour travailler avec des données en langage humain".
# Tokenize le texte en mots
tokens = nltk.word_tokenize(texte)
# Imprimer les 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 :

importer spacy
# Charger le modèle spaCy (anglais)
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# Échantillon de texte pour le marquage POS
text = "SpaCy est une librairie Python populaire pour le traitement du langage naturel".
# Traiter le texte en utilisant spaCy
doc = nlp(texte)
# Imprime le jeton et sa balise POS pour chaque mot du texte.
pour token dans 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
# Télécharger les données NLTK (si elles n'ont pas déjà été téléchargées)
nltk.download('point')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
# Texte de l'échantillon
text = "NLTK est une puissante librairie pour le traitement du langage naturel".
# Perform POS tagging (réaliser des balises POS)
pos_tags = pos_tag(word_tokenize(text))
# Afficher les balises POS
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 :

importer spacy
# Charger le modèle spaCy pour l'anglais
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# Sample text for entity detection
text = "Apple Inc. a été fondée par Steve Jobs à Cupertino. L'iPhone a été lancé en 2007".
# Traiter le texte avec spaCy
doc = nlp(texte)
# Iterate through the entities and print them
for ent dans doc.ents :
    print(f "Entité : {ent.texte}, 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
# Échantillon de texte
text = "Barack Obama est né à Hawaii. Il a servi en tant que 44e président des États-Unis".
# Perform part-of-speech tagging (effectuer un marquage de la parole)
pos_tags = pos_tag(word_tokenize(text))
# Perform reconnaissance d'entité nommée
arbre = ne_chunk(pos_tags)
# Affichage des entités nommées
for subtree dans l'arbre :
    if isinstance(subtree, nltk.Tree) :
        entity = " ".join([word for word, tag in subtree.leaves()])
        label = subtree.label()
        print(f "Entité : {entity}, Étiquette : {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.

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