NLTK: Natürliche Sprachverarbeitung in Python (2024)

In unserem Kapitel findest Du alle Grundlagen, die Du brauchst.
Zur Wiederholung: Native Funktionen sind Funktionen, die keine zusätzlichen Bibliotheken importieren müssen, um sie zu verwenden.

Die natürliche Sprachverarbeitung, auch Natural Language Processing oder NLP genannt, ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz. Sie zielt darauf ab, Menschen die Möglichkeit zu geben, mit Computern über natürliche Sprache zu interagieren.

Mithilfe dieser Technologie sollen Maschinen schließlich in der Lage sein, die menschliche Sprache zu entziffern und zu verstehen. Um dieses Ziel zu erreichen, wurden verschiedene Modelle, Techniken und andere Bibliotheken für Programmiersprachen entwickelt.

Was ist das Ziel? Computer darauf zu trainieren, Texte zu verarbeiten, zu verstehen, darauf basierende Vorhersagen zu treffen oder sogar neue Texte zu generieren, wie die KI GTP-3.

Das Trainieren von Computern, auch Machine Learning genannt, erfordert zunächst die Aggregation von Daten und deren Verwendung, um ein Modell zu „füttern“. Diese Daten werden vom Modell verarbeitet, das lernt, sie zu klassifizieren.

Jeden Tag werden auf Webseiten, in Blogs und sozialen Netzwerken riesige Mengen an Daten in Textform generiert. Durch die Analyse dieser Daten können Unternehmen die Internetnutzer und ihre Interessen verstehen, um neue Dienstleistungen und Produkte zu entwickeln.

Die Natürliche Sprachverarbeitung wird auf vielfältige Weise eingesetzt. Suchmaschinen wie Google und Yahoo verlassen sich auf diese Technologie, um die Bedeutung von Suchanfragen im Internet zu verstehen.

Soziale Netzwerke wie Facebook analysieren die Interessen der Nutzer, um ihnen gezielt Werbung anzubieten oder relevante Inhalte in ihrem Newsfeed zu präsentieren. Sprachassistenten wie Apple Siri oder Amazon Alexa basieren ebenfalls auf NLP, ebenso wie Spamfilter.

Das NLTK, oder Natural Language Toolkit, ist eine Suite von Softwarebibliotheken und Programmen. Sie wurde für die symbolische und statistische natürliche Sprachverarbeitung von Englisch in Python entwickelt. Es ist eine der leistungsfähigsten Bibliotheken für die natürliche Sprachverarbeitung.

Diese Toolsuite vereint die gängigsten Algorithmen der natürlichen Sprachverarbeitung wie Tokenizing, Part-of-Speech-Tagging, Stemming, Sentiment-Analyse, Topic-Segmentierung oder Named Entity Recognition.

Tokenization ist ein Prozess, bei dem ein Text in mehrere Unterteile, sogenannte Tokens, aufgeteilt wird. Mit dieser Methode können Statistiken aus dem Textkorpus extrahiert werden, z. B. die Anzahl der Sätze.

Diese Statistiken können dann verwendet werden, um die Parameter beim Trainieren eines Modells anzupassen. Diese Technik wird auch verwendet, um „Muster“ im Text zu finden, die für die Durchführung von Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung unerlässlich sind.

Die Stemming-Methode ermöglicht es, eine Reihe von Wörtern in einem Satz in eine Sequenz umzuwandeln. Wörter, die dieselbe Bedeutung haben, aber je nach Kontext variieren, werden so normalisiert. Das Ziel ist es, die Wurzel aus den verschiedenen Variationen des Wortes zu finden. Der NLTK umfasst mehrere „Stemmers“ wie den Porter Stemmer, den Snowball Stemmer und den Lancaster Stemmer.

Die Lemmatisierungstechnik ist ein algorithmischer Prozess, mit dem das Lemma eines Wortes auf der Grundlage seiner Bedeutung gefunden wird. Es handelt sich dabei um die morphologische Analyse von Wörtern, die darauf abzielt, seine Affixe zu entfernen. Auf NTLK wird die native morph-Funktion von WordNet für die Lemmatisierung verwendet.

Die Lemmatisierung kann mit oder ohne „POS tag“ oder „part-of-speech tag“ durchgeführt werden. Bei der letztgenannten Methode wird jedem Wort ein Tag (eine Markierung) zugewiesen, um die Genauigkeit des Wortes im Kontext des Datensatzes zu erhöhen.

Dieses Tag wird z. B. verwendet, um anzuzeigen, ob das Wort ein Verb oder ein Adjektiv ist, damit das System weiß, welches Affix dem Lemma hinzugefügt werden soll.

Es gibt viele Softwarebibliotheken, die sich der natürlichen Sprachverarbeitung widmen. Zu nennen ist hier spaCy, das vollständig optimiert ist und häufig im Deep Learning eingesetzt wird.

Die Bibliothek TextBlob funktioniert mit Python 2 und 3 und ermöglicht die Verarbeitung von Textdaten. Auf der Open-Source-Seite findet man Genism: sehr effizient und erweiterbar.

Pattern ist ein sehr leichtes NLP-Modul, das hauptsächlich für Web-Mining oder Crawling verwendet wird. Für massiv mehrsprachige Anwendungen ist Polyglot die beste Wahl.

Für das Parsing von mehreren Datenformaten wie FoLiA/Giza/Moses/ARPA/Timbl/CQL verwendet man PyNLPI oder Pineapple. Schließlich ist Vocabulary sehr nützlich, um semantische Informationen aus einem Text zu extrahieren. Dennoch ist die am häufigsten verwendete NLP-Bibliothek NLTK.

Zu lernen, wie man den NLTK benutzt, ist eine sehr nützliche Fähigkeit, die für die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) unerlässlich ist. Im Allgemeinen ist es ein Werkzeug, das du kennen musst, wenn du in der künstlichen Intelligenz und im Machine Learning arbeiten willst.

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