spaCy 与 NLTK - 哪一个更适合 NLP?

要使用自然语言处理(NLP),企业需要合适的工具。除了 Gensim、Ernie(百度)和 Bert(谷歌)之外,Python 库 spaCy 和 NLTK 也已在这方面站稳了脚跟。 

在我们对 spaCy 和 NLTK 的比较中,我们以实用的方式解释了在有效理解和处理人类语言数据时,哪个库是正确的选择。我们还向您展示了如何使用 spaCy 和 NLTK 进行标记化、语篇标记和实体检测的代码示例,从而帮助您选择合适的 NLP 工具。

最重要的事实简介

  • spaCy 就像是开发人员用来解决特定问题的服务。因此,该库特别适用于生产环境。
  • NLTK 就像一个大工具箱,开发人员可以用它从许多不同的问题解决方案中进行选择。因此,该库特别面向科学家。
  • Konfuzio 是您使用 spaCy 和 NLTK 高效分析文档语言的强大合作伙伴。

什么是水疗?

spaCy 是 Python 编程语言的一个开源库,由软件公司 Explosion 的创始人 Matthew Honnibal 和 Ines Montani 开发,用于自然语言处理(NLP)。它由软件公司 Explosion 的创始人 Matthew Honnibal 和 Ines Montani 开发,用于自然语言处理(NLP)。spaCy 使用标记化、语篇(POS)标记和词法化等技术来分析文本。 

什么是 NLTK?

自然语言工具包(NLTK)是 Python 编程语言的一系列库和程序。它最初由 Steven Bird、Ewan Klein 和 Edward Loper 为计算语言学应用而开发。与 spaCy 一样,它提供了 NLP 的基本功能。NLTK 是开源软件,根据 Apache 许可发布。 

spacy 与 nltk 的比较

spaCy 与 NLTK - 相关应用方面的比较

要决定什么时候使用 spaCy,什么时候使用 NLTK 更适合 NLP,让我们来看看库的 5 个重要方面:

功能和特点

水疗 spaCy 的结构类似于服务。这意味着它能为每个问题提供精确的解决方案。实际上,这意味着开发人员可以利用 spaCy 快速、轻松地完成特定任务。除了基本的 NLP 功能外,该库还有各种扩展和可视化工具,如 displaCy 或 displaCyENT。它还包含各种语言的预训练模型。spaCy 总共支持 60 多种语言,包括德语、英语、西班牙语、葡萄牙语、意大利语、法语、荷兰语和希腊语。 

NLTK: NLTK 是一个包含 NLP 算法的大型工具箱。在实践中,这意味着开发人员可以从大量的解决方案中进行选择,并对其进行测试。除了经典的 NLP 功能外,该库还提供大量用于 NLP 研究的语料库和资源。NLTK 总共支持 20 多种语言,包括德语、英语、法语、西班牙语、葡萄牙语、意大利语、希腊语和荷兰语。

性能和速度

水疗 SpaCy 以其高速和高效著称。开发人员 Honnibal 和 Montani 对该库进行了优化,以快速处理大量文本数据。 

NLTK: NLTK 性能稳定,但往往 比水疗慢尤其是在处理大量文本时。

用户友好性

水疗 开发人员称赞 SpaCy 易于使用。它提供了直观的应用程序接口(API)和完善的功能文档,即使是初学者也能轻松快速地使用该程序库。

NLTK: NLTK 比 spaCy 要全面得多。因此,对于初学者来说,众多可用的功能可能会让他们不知所措。此外,该库通常需要更多代码才能执行某些 NLP 任务,这对初学者来说更具挑战性。

社区支持

水疗 SpaCy 的开发人员和研究人员社区不断发展壮大,并致力于此。他们拥有一个活跃的邮件列表、在线论坛和社交媒体,用户可以在其中提问。社区还开发和共享外部扩展和插件。特别受开发人员欢迎的联络点包括 GitHub 论坛, Stack Overflow for spacYspaCy Github 存储库.

NLTK: NLTK 已成为一个历史悠久的库,因此也拥有一个庞大而多样化的社区。这里有大量资源,如教程、书籍和由社区中经验丰富的成员创建的在线论坛。例如,最受欢迎的地方是 NLTK Google 小组NLTK GitHub 代码库.

定制选项

水疗 SpaCy 允许开发人员为命名实体识别 (NER) 等 NLP 任务训练自定义模型,并提供对现有模型进行微调的工具。这种灵活性使 SpaCy 特别适合需要识别特定实体或专业术语的项目。

NLTK: NLTK 提供多种算法和工具,允许开发人员创建定制的 NLP 应用程序。它可以为分类和情感分析等各种任务训练模型。NLTK 采用模块化结构,允许为高级研究项目深入定制和实施特定算法。

spaCy vs NLTK - 结果

我们的 spaCy NLTK 对比显示:开发人员使用 spaCy 可以高效地实现功能。因此,该库与其说是工具,不如说是服务。它特别适合应用程序开发等生产环境。另一方面,NLTK 允许开发人员从各种算法中选择解决问题的方法,并轻松扩展库中的模块。因此,NLTK 可以让开发人员尽可能灵活地工作。因此,该库主要面向希望从零开始开发模型的科学家和研究人员。

spacy 与 nltk 代码示例

spaCy vs NLTK - 标记化、POS 标记和实体检测

因此,这两个 Python 库的工作原理以及为公司带来的优势是显而易见的。对于开发人员来说,实际应用是什么样的呢?让我们来看看标记化、语篇标记和实体检测这三种在语言处理各个阶段都会用到的基本 NLP 技术:

代币化

标记化是 NLP 处理的第一步。开发人员用它将文本分解成更小的单元,即所谓的标记。这些标记可以是单词、标点符号或其他语言单位。这样就更容易处理文本。只有在标记化之后,开发人员才能对文本进行进一步处理。

使用 spaCy 实现令牌化

下面的示例展示了如何使用 spaCy 进行标记化:

导入 spacy
# 加载英语的 spaCy 模型
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# 要标记化的样本文本
text = "SpaCy 是一个强大的 Python 自然语言处理库"。
# 使用 spaCy 处理文本
doc = nlp(text)
# 标记化文本并打印每个标记
for token in doc:
    print(token.text)

在本例中,我们使用 en_core_web_sm 模型对样本文本进行标记化处理。NLP 对象处理文本,然后循环弹出处理后文档中的每个标记。您可以将变量 "text "替换为您想用 spaCy 进行标记化的任何文本。

使用 NLTK 进行标记化

在 NLTK 中,标记化的示例如下:

导入 nltk
# 标记化文本示例
text = "NLTK 是构建 Python 程序以处理人类语言数据的领先平台"。
# 将文本标记为单词
tokens = nltk.word_tokenize(text)
# 打印标记词
print(tokens)

在这段代码中,我们首先导入 nltk 库,然后定义一个要标记化的示例文本字符串:"NLTK 是一个领先的平台,用于创建处理人类语言数据的 Python 程序"。

nltk.word_tokenize() 函数用于将输入文本标记为单个单词。运行代码时,变量 tokens 包含一个标记列表,代表输入文本中的每个单词。下面是显示标记列表的输出结果:

['NLTK'、'是'、'一个'、'领先'、'平台'、'用于'、'构建'、'Python'、'程序'、'到'、'工作'、'与'、'人类'、'语言'、'数据'、'.]

在此输出中,NLTK 已将输入文本标记为单个单词。列表中的每个单词都是一个元素。在此过程中,标点符号(如点)也被视为单独的标记。

语篇 (POS) 标记

标记词化之后通常会进行语篇标记。这会为标记词分配语法语篇,如名词、动词和形容词。这些信息对于理解句子的句法结构非常重要。语篇标记对于以下任务特别有用 文本分析文本翻译和语言生成,因为它有助于理解句子中单词之间的关系。

使用 spaCy 进行语篇 (POS) 标记

使用 spaCy 进行 POS 标记的代码示例如下:

导入 spacy
# 加载 spaCy 模型(英文)
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# POS 标记的样本文本
text = "SpaCy 是一个流行的 Python 库,用于自然语言处理"。
# 使用 spaCy 处理文本
doc = nlp(text)
# 为文本中的每个单词打印标记及其 POS 标记
为 doc 中的 token
    print(token.text, token.pos_)

在本例中,我们使用 en_core_web_sm 模型进行英语语言处理。NLP 对象处理输入文本,然后用 token.text 和 token.pos_ 输出文本中每个标记的 POS 标记。 

使用 NLTK 进行语篇(POS)标记

例如,在 NLTK 中,POS 标记看起来是这样的:

导入 nltk
从 nltk 导入 word_tokenize、pos_tag
# 下载 NLTK 数据(如果尚未下载)
nltk.download('dot')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
# 示例文本
text = "NLTK 是一个功能强大的自然语言处理库"。
# 执行 POS 标记
pos_tags = pos_tag(word_tokenize(text))
# 显示 POS 标记
print(pos_tags)

在本例中,我们使用 pos_tag 函数为词组分配 POS 标记。POS 标记由元组组成,每个元组包含一个词和相应的 POS 标记。

实体检测

实体检测是 NLP 处理的另一个步骤,旨在识别和分类文本中的命名实体,如人物、地点、组织和其他特定信息。实体检测使从文本中提取重要信息成为可能,尤其适用于文档自动索引和问题解答系统等应用。

使用 spaCy 进行实体检测

例如,您可以使用 spaCy 进行实体检测:

导入 spacy
# 加载英语的 spaCy 模型
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# 用于实体检测的示例文本
text = "苹果公司由史蒂夫-乔布斯在库比蒂诺创立。iPhone 于 2007 年发布"。
# 使用 spaCy 处理文本
doc = nlp(text)
# 遍历实体并打印它们
for ent in doc.ents:
    print(f "Entity: {ent.text}, Type: {ent.label_}")

在本例中,我们加载英语 SpaCy 模型 (en_core_web_sm),处理样本文本,然后运行已识别的实体,打印实体文本和相应的实体类型。实体类型可包括人名、组织和地点等类别。

使用 NLTK 进行实体检测

使用 NLTK 时,同一示例的实体检测结果如下:

导入 nltk
从 nltk 导入 pos_tag、ne_chunk
从 nltk.tokenize 导入 word_tokenize
# 示例文本
text = "巴拉克-奥巴马出生于夏威夷。他曾任美国第 44 任总统"。
# 执行语音部分标记
pos_tags = pos_tag(word_tokenize(text))
# 执行命名实体识别
tree = ne_chunk(pos_tags)
# 显示命名实体
对于树中的子树
    if isinstance(subtree, nltk.Tree):
        entity = " ".join([word for word, tag in subtree.leaves()])
        label = subtree.label()
        print(f "实体:{entity}, 标签:{label}")

在本例中,我们使用 ne_chunk 函数来识别文本中的命名实体。结果是一个树状结构。我们遍历树状结构,提取并删除命名实体及其标签。

spaCy 和 NLTK - 与 Konfuzio 高效配合使用

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在法律领域的应用就是一个典型的例子。律师事务所使用个性化文档工作流对法律文档进行分析、结构化和分类。这样,律师就能有效地理解法律文本、提取关键术语并识别相关信息。这就缩短了每个案件的处理时间,从而节约了成本。

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