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FastText是由Facebook Research團隊開發(fā)的一個自然語言處理庫。該庫基于文本分類和表示學習技術，旨在提供一個高效的解決方案，幫助用戶快速高效地處理文本數(shù)據(jù)。本文將介紹。
成都創(chuàng)新互聯(lián)公司主打移動網(wǎng)站、網(wǎng)站設計制作、網(wǎng)站建設、網(wǎng)站改版、網(wǎng)絡推廣、網(wǎng)站維護、域名注冊、等互聯(lián)網(wǎng)信息服務，為各行業(yè)提供服務。在技術實力的保障下，我們?yōu)榭蛻舫兄Z穩(wěn)定，放心的服務，根據(jù)網(wǎng)站的內(nèi)容與功能再決定采用什么樣的設計。最后，要實現(xiàn)符合網(wǎng)站需求的內(nèi)容、功能與設計，我們還會規(guī)劃穩(wěn)定安全的技術方案做保障。
一、FastText基礎知識
FastText通過擴展Word2Vec模型來進行文本的分類和表示學習任務。它的工作原理是將每個單詞分解為字符級別N-grams，然后將它們作為新的單詞進行訓練。這樣可以解決一些常見的問題，例如未知詞匯、縮寫、錯別字等。
FastText支持對文本進行分類、詞向量學習和文本相似度計算等任務。在分類任務中，F(xiàn)astText使用多層感知器（MLP）作為分類器。這樣可以很好地處理不同類別之間的非線性關系，并適應不同的文本數(shù)據(jù)。
二、FastText的安裝與配置
FastText可以在Linux系統(tǒng)上使用，在Ubuntu系統(tǒng)中可以通過apt-get命令進行安裝。在命令行中輸入以下命令即可完成安裝：
sudo apt-get install libicu-dev libbz2-dev libboost-all-dev
下載完依賴包后，可以通過以下命令來下載并編譯FastText。
wget https://github.com/facebookresearch/fastText/archive/v0.9.1.zip
unzip v0.9.1.zip
cd fastText-0.9.1
make
如果一切順利，F(xiàn)astText就已經(jīng)安裝好了。另外，為了提高FastText的使用效率，可以通過修改默認的訓練器來進行優(yōu)化。在訓練參數(shù)中，可以通過設置thread參數(shù)來使用多個處理器進行訓練，以加快訓練速度。
三、FastText的使用案例
在使用FastText進行文本分類時，首先需要準備適當?shù)挠柧殧?shù)據(jù)。數(shù)據(jù)需要按照固定格式進行準備，每行數(shù)據(jù)格式如下：
__label__[類別名] [文本內(nèi)容]
例如，對于旅游、體育、政治三個領域的文本分類，可以準備如下格式的數(shù)據(jù)：
__label__travel 飛往海外旅游的注意事項
__label__sports NBA決賽對陣已決出，究竟誰會奪冠？
__label__politics 議會決定修憲，這個國家的未來將會怎樣？
準備好數(shù)據(jù)后，可以使用FastText提供的訓練命令來對數(shù)據(jù)進行訓練：
./fasttext supervised -input trn.txt -output model.bin -lr 0.1 -lrUpdateRate 100
在訓練完成后，就可以使用訓練好的模型來對新的文本進行分類：
./fasttext predict model.bin –
“-”表示從標準輸入讀取文本數(shù)據(jù)。輸入一句話，即可得到分類結果。在實際應用中，可以將這個過程封裝在程序中進行自動分類，并將結果輸出到指定的目標。另外，F(xiàn)astText還支持各種不同的訓練和分類參數(shù)，可以根據(jù)需求進行靈活的調整。
四、FastText的優(yōu)缺點
FastText的優(yōu)點包括：
1. 適應多語言和多領域的文本數(shù)據(jù)；
2. 可以擴展到大規(guī)模數(shù)據(jù)集；
3. 分類效果良好，速度快。
FastText的缺點包括：
1. 在訓練文本向量時，可能會出現(xiàn)高維問題；
2. 對于需要進行實體識別和序列標注的任務，F(xiàn)astText不適用；
3. 對于訓練過程中不平衡的數(shù)據(jù)集，F(xiàn)astText可能會出現(xiàn)偏差。
五、結論
FastText是一個強大的文本分類和表示學習庫，可用于不同領域和多語言的文本數(shù)據(jù)。它在Linux系統(tǒng)中的應用十分靈活，可以通過修改訓練參數(shù)和分類參數(shù)來靈活調整，以得到更佳的分類效果。然而，F(xiàn)astText不適用于所有的文本任務，需要根據(jù)具體的需求來選擇合適的工具和技術。
成都網(wǎng)站建設公司-創(chuàng)新互聯(lián),建站經(jīng)驗豐富以策略為先導10多年以來專注數(shù)字化網(wǎng)站建設,提供企業(yè)網(wǎng)站建設,高端網(wǎng)站設計,響應式網(wǎng)站制作,設計師量身打造品牌風格,熱線:028-86922220有了處理excel數(shù)據(jù)的R語言代碼如何應用？
數(shù)據(jù)科學和機器學習是該時代最需求的技術，這一需求促使每個人都學習不同的庫和軟件包以實現(xiàn)激虛它們。這篇博客文章將重點介紹用于數(shù)據(jù)科學和機器學習的Python庫。這些是您掌握市場上最被炒作的兩項技能的庫。
以下是此博客中將涉及的主題列表：
數(shù)據(jù)科學與機器學習導論為什么要使用Python進行數(shù)據(jù)科學和機器學習？用于數(shù)據(jù)科學和機器學習的Python庫用于統(tǒng)計的Python庫用于可視化的Python庫用于機器學習的Python庫深度學習的Python庫用于自然語言處理的Python庫數(shù)據(jù)科學與機器學習導論
當我開始研究數(shù)據(jù)科學和機器學習時，總是有這個問題困擾我更大。是什么導致圍繞這兩個話題的熱門話題？
嗡嗡聲與我們生成的數(shù)據(jù)量有很大關系。數(shù)據(jù)是驅動ML模型所需的燃料，并且由于我們處在大數(shù)據(jù)時代，因此很清楚為什么將數(shù)據(jù)科學視為該時代最有希望的工作角色！
我會說數(shù)據(jù)科學和機器學習是技能，而不僅僅是技術。它們是從數(shù)據(jù)中獲得有用的見解并通過建立預測模型解決問題所需的技能。
從形式上來講，這就是兩者的定義方式。
數(shù)據(jù)科學是從數(shù)據(jù)中提取有用信息以解決實際問題的過程。
機器學習是使機器學習如何通過提供大量數(shù)據(jù)來解決問題的過程。
這兩個域是高度互連的。
機器學習是數(shù)據(jù)科學的一部分，它利用ML算法和其他統(tǒng)計技術來了解數(shù)據(jù)如何影響和發(fā)展業(yè)務。
為什么要使用Python？
Python在用于實現(xiàn)機器學習和數(shù)據(jù)科學的更流行的編程語言中排名之一。讓我們了解為什么。
易于學習： Python使用非常簡單的語法，可用于實現(xiàn)簡單的計算，例如將兩個字符串添加到復雜的過程中，例如構建復雜的ML模型。更少的代碼：實施數(shù)據(jù)科學和機器學習涉及無數(shù)早鉛棚的算法。得益于Python對預定義包的支持，我們不必編寫算法。為了使事情變得更容易，Python提供了一種“在編碼時檢查”的方法，從而減輕了測試代碼的負擔。預建庫： Python有100多個預建庫，用于實現(xiàn)各種ML和深度學習算法。因此，每次您要在數(shù)據(jù)集上運行算法時，只需要做的就是用單個命令安裝和加載必要的程序包。預先構建的庫的示例包括NumPy，Keras，Tensorflow，Pytorch等。與平臺無關： Python可以在多個平臺上運行，包括Windows，macOS，Linux，Unix等。在將代碼從一個平臺轉移到另一個平臺時，您可以使用諸如PyInstaller之類的軟件包，該軟件包將解決所有依賴性問題。大量的社區(qū)支持：除擁有大量支持者外，Python還擁有多個社區(qū)，團體和論壇，程序員可以在其中發(fā)布他們的錯誤并互相幫助。Python庫
Python在AI和ML領域普及的唯一最重要的原因是，Python提供了數(shù)千個內(nèi)置庫，這些庫具有內(nèi)置功能和方法，可以輕松地進行數(shù)據(jù)分析，處理，處理，建模等。 。在下一節(jié)中，我們將討論以下任務的庫：
統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)建模與機器學習深度學習自然語言處理（NLP）統(tǒng)計分析
統(tǒng)計是數(shù)據(jù)科學和機器學習的最基本基礎之一。所有ML和DL算法，技術等均基于統(tǒng)計的基本原理和概念。
Python附帶了大量的庫，僅用于統(tǒng)計分析。在此博客中，我們將重點介紹提供內(nèi)置函數(shù)以執(zhí)行最復雜的統(tǒng)計計算的頂級統(tǒng)計軟件包。
這是用于統(tǒng)計分析的頂級Python庫的列表：
NumPySciPyPandas統(tǒng)計模型NumPy
NumPy或數(shù)值Python是最常用的Python庫之一。該庫的主要功能是它支持用于數(shù)學和邏輯運算的多維數(shù)組。NumPy提供的功能可用于索引，分類，整形和傳輸圖像和聲波，這些圖像和聲波是多維實數(shù)數(shù)組。
以下是NumPy的功能列表：
執(zhí)行簡單到復雜的數(shù)學和科學計算對多維數(shù)組對象的強大支持以及用于處理數(shù)組元素的函數(shù)和方法的傅里葉變換和數(shù)陸則據(jù)處理例程執(zhí)行線性代數(shù)計算，這對于機器學習算法（例如線性回歸，邏輯回歸，樸素貝葉斯等）是必需的。SciPy
SciPy庫建立在NumPy之上，是一組子軟件包的，可幫助解決與統(tǒng)計分析有關的最基本問題。SciPy庫用于處理使用NumPy庫定義的數(shù)組元素，因此它通常用于計算使用NumPy無法完成的數(shù)學方程式。
這是SciPy的功能列表：
它與NumPy數(shù)組一起使用，提供了一個平臺，提供了許多數(shù)學方法，例如數(shù)值積分和優(yōu)化。它具有可用于矢量量化，傅立葉變換，積分，插值等子包的。提供完整的線性代數(shù)函數(shù)堆棧，這些函數(shù)可用于更高級的計算，例如使用k-means算法的聚類等。提供對信號處理，數(shù)據(jù)結構和數(shù)值算法，創(chuàng)建稀疏矩陣等的支持。Pandas
Pandas是另一個重要的統(tǒng)計庫，主要用于統(tǒng)計，金融，經(jīng)濟學，數(shù)據(jù)分析等廣泛領域。該庫依賴于NumPy數(shù)組來處理Pandas數(shù)據(jù)對象。NumPy，Pandas和SciPy在執(zhí)行科學計算，數(shù)據(jù)處理等方面都嚴重依賴彼此。
我經(jīng)常被要求在Pandas，NumPy和SciPy中選擇更好的，但是，我更喜歡使用它們，因為它們彼此之間非常依賴。Pandas是處理大量數(shù)據(jù)的更佳庫之一，而NumPy對多維數(shù)組具有出色的支持，另一方面，Scipy提供了一組執(zhí)行大多數(shù)統(tǒng)計分析任務的子包。
以下是Pandas的功能列表：
使用預定義和自定義索引創(chuàng)建快速有效的DataFrame對象。它可用于處理大型數(shù)據(jù)集并執(zhí)行子集，數(shù)據(jù)切片，索引等。提供用于創(chuàng)建Excel圖表和執(zhí)行復雜數(shù)據(jù)分析任務的內(nèi)置功能，例如描述性統(tǒng)計分析，數(shù)據(jù)整理，轉換，操作，可視化等。提供對處理時間序列數(shù)據(jù)的支持統(tǒng)計模型
StatsModels Python軟件包建立在NumPy和SciPy之上，是創(chuàng)建統(tǒng)計模型，數(shù)據(jù)處理和模型評估的更佳選擇。除了使用SciPy庫中的NumPy數(shù)組和科學模型外，它還與Pandas集成以進行有效的數(shù)據(jù)處理。該庫以統(tǒng)計計算，統(tǒng)計測試和數(shù)據(jù)探索而聞名。
以下是StatsModels的功能列表：
NumPy和SciPy庫中找不到的執(zhí)行統(tǒng)計檢驗和假設檢驗的更佳庫。提供R樣式公式的實現(xiàn)，以實現(xiàn)更好的統(tǒng)計分析。它更隸屬于統(tǒng)計人員經(jīng)常使用的R語言。由于它廣泛支持統(tǒng)計計算，因此通常用于實現(xiàn)廣義線性模型（GLM）和普通最小二乘線性回歸（OLM）模型。包括假設檢驗（零理論）在內(nèi)的統(tǒng)計檢驗是使用StatsModels庫完成的。因此，它們是用于統(tǒng)計分析的最常用和最有效的Python庫。現(xiàn)在讓我們進入數(shù)據(jù)科學和機器學習中的數(shù)據(jù)可視化部分。
數(shù)據(jù)可視化
圖片說出一千多個單詞。我們都聽說過關于藝術方面的引用，但是，對于數(shù)據(jù)科學和機器學習也是如此。
數(shù)據(jù)可視化就是通過圖形表示有效地表達來自數(shù)據(jù)的關鍵見解。它包括圖形，圖表，思維導圖，熱圖，直方圖，密度圖等的實現(xiàn)，以研究各種數(shù)據(jù)變量之間的相關性。
在本博客中，我們將重點介紹更好的Python數(shù)據(jù)可視化軟件包，這些軟件包提供內(nèi)置函數(shù)來研究各種數(shù)據(jù)功能之間的依賴關系。
這是用于數(shù)據(jù)可視化的頂級Python庫的列表：
MatplotlibMatplotlibPlotyBokehMatplotlib
Matplotlib是Python中最基本的數(shù)據(jù)可視化軟件包。它支持各種圖形，例如直方圖，條形圖，功率譜，誤差圖等。它是一個二維圖形庫，可生成清晰明了的圖形，這對于探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）至關重要。
這是Matplotlib的功能列表：
Matplotlib通過提供選擇合適的線條樣式，字體樣式，格式化軸等功能，使繪制圖形變得極為容易。創(chuàng)建的圖形可幫助您清楚地了解趨勢，模式并進行關聯(lián)。它們通常是推理定量信息的工具。它包含Pyplot模塊，該模塊提供了與MATLAB用戶界面非常相似的界面。這是Matplotlib軟件包的更佳功能之一。提供面向對象的API模塊，以使用GUI工具（例如Tkinter，wxPython，Qt等）將圖形集成到應用程序中。Matplotlib
Matplotlib庫構成了Seaborn庫的基礎。與Matplotlib相比，Seaborn可用于創(chuàng)建更具吸引力和描述性的統(tǒng)計圖。除了對數(shù)據(jù)可視化的廣泛支持外，Seaborn還附帶一個面向數(shù)據(jù)集的內(nèi)置API，用于研究多個變量之間的關系。
以下是Seaborn的功能列表：
提供用于分析和可視化單變量和雙變量數(shù)據(jù)點以及將數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)子集進行比較的選項。支持針對各種目標變量的線性回歸模型的自動統(tǒng)計估計和圖形表示。通過提供執(zhí)行高級抽象的功能，構建用于構造多圖網(wǎng)格的復雜可視化。帶有許多內(nèi)置主題，可用于樣式設置和創(chuàng)建matplotlib圖Ploty
Ploty是最知名的圖形Python庫之一。它提供了交互式圖形，以了解目標變量和預測變量之間的依賴性。它可以用于分析和可視化統(tǒng)計，財務，商業(yè)和科學數(shù)據(jù)，以生成清晰明了的圖形，子圖，熱圖，3D圖表等。
這是使Ploty成為更佳可視化庫之一的功能列表：
它具有30多種圖表類型，包括3D圖表，科學和統(tǒng)計圖，SVG地圖等，以實現(xiàn)清晰的可視化。借助Ploty的Python API，您可以創(chuàng)建由圖表，圖形，文本和Web圖像組成的公共/私有儀表板。使用Ploty創(chuàng)建的可視化以ON格式序列化，因此您可以在R，MATLAB，Julia等不同平臺上輕松訪問它們。它帶有一個稱為Plotly Grid的內(nèi)置API，該API可讓您直接將數(shù)據(jù)導入Ploty環(huán)境。Bokeh
Bokeh是Python中交互性最強的庫之一，可用于為Web瀏覽器構建描述性的圖形表示形式。它可以輕松處理龐大的數(shù)據(jù)集并構建通用圖，從而有助于執(zhí)行廣泛的EDA。Bokeh提供定義最完善的功能，以構建交互式繪圖，儀表板和數(shù)據(jù)應用程序。
這是Bokeh的功能列表：
使用簡單的命令幫助您快速創(chuàng)建復雜的統(tǒng)計圖支持HTML，筆記本和服務器形式的輸出。它還支持多種語言綁定，包括R，Python，lua，Julia等。Flask和django也與Bokeh集成在一起，因此您也可以在這些應用程序上表達可視化效果它提供了對轉換為其他庫（如matplotlib，seaborn，ggplot等）中編寫的可視化文件的支持因此，這些是用于數(shù)據(jù)可視化的最有用的Python庫?，F(xiàn)在，讓我們討論用于實現(xiàn)整個機器學習過程的頂級Python庫。
機器學習
創(chuàng)建可以準確預測結果或解決特定問題的機器學習模型是任何數(shù)據(jù)科學項目中最重要的部分。
實施ML，DL等涉及對數(shù)千行代碼進行編碼，當您要創(chuàng)建通過神經(jīng)網(wǎng)絡解決復雜問題的模型時，這可能變得更加麻煩。但值得慶幸的是，我們無需編寫任何算法，因為Python隨附了多個軟件包，僅用于實現(xiàn)機器學習技術和算法。
在此博客中，我們將重點介紹提供內(nèi)置函數(shù)以實現(xiàn)所有ML算法的頂級ML軟件包。
以下是用于機器學習的頂級Python庫的列表：
Scikit-learnXGBoostElI5Scikit-learn
Scikit-learn是最有用的Python庫之一，是用于數(shù)據(jù)建模和模型評估的更佳庫。它附帶了無數(shù)功能，其唯一目的是創(chuàng)建模型。它包含所有有監(jiān)督的和無監(jiān)督的機器學習算法，并且還具有用于學習和促進機器學習的定義明確的功能。
以下是Scikit學習的功能列表：
提供一組標準數(shù)據(jù)集，以幫助您開始使用機器學習。例如，著名的Iris數(shù)據(jù)集和Boston House Price數(shù)據(jù)集是Scikit-learn庫的一部分。用于執(zhí)行有監(jiān)督和無監(jiān)督機器學習的內(nèi)置方法。這包括解決，聚類，分類，回歸和異常檢測問題。帶有用于特征提取和特征選擇的內(nèi)置功能，可幫助識別數(shù)據(jù)中的重要屬性。它提供了執(zhí)行交叉驗證以評估模型性能的方法，還提供了用于優(yōu)化模型性能的參數(shù)調整功能。XGBoost
XGBoost代表“極端梯度增強”，它是執(zhí)行Boosting Machine Learning的更佳Python軟件包之一。諸如LightGBM和CatBoost之類的庫也同樣配備了定義明確的功能和方法。建立該庫的主要目的是實現(xiàn)梯度提升機，該梯度提升機用于提高機器學習模型的性能和準確性。
以下是其一些主要功能：
該庫最初是用C ++編寫的，被認為是提高機器學習模型性能的最快，有效的庫之一。核心的XGBoost算法是可并行化的，并且可以有效地利用多核計算機的功能。這也使該庫足夠強大，可以處理大量數(shù)據(jù)集并跨數(shù)據(jù)集網(wǎng)絡工作。提供用于執(zhí)行交叉驗證，參數(shù)調整，正則化，處理缺失值的內(nèi)部參數(shù)，還提供scikit-learn兼容的API。該庫經(jīng)常在頂級的數(shù)據(jù)科學和機器學習競賽中使用，因為它一直被證明優(yōu)于其他算法。ElI5
ELI5是另一個Python庫，主要致力于改善機器學習模型的性能。該庫相對較新，通常與XGBoost，LightGBM，CatBoost等一起使用，以提高機器學習模型的準確性。
以下是其一些主要功能：
提供與Scikit-learn軟件包的集成，以表達功能重要性并解釋決策樹和基于樹的集成的預測。它分析并解釋了XGBClassifier，XGBRegressor，LGBMClassifier，LGBMRegressor，CatBoostClassifier，CatBoostRegressor和catboost所做的預測。它提供了對實現(xiàn)多種算法的支持，以便檢查黑盒模型，其中包括TextExplainer模塊，該模塊可讓您解釋由文本分類器做出的預測。它有助于分析包括線性回歸器和分類器在內(nèi)的scikit學習通用線性模型（GLM）的權重和預測。深度學習
機器學習和人工智能的更大進步是通過深度學習。隨著深度學習的介紹，現(xiàn)在可以構建復雜的模型并處理龐大的數(shù)據(jù)集。幸運的是，Python提供了更好的深度學習軟件包，可幫助構建有效的神經(jīng)網(wǎng)絡。
在此博客中，我們將專注于提供用于實現(xiàn)復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡的內(nèi)置功能的頂級深度學習軟件包。
以下是用于深度學習的頂級Python庫的列表：
TensorFlowPytorchKerasTensorFlow
TensorFlow是用于深度學習的更佳Python庫之一，是一個用于跨各種任務進行數(shù)據(jù)流編程的開源庫。它是一個符號數(shù)學庫，用于構建強大而精確的神經(jīng)網(wǎng)絡。它提供了直觀的多平臺編程界面，可在廣闊的領域中實現(xiàn)高度擴展。
以下是TensorFlow的一些關鍵功能：
它允許您構建和訓練多個神經(jīng)網(wǎng)絡，以幫助適應大型項目和數(shù)據(jù)集。除支持神經(jīng)網(wǎng)絡外，它還提供執(zhí)行統(tǒng)計分析的功能和方法。例如，它帶有用于創(chuàng)建概率模型和貝葉斯網(wǎng)絡（例如伯努利，Chi2，Uniform，Gamma等）的內(nèi)置功能。該庫提供了分層的組件，這些組件可以對權重和偏差執(zhí)行分層的操作，并且還可以通過實施正則化技術（例如批標準化，丟包等）來提高模型的性能。它帶有一個稱為TensorBoard的可視化程序，該可視化程序創(chuàng)建交互式圖形和可視化圖形以了解數(shù)據(jù)功能的依賴性。Pytorch
Pytorch是一個基于Python的開源科學計算軟件包，用于在大型數(shù)據(jù)集上實施深度學習技術和神經(jīng)網(wǎng)絡。Facebook積極地使用此庫來開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡，以幫助完成各種任務，例如面部識別和自動標記。
以下是Pytorch的一些主要功能：
提供易于使用的API與其他數(shù)據(jù)科學和機器學習框架集成。與NumPy一樣，Pytorch提供了稱為Tensors的多維數(shù)組，與NumPy不同，它甚至可以在GPU上使用。它不僅可以用于對大型神經(jīng)網(wǎng)絡進行建模，而且還提供了一個界面，具有200多種用于統(tǒng)計分析的數(shù)學運算。創(chuàng)建動態(tài)計算圖，以在代碼執(zhí)行的每個點建立動態(tài)圖。這些圖有助于時間序列分析，同時實時預測銷售量。Keras
Keras被認為是Python中更好的深度學習庫之一。它為構建，分析，評估和改進神經(jīng)網(wǎng)絡提供全面支持。Keras基于Theano和TensorFlow Python庫構建，該庫提供了用于構建復雜的大規(guī)模深度學習模型的附加功能。
以下是Keras的一些關鍵功能：
為構建所有類型的神經(jīng)網(wǎng)絡提供支持，即完全連接，卷積，池化，循環(huán)，嵌入等。對于大型數(shù)據(jù)集和問題，可以將這些模型進一步組合以創(chuàng)建完整的神經(jīng)網(wǎng)絡它具有執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡計算的內(nèi)置功能，例如定義層，目標，激活功能，優(yōu)化器和大量工具，使處理圖像和文本數(shù)據(jù)更加容易。它帶有一些預處理的數(shù)據(jù)集和經(jīng)過訓練的模型，包括MNIST，VGG，Inception，SqueezeNet，ResNet等。它易于擴展，并支持添加包括功能和方法的新模塊。自然語言處理
您是否曾經(jīng)想過Google如何恰當?shù)仡A測您要搜索的內(nèi)容？Alexa，Siri和其他聊天機器人背后的技術是自然語言處理。NLP在設計基于AI的系統(tǒng)中發(fā)揮了巨大作用，該系統(tǒng)有助于描述人類語言與計算機之間的交互。
在此博客中，我們將重點介紹提供內(nèi)置功能以實現(xiàn)基于高級AI的系統(tǒng)的頂級自然語言處理包。
這是用于自然語言處理的頂級Python庫的列表：
NLTKspaCyGensimNLTK（自然語言工具包）
NLTK被認為是分析人類語言和行為的更佳Python軟件包。NLTK庫是大多數(shù)數(shù)據(jù)科學家的首選，它提供易于使用的界面，其中包含50多種語料庫和詞匯資源，有助于描述人與人之間的互動以及構建基于AI的系統(tǒng)（例如推薦引擎）。
這是NLTK庫的一些關鍵功能：
提供一套數(shù)據(jù)和文本處理方法，用于文本分析的分類，標記化，詞干，標記，解析和語義推理。包含用于工業(yè)級NLP庫的包裝器，以構建復雜的系統(tǒng)，以幫助進行文本分類并查找人類語音的行為趨勢和模式它帶有描述計算語言學實現(xiàn)的綜合指南和完整的API文檔指南，可幫助所有新手開始使用NLP。它擁有龐大的用戶和專業(yè)人員社區(qū)，它們提供全面的教程和快速指南，以學習如何使用Python進行計算語言學。spaCy
spaCy是一個免費的開源Python庫，用于實現(xiàn)高級自然語言處理（NLP）技術。當您處理大量文本時，重要的是要了解文本的形態(tài)學意義以及如何將其分類以理解人類語言。通過spaCY可以輕松實現(xiàn)這些任務。
這是spaCY庫的一些關鍵功能：
除了語言計算外，spaCy還提供了單獨的模塊來構建，訓練和測試統(tǒng)計模型，從而更好地幫助您理解單詞的含義。帶有各種內(nèi)置的語言注釋，可幫助您分析句子的語法結構。這不僅有助于理解測試，還有助于查找句子中不同單詞之間的關系。它可用于對包含縮寫和多個標點符號的復雜嵌套令牌應用令牌化。除了非常強大和快速之外，spaCy還提供對51種以上語言的支持。Gensim
Gensim是另一個開源Python軟件包，其建模旨在從大型文檔和文本中提取語義主題，以通過統(tǒng)計模型和語言計算來處理，分析和預測人類行為。無論數(shù)據(jù)是原始數(shù)據(jù)還是非結構化數(shù)據(jù)，它都有能力處理龐大的數(shù)據(jù)。
以下是Geni的一些主要功能：
它可用于構建可通過理解每個單詞的統(tǒng)計語義來有效分類文檔的模型。它帶有諸如Word2Vec，F(xiàn)astText，潛在語義分析之類的文本處理算法，這些算法研究文檔中的統(tǒng)計共現(xiàn)模式，以過濾掉不必要的單詞并構建僅具有重要功能的模型。提供可以導入并支持各種數(shù)據(jù)格式的I / O包裝器和讀取器。它具有簡單直觀的界面，可供初學者輕松使用。API學習曲線也很低，這解釋了為什么許多開發(fā)人員喜歡此庫。
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文章題目：FastText在Linux系統(tǒng)下的應用(fasttextlinux)
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