El ecosistema de Python es diverso y admite una amplia variedad de bibliotecas, frameworks y módulos en diversos dominios. Existen frameworks y bibliotecas dedicados para el procesamiento del lenguaje natural y el análisis de texto, que puede instalar y comenzar a usar, como cualquier otro módulo integrado en el estándar Python. Estos frameworks se han construido durante un largo período de tiempo y, por lo general, todavía están en desarrollo activo. A menudo, la forma de evaluar un framework es ver qué tan activa es su comunidad de desarrolladores.
Cada framework contiene varios métodos, capacidades y características para operar en texto, obtener información y preparar los datos para un análisis posterior, como aplicar algoritmos de aprendizaje automático en datos textuales preprocesados. Aprovechar estos frameworks ahorra mucho esfuerzo y tiempo que se habría invertido en escribir código estándar para manejar, procesar y manipular datos de texto. Por lo tanto, esto permite a los desarrolladores e investigadores centrarse más en resolver el problema real y la lógica y los algoritmos necesarios. La siguiente lista de bibliotecas y frameworks son algunos de los marcos de análisis de texto más populares.
- NLTK: Natural Language Toolkit es una plataforma completa que contiene más de 50 corpus y recursos léxicos, como WordNet. Además de esto, también proporciona las herramientas, interfaces y métodos necesarios para procesar y analizar datos de texto. El marco NLTK viene con un conjunto de módulos eficientes para clasificación, tokenización, derivación, lematización, etiquetado, análisis y razonamiento semántico. Es el caballo de batalla estándar de cualquier proyecto de PNL en la industria.
- pattern: El proyecto de pattern se utilizo mucho en la versión de Python 2.x, más apun no existe una versión de Python 3.x. Esto comenzó como un proyecto de investigación en el Centro de Investigación de Lingüística Computacional y Psicolingüística de la Universidad de Amberes. Proporciona herramientas e interfaces para minería web, recuperación de información, procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje automático y análisis de redes.
- spaCy: Esta es una de las bibliotecas recientes en comparación con las demás, pero quizás una de las mejores bibliotecas para NLP. Podemos dar fe del hecho de que spaCy proporciona capacidades de procesamiento de lenguaje natural de fuerza industrial al proporcionar la mejor implementación de cada técnica y algoritmo, lo que hace que las tareas de PNL sean eficientes en términos de rendimiento e implementación. De hecho, spaCy sobresale en tareas de extracción de información a gran escala. Ha sido escrito desde cero utilizando Cython eficiente y administrado por memoria. Una extensa investigación también ha confirmado que spaCy es el más rápido del mundo. spaCy también funciona a la perfección con frameworks de aprendizaje profundo y aprendizaje automático como TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, Gensim y el resto del excelente ecosistema de inteligencia artificial de Python. ¡La mejor parte es que spaCy tiene soporte para varios idiomas y proporciona vectores de palabras previamente entrenados!
- gensim: La biblioteca gensim tiene un amplio conjunto de capacidades para el análisis semántico, incluido el modelado de temas y el análisis de similitudes. Pero la mejor parte es que contiene un puerto Python del muy popular modelo Word2Vec de Google (originalmente disponible como paquete C), que es un modelo de red neuronal implementado para aprender representaciones distribuidas de palabras donde palabras similares (semánticas) ocurren cerca unas de otras. Por lo tanto, Gensim se puede utilizar para análisis semántico y para ingeniería de características.
- textblob: Esta es otra biblioteca que proporciona varias capacidades, que incluyen procesamiento de texto, extracción de frases, clasificación, etiquetado POS, traducción de texto y análisis de opiniones. TextBlob facilita muchas cosas difíciles, incluida la traducción de idiomas y el análisis de sentimientos, gracias a su API extremadamente intuitiva y fácil de usar.
Además de estos, existen varios otros frameworks y bibliotecas que no están dedicados al análisis de texto, pero que serán útiles cuando desee utilizar técnicas de aprendizaje automático o aprendizaje profundo en datos textuales. Estos incluyen Scikit-Learn, NumPy y SciPy, que son extremadamente útiles para la ingeniería de características de texto, el manejo de conjuntos de características en forma de matrices e incluso la realización de tareas populares de aprendizaje automático como el cálculo de similitudes, la clasificación de texto y la agrupación en clústeres.
Este artículo se encuentra basado en el capítulo 02 del libro Text Analytics with Python.
