Работа с русским языком python + видео обзор

8 лучших библиотек обработки естественного языка для Python (NLP)

Natural language processing (NLP) – обработка естественного языка. Эта область знаний находится на стыке науки о данных и сферы искусственного интеллекта (ИИ). Она всецело посвящена обучению машин понимать человеческие языки и извлекать смысл из текста. Именно поэтому машинное обучение часто является частью проектов NLP.

Почему же в наши дни так много организаций интересуются NLP? Прежде всего потому, что эти технологии могут предоставить им широкий спектр ценных идей и решений. Они способны решить языковые проблемы, с которыми могут столкнуться потребители при взаимодействии с продуктом.

Технологические гиганты, такие как Google, Amazon или Facebook, вкладывают миллионы долларов в эту линию исследований. За этими вложениями стоит желание обеспечить питание своих чат-ботов, виртуальных помощников, рекомендательных систем и других решений, основанных на машинном обучении.

Поскольку NLP опирается на продвинутые вычислительные навыки, разработчикам нужны наилучшие доступные инструменты. Эти инструменты должны помочь извлечь максимальную пользу из подходов и алгоритмов NLP для создания сервисов, способных работать с естественными языками.

Что такое библиотека NLP?

В прошлом только эксперты могли участвовать в проектах по обработке естественного языка. Такая работа требовала превосходных знаний математики, машинного обучения и лингвистики. Теперь разработчики могут использовать готовые инструменты, упрощающие предварительную обработку текста. Это позволяет им сосредоточиться на построении моделей машинного обучения.

Для решения проблем NLP создано множество библиотек. Далее мы расскажем о 8 удивительных библиотеках обработки естественного языка Python, которые на протяжении многих лет помогали нам поставлять качественные проекты нашим клиентам.

Зачем использовать Python для обработки естественного языка (NLP)?

Многие свойства Python делают его очень привлекательным вариантом при выборе языка программирования для проекта NLP, особенно если речь идет об обработке естественного языка. К таким примечательным свойствам Python можно отнести, в первую очередь, простой синтаксис и прозрачную семантику языка. Кроме того, разработчики могут пользоваться отличной поддержкой интеграции с другими языками и инструментами — это пригодится для таких методов, как машинное обучение.

Но есть еще кое-что в этом универсальном языке, что делает его такой замечательной технологией для обработки естественных языков. Python предоставляет разработчикам обширную коллекцию инструментов и библиотек для решения задач, связанных с NLP. Речь идет о классификации документов, моделировании тем, маркировке части речи (POS), векторах слов и анализе настроений.

1. Инструментарий естественного языка (NLTK)

NLTK — это важная библиотека, поддерживающая такие задачи, как классификация, стемминг, маркировка, синтаксический анализ и семантическое рассуждение в Python. Это ваш основной инструмент для обработки естественного языка и машинного обучения. Сегодня он служит образовательной основой для разработчиков Python, которые только приступают к изучению NLP и машинного обучения.

Библиотека была разработана Стивеном Бердом и Эдвардом Лопером в Пенсильванском университете. Она сыграла ключевую роль в прорывных исследованиях NLP. NLTK, наряду с другими библиотеками и инструментами Python, теперь используют в своих учебных программах университеты по всему миру.

Библиотека довольно универсальна, однако (и это следует признать!) ее трудно использовать для обработки естественного языка. NLTK может быть довольно медленным и не соответствовать требованиям быстро развивающегося производственного использования. Кривая обучения очень крутая, но разработчики могут воспользоваться такими ресурсами, как эта полезная книга. Из нее вы узнаете больше о концепциях, лежащих в основе задач обработки языка, которые поддерживает этот инструментарий.

2. TextBlo

TextBlob является обязательным для разработчиков, которые начинают свое путешествие в NLP в Python. Идеально подходит для первого знакомства с NLP. TextBlob предоставляет новичкам простой интерфейс для помощи в освоении большинства основных задач NLP, таких как анализ настроений, POS-маркировка или извлечение именных фраз.

Мы считаем, что любой, кто хочет сделать свои первые шаги в направлении NLP с помощью Python, должен использовать эту библиотеку. Она очень полезна при проектировании прототипов. Однако она также унаследовала основные недостатки NLTK. Для эффективной помощи разработчикам, сталкивающимся с требованиями использования NLP Python в производстве, эта библиотека слишком медленная.

3. CoreNLP

Эта библиотека была разработана в Стэнфордском университете и написана на языке Java. Тем не менее, она оснащена оболочками для многих языков, включая Python, что делает ее полезной разработчикам, желающим попробовать свои силы в обработке естественного языка на Python. В чем заключается самое большое преимущество CoreNLP? Библиотека действительно быстра и хорошо работает в средах разработки продуктов. Кроме того, некоторые компоненты CoreNLP могут быть интегрированы с NLTK, что неизбежно повысит эффективность последнего.

4. Gensim

Gensim — это библиотека Python, которая специализируется на выявлении семантического сходства между двумя документами посредством векторного пространственного моделирования и инструментария тематического моделирования. Она может обрабатывать большие текстовые массивы с помощью эффективной потоковой передачи данных и инкрементных алгоритмов. Это больше, чем мы можем сказать о других пакетах, которые нацелены только на пакетную обработку и обработку в памяти. Что нам нравится в этой библиотеке, так это ее невероятная оптимизация использования памяти и скорость обработки. Все это достигается при помощи другой библиотеки Python, NumPy. Возможности векторного моделирования пространства этого инструмента также являются первоклассными.

5. spaCy

spaCy относительно молодая библиотека, предназначенная для производственного использования. Вот почему она гораздо доступнее других NLP-библиотек Python, таких как NLTK. spaCy предлагает самый быстрый синтаксический парсер, имеющийся сегодня на рынке. Кроме того, поскольку инструментарий написан на языке Cython, он также очень быстр и эффективен.

Но ни один инструмент не является совершенным. По сравнению с библиотеками, которые мы рассматривали до сих пор, spaCy поддерживает наименьшее количество языков (семь). Однако растущая популярность машинного обучения, NLP и spaCy как ключевой библиотеки означает, что этот инструмент может вскоре начать поддерживать больше языков программирования.

6. Polyglot

Следующая библиотека менее известна, но она относится к числу наших любимых библиотек, поскольку предлагает широкий спектр анализа и впечатляющий охват языка. Благодаря NumPy, она также работает очень быстро. Использование polyglot похоже на spaCy. Это очень эффективный, простой и в принципе отличный вариант для проектов, связанных с языками, не поддерживаемыми spaCy. Библиотека выделяется на фоне остальных еще и потому, что запрашивает использование выделенной команды в командной строке через конвейерные механизмы. Определенно стоит попробовать.

7. Scikit–learn

Эта NLP-библиотека удобна в использовании. Она предоставляет разработчикам широкий спектр алгоритмов для построения моделей машинного обучения. Ее функционал позволяет использовать метод «мешок слов» (bag-of-words model) для создания объектов, призванных решать задачи классификации текста. Сильной стороной этой библиотеки являются интуитивные методы классов. Кроме того, scikit-learn имеет отличную документацию, которая помогает разработчикам максимально использовать свои возможности.

Однако библиотека не использует нейронные сети для предварительной обработки текста. Поэтому, если вы хотите выполнять более сложные задачи предварительной обработки, такие как POS-маркировка для ваших текстовых корпусов, лучше использовать другие библиотеки NLP, а затем вернуться к scikit-learn для построения ваших моделей.

8. Pattern

Еще одна жемчужина среди библиотек NLP, используемых разработчиками Python для работы с естественными языками. Pattern предоставляет инструменты для частеречной разметки (part-of-speech tagging), анализа настроений, векторных пространств, моделирования (SVM), классификации, кластеризации, n-граммы поиска и WordNet. Вы можете воспользоваться преимуществами парсера DOM, веб-искателя, а также некоторыми полезными API, такими как API Twitter или Facebook. Тем не менее, этот инструмент по сути является веб-майнером и может оказаться недостаточным для выполнения других задач обработки естественного языка.

Воспользуйтесь преимуществами Python для NLP

Когда дело доходит до обработки естественного языка, Python это лучшая технология. Разработка программного обеспечения, способного работать с естественными языками в контексте искусственного интеллекта, может быть сложной задачей. Однако, благодаря обширному инструментарию и NLP-библиотекам Python разработчики получают всю необходимую поддержку при создании удивительных инструментов.

Эти 8 библиотек и свойства, присущие этому удивительному языку программирования, делают его лучшим выбором для любого проекта, который опирается на понимание человеческих языков машинами.

Знаете ли вы какие-нибудь другие полезные NLP-библиотеки Python? Или, может быть, вы хотели бы узнать что-то еще об одной из библиотек, описанных в этом посте?

Мы приглашаем вас поделиться своим опытом и задать вопросы в комментариях, чтобы помочь всем узнать больше о лучших практиках разработки программного обеспечения на базе NLP.

Читайте больше статей по Python у нас на сайте.

Источник

С чего начать программирование на Python

Python это мощный и высокоуровневый объектно-ориентированный язык программирования, созданный Гвидо ван Россумом. Отличается простым в использовании синтаксисом, что делает его идеальным языком для тех, кто решил впервые научиться программированию.

Перед вами подробное руководство по началу работы с Python, в котором также найдете ответы на вопросы о том, почему нужно изучить его и как его учить. Однако, если вы знаете другие языки программирования и хотите максимально быстро начать работу с Python, посмотрите уроки Python для начинающих.

Что такое программирование на Python?

Перед началом познакомиться с самим языком.
Python — язык общего назначения. Имеет приложения разных направлений: веб-разработки (например, Django и Bottle ), научных и математических вычислений ( Orange, SymPy, NumPy ) для настольных графических пользовательских интерфейсов ( Pygame, Panda3D ).

Синтаксис языка простой, а длина кода относительно короткая. Работать на Python приятно, потому что он позволяет решать задачу, а не фокусироваться на сложном синтаксисе.

История Python

Python старый язык, созданный Гвидо Ван Россумом. Разработка началась в конце 1980-х., и в феврале 1991 года вышла первая версия.

Зачем создан Python?
В конце 1980-ых, Гвидо Ван Россум работал над группой операционных систем Amoeba. Он хотел использовать интерпретируемый язык, такой как ABC (у ABC простой и доступный в понимании синтаксис), который мог бы получить доступ к системным вызовам Amoeba. Поэтому он решил создать масштабируемый язык. Это привело к созданию нового языка, у которого позже появилось название Python.

Почему выбрали Python
Нет. Он не назван в честь опасной змеи. Россум был фанатом комедийного сериала в конце 70-х. Название “Python” было взято из этого же сериала “Monty Python’s Flying Circus” (Летающий цирк Монти Пайтона).

Дата выпуска версий языка

Особенности программирования на Python

Приложения на Python

Сайты, такие как Mozilla, Reddit, Instagram и PBS написаны на Python.

Научные и цифровые вычисления
У Python много библиотек для научных и математических вычислений. Есть библиотеки, такие как: SciPy и NumPy которые используются для общих вычислений. И специальные библиотеки, такие как: EarthPy для науки о Земле, AstroPy для астрономии и так далее.

Также, язык часто используется в машинном обучении, анализе и сборе данных.

Создание прототипов программного обеспечения
Python медленный, в сравнении с компилированными языками, такими как C++ и Java. Это не очень практичный выбор, если ресурсы ограничены и при этом нужна максимальная эффективность.

Тем не менее, Python — прекрасный язык для создания прототипов. Используйте Pygame (библиотека для создания игр), чтобы создать для начала прототип игры. Если прототип понравился, используйте язык C++ для создания реальной игры.

Простой язык для изучения программирования
Python используется для обучения программированию детей и новичков.

Это хороший язык с множеством функций и возможностей. Тем не менее это один из самых простых языков для изучения из-за простого в использовании синтаксиса.

4 причины выбрать Python в качестве первого языка

Первая программа на Python

Часто программа, которая называется “Hello, World!” используется для демонстрации языка программирования новичкам. “Hello, World!” это простая программа, которая выводит “Hello, World!”

Программа сложения двух чисел

Как работает эта программа?

Строка 1: # Сложите два числа
Строка, начинающаяся с # в программировании на Python — комментарий.
Комментарии используются для описания цели строки кода. Это поможет вам, так же как и другим программистам понять смысл кода. Они игнорируются компиляторами и интерпретаторами.

Строка 2: num1 = 3
Здесь, num1 — переменная. Вы можете сохранять значение в переменной. В этом случае, 3 сохраняется в переменной.

Строка 5: print(sum)
Функция print() выводит результат на экран. В нашем случае, она выводит на экран 8.

Важные вещи, о которых следует помнить.

Для представления инструкции в Python, используется новая строка (enter). Использование “;” в конце утверждения не требуется (в отличии C/C++, JavaScript, PHP ).

Вместо фигурных скобок < >, используются отступы (4 пробела) для перехода на новый блок.

Научитесь самостоятельно программировать на Python

Изучите Python с помощью PythonRU.com

PythonRu предлагает уроки и примеры, которые помогут в обучении программированию с нуля.

Наши материалы предназначены для начинающих программистов, которые владеют базовыми знаниями о программировании в целом. В каждом учебном пособии описаны примеры и подробное объяснение.

Также рекомендуем посмотреть наши примеры кода. Как только вы поймете как работает библиотека, попробуйте написать что-то новое. Это лучший способ научиться программированию.

Рекомендуемые книги

Если вы настроены серьезно обучаться программированию, следует обзавестись хорошей книгой.

Чтение книги по программированию требует много терпения и времени. Но вы получите общую картину концепций программирования в книге, которую, возможно, не найдете в другом месте.

Обложка	Описание
	Изучаем Python купить и скачать Третье издание «Изучаем Python» – это учебник, написанный доступным языком, рассчитанный на индивидуальную скорость обучения. В книге представлены основные типы объектов в языке Python, порядок их создания и работы с ними, а также функции как основной процедурный элемент языка.
	Программирование на Python 3 купить и скачать Автор начинает с описания ключевых элементов Python, знание которых необходимо в качестве базовых понятий. Затем обсуждаются более сложные темы, поданные так, чтобы читатель мог постепенно наращивать свой опыт: распределение вычислительной нагрузки между несколькими процессами и потоками, использование сложных типов данных, управляющих структур и функций, создание приложений для работы с базами данных SQL и с файлами DBM.
	Python и анализ данных купить и скачать Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др.
	Python для детей и родителей купить и скачать Научите своих детей программировать уже сейчас с помощью этой книги! В книге представлен язык Python, один из самых популярных и простых. Вы найдете здесь много упражнений – полезных, интересных и забавных, поэтому ваш ребенок не заскучает. Материал написан доступно и просто, поэтому ему не составит труда освоить азы программирования.

Python — потрясающий язык. Синтаксис настолько прост, и длина кода настолько коротка, что делает его понятным и легким в написании.

Если вы только начинаете программировать, Python— отличный выбор. Вы будете удивлены тому, сколько задач решает Python как только изучите его основы.

Легко упустить из виду факт, что Python — мощный язык. Хорош для обучения программированию. Воплотите свою идею, создайте игру или начните с Data Science, Python поможет во всем, чтобы вы не затеяли.

Появились вопросы? Задайте на Яндекс Кью

У блога есть сообщество на Кью >> Python Q 7 900 4 745 ₽/мес.

Источник

Частотный анализ русского текста и облако слов на Python

Частотный анализ является одним из сравнительно простых методов обработки текста на естественном языке (NLP). Его результатом является список слов, наиболее часто встречающихся в тексте. Частотный анализ также позволяет получить представление о тематике и основных понятиях текста. Визуализировать его результаты удобно в виде «облака слов». Эта диаграмма содержит слова, размер шрифта которых отражает их популярность в тексте.

Обработку текста на естественном языке удобно производить с помощью Python, поскольку он является достаточно высокоуровневым инструментом программирования, имеет развитую инфраструктуру, хорошо зарекомендовал себя в сфере анализа данных и машинного обучения. Сообществом разработано несколько библиотек и фреймворков для решения задач NLP на Python. Мы в своей работе будем использовать интерактивный веб-инструмент для разработки python-скриптов Jupyter Notebook, библиотеку NLTK для анализа текста и библиотеку wordcloud для построения облака слов.

В сети представлено достаточно большое количество материала по теме анализа текста, но во многих статьях (в том числе русскоязычных) предлагается анализировать текст на английском языке. Анализ русского текста имеет некоторую специфику применения инструментария NLP. В качестве примера рассмотрим частотный анализ текста повести «Метель» А. С. Пушкина.

Проведение частотного анализа можно условно разделить на несколько этапов:

Загрузка данных

Открываем файл с помощью встроенной функции open, указываем режим чтения и кодировку. Читаем всё содержимое файла, в результате получаем строку text:

Длину текста – количество символов – можно получить стандартной функцией len:

Строка в python может быть представлена как список символов, поэтому для работы со строками также возможны операции доступа по индексам и получения срезов. Например, для просмотра первых 300 символов текста достаточно выполнить команду:

Предварительная обработка (препроцессинг) текста

Для проведения частотного анализа и определения тематики текста рекомендуется выполнить очистку текста от знаков пунктуации, лишних пробельных символов и цифр. Сделать это можно различными способами – с помощью встроенных функций работы со строками, с помощью регулярных выражений, с помощью операций обработки списков или другим способом.

Для начала переведём символы в единый регистр, например, нижний:

Используем стандартный набор символов пунктуации из модуля string:

string.punctuation представляет собой строку. Набор специальных символов, которые будут удалены из текста может быть расширен. Необходимо проанализировать исходный текст и выявить символы, которые следует удалить. Добавим к знакам пунктуации символы переноса строки, табуляции и другие символы, которые встречаются в нашем исходном тексте (например, символ с кодом \xa0):

Для удаления символов используем поэлементную обработку строки – разделим исходную строку text на символы, оставим только символы, не входящие в набор spec_chars и снова объединим список символов в строку:

Можно объявить простую функцию, которая удаляет указанный набор символов из исходного текста:

Её можно использовать как для удаления спец.символов, так и для удаления цифр из исходного текста:

Токенизация текста

Для последующей обработки очищенный текст необходимо разбить на составные части – токены. В анализе текста на естественном языке применяется разбиение на символы, слова и предложения. Процесс разбиения называется токенизация. Для нашей задачи частотного анализа необходимо разбить текст на слова. Для этого можно использовать готовый метод библиотеки NLTK:

Переменная text_tokens представляет собой список слов (токенов). Для вычисления количества слов в предобработанном тексте можно получить длину списка токенов:

Для вывода первых 10 слов воспользуемся операцией среза:

Для применения инструментов частотного анализа библиотеки NLTK необходимо список токенов преобразовать к классу Text, который входит в эту библиотеку:

Выведем тип переменной text:

К переменной этого типа также применимы операции среза. Например, это действие выведет 10 первых токенов из текста:

Подсчёт статистики встречаемости слов в тексте

Для подсчёта статистики распределения частот слов в тексте применяется класс FreqDist (frequency distributions):

Попытка вывести переменную fdist отобразит словарь, содержащий токены и их частоты – количество раз, которые эти слова встречаются в тексте:

Также можно воспользоваться методом most_common для получения списка кортежей с наиболее часто встречающимися токенами:

Частота распределения слов тексте может быть визуализирована с помощью графика. Класс FreqDist содержит встроенный метод plot для построения такого графика. Необходимо указать количество токенов, частоты которых будут показаны на графике. С параметром cumulative=False график иллюстрирует закон Ципфа: если все слова достаточно длинного текста упорядочить по убыванию частоты их использования, то частота n-го слова в таком списке окажется приблизительно обратно пропорциональной его порядковому номеру n.

Можно заметить, что в данный момент наибольшие частоты имеют союзы, предлоги и другие служебные части речи, не несущие смысловой нагрузки, а только выражающие семантико-синтаксические отношения между словами. Для того, чтобы результаты частотного анализа отражали тематику текста, необходимо удалить эти слова из текста.

Удаление стоп-слов

К стоп-словам (или шумовым словам), как правило, относят предлоги, союзы, междометия, частицы и другие части речи, которые часто встречаются в тексте, являются служебными и не несут смысловой нагрузки – являются избыточными.

Библиотека NLTK содержит готовые списки стоп-слов для различных языков. Получим список сто-слов для русского языка:

Следует отметить, что стоп-слова являются контекстно зависимыми – для текстов различной тематики стоп-слова могут отличаться. Как и в случае со спец.символами, необходимо проанализировать исходный текст и выявить стоп-слова, которые не вошли в типовой набор.

Список стоп-слов может быть расширен с помощью стандартного метода extend:

После удаления стоп-слов частота распределения токенов в тексте выглядит следующим образом:

Как видно, результаты частотного анализа стали более информативными и точнее стали отражать основную тематику текста. Однако, мы видим в результатах такие токены, как «владимир» и «владимира», которые являются, по сути, одним словом, но в разных формах. Для исправления этой ситуации необходимо слова исходного текста привести к их основам или изначальной форме – провести стемминг или лемматизацию.

Визуализация популярности слов в виде облака

В завершение нашей работы визуализируем результаты частотного анализа текста в виде «облака слов».

Для этого нам потребуются библиотеки wordcloud и matplotlib:

Для построения облака слов на вход методу необходимо передать строку. Для преобразования списка токенов после предобработки и удаления стоп-слов воспользуемся методом join, указав в качестве разделителя пробел:

Выполним вызов метода построения облака:

В результате получаем такое «облако слов» для нашего текста:

Глядя на него, можно получить общее представление о тематике и главных персонажах произведения.

Источник

Видео

Учим Python за 1 час! #От ПрофессионалаСкачать

Python с нуля. Урок 1 | Первая программа. ПеременныеСкачать

Учим python за 7 часов! Уроки Python Полный курс обучения программированию на python с нуляСкачать

32 Словари (dict) Python. Операции и методы словаря.Скачать

СДЕЛАЛ РУССКИЙ ЯЗЫК ПРОГРАММИРОВАНИЯ | КАК СДЕЛАТЬ СВОЙ ЯЗЫК ПРОГРАММИРОВАНИЯ | функции и переменныеСкачать

Уроки Python / Установка, настройка и использование PyCharm для начинающихСкачать

Уроки Python для начинающих | #10 - Словари (dict), а также их методыСкачать

Python - А вы это знали? 🤔 | 10 малоизвестных фишек языкаСкачать

01 Введение в Python 3.10.0 #1 #Python #ОбучениеСкачать

Урок 1. Python. Быстрый старт. Установка PythonСкачать