Python gilt weithin als die beste Programmiersprache und ist für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen von entscheidender Bedeutung. Im Vergleich zu anderen gängigen Sprachen ist Python eine äußerst effiziente Programmiersprache und dank seiner englischsprachigen Befehle und Syntax eine gute Wahl für Anfänger. Ein weiterer Vorteil der Programmiersprache Python ist, dass sie über eine Vielzahl von Open-Source-Bibliotheken verfügt, die sie für eine Vielzahl von Aufgaben nützlich machen.
Natural Language Processing (NLP) ist ein Bereich der KI, der darauf abzielt, die Semantik und Konnotationen natürlicher menschlicher Sprachen zu verstehen. Python wird aufgrund seiner einfachen Syntax und transparenten Semantik oft als ideale Programmiersprache für NLP-Projekte angesehen. Entwickler haben auch Zugang zu erstklassigen Support-Kanälen für die Integration mit anderen Sprachen und Tools. Python bietet Entwicklern eine Vielzahl von NLP-Tools und Bibliotheken, mit denen sie verschiedene Aufgaben wie Themenmodellierung, Dokumentenklassifizierung, POS-Tagging, Wortvektoren, Stimmungsanalyse und mehr bewältigen können.
Zu den 10 besten Python-Bibliotheken für Natural Language Processing gehören NamedEntity Recognition, POS-Tagging,NLTK für Klassifizierung,Auftreten, Stammformen, Parser, semantische Schlussfolgerungen, Lexikalische Analyse. Es bietet Entwicklern eine große Auswahl an Algorithmen für jedes spezifische Problem. Darüber hinaus unterstützt NLTK verschiedene Sprachen sowie benannte Entitäten für mehrere Sprachen. NLTK ist eine String-Verarbeitungsbibliothek, die Zeichenketten als Eingabe nimmt und Zeichenketten oder Listen von Zeichenketten als Ausgabe zurückgibt.
SpaCy ist eine Open-Source-NLP-Bibliothek, die explizit für den Produktionsgebrauch entwickelt wurde. Es ermöglicht Entwicklern, Anwendungen zu erstellen, die riesige Textmengen verarbeiten und verstehen können. SpaCy wird häufig für die Erstellung von Systemen zur natürlichen Sprachverarbeitung und Informationsextraktion verwendet. Eine weitere wichtige Funktion von SpaCy ist, dass es Tokenisierung für über 49 Sprachen unterstützt, dank vortrainierter statistischer Modelle und Wortvektoren. Einige der Hauptanwendungsfälle für SpaCy sind die Suche nach Autocomplete, Autokorrektur, Analyse von Online-Bewertungen, Extrahierung von Schlüsselthemen und vieles mehr.