Xử lý ngôn ngữ tự nhiên Python và một số thư viện ngôn ngữ tự nhiên

1. Tìm hiểu xử lý ngôn ngữ tự nhiên Python là gì?

1.1. Bạn đã biết ngôn ngữ tự nhiên Python là gì?

Ngôn ngữ tự nhiên là các ngôn ngữ mà các động vật dùng để giao tiếp với nhau và con người là một động vật bậc cao sử dụng ngôn ngữ để giao tiếp. Ngôn ngữ tự nhiên Python là những ngôn ngữ mà lập trình Python sử dụng để xử lý các quá trình giao tiếp của con người và đem lại cho con người những lợi ích nhất định.

Ngôn ngữ tự nhiên Python sẽ bao gồm chữ viết và giọng nói, giúp bạn nhận dạng tiếng nói và chữ viết dễ dàng. Đồng thời, giúp bạn bảo mật và tìm kiếm thông tin dễ dàng nhờ xử lý các ngôn ngữ tự nhiên trong Python.

1.2. Tại sao nên xử lý ngôn ngữ tự nhiên qua Python?

Ngôn ngữ lập trình Python được ra đời từ năm 1991 và đóng vai trò là một ngôn ngữ thông dịch. Sau hơn 20 năm phát triển, Python trở thành ngôn ngữ được sử dụng nhiều nhất trong nghiên cứu khoa học và lập trình.

1.2.1. Python đơn giản và dễ sử dụng

So với các ngôn ngữ lập trình khác, Python là một ngôn ngữ dễ dàng sử dụng. Do đó, có rất nhiều trường Đại học sử dụng ngôn ngữ Python để cho các sinh viên học về lập trình máy tính.

Đồng thời, có rất nhiều công ty sử dụng các ngôn ngữ tự nhiên của Python để xây dựng các hệ thống như Youtube, Dropbox, Google, Instagram,... vì ngôn ngữ này ứng dụng cao và được sử dụng cho nhiều ngôn ngữ lập trình.

1.2.2. Python code ngắn hơn PHP hoặc Java

Nếu so sánh Python với Java hoặc PHP thì ngôn ngữ lập trình Python ngắn hơn rất nhiều so với hai loại ngôn ngữ này. Bạn dễ dàng sử dụng ngôn ngữ Python để tự do bay bổng ngôn ngữ của mình.

Python xử lý ngôn ngữ tuyệt vời, do đó khi sử dụng Python để xử lý ngôn ngữ tự nhiên sẽ là một lựa chọn hợp lý.

1.2.3. Nhận diện giọng nói qua Python

Ngôn ngữ tự nhiên Python được sử dụng để chuyển giọng nói thành văn bản hoặc chuyển văn bản thành giọng nói miễn phí. Nhờ vậy, con người thao tác trên thiết bị dễ dàng và nhanh chóng hơn, thay thế cho việc gõ cả một đoạn văn dài. Đây cũng là phát minh hỗ trợ rất nhiều cho những người khiếm thị.

2. Các thư viện xử lý ngôn ngữ tự nhiên Python tốt nhất

Python được coi là ngôn ngữ nền tảng cho việc mô phỏng, nghiên cứu hay giải quyết các vấn đề khoa học, với tính năng nổi bật là xử lý các cấu trúc dữ liệu và mã nguồn mở, bao gồm cả các bài toán về xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Đặc biệt, lĩnh vực xử lý các ngôn ngữ tự nhiên đều được các nhà nghiên cứu, giáo sư, tiến sĩ, học giả, sinh viên, học sinh,... sử dụng phổ biến.

2.1. Ngôn ngữ Natural Language Toolkit

Ngôn ngữ Natural Language Toolkit có nghĩa là bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên, đây là một nền tảng dẫn đầu để xây dựng các chương trình Python làm việc với nguồn dữ liệu của con người.

Ngôn ngữ này cung cấp cho người dùng hơn 50 tài nguyên từ vựng và ngữ liệu (corpora), đặc biệt là WordNet cùng với những thư viện tích hợp các bài toán phân loại, tìm từ gốc (stemming) và token hóa (tokenization).

Bên cạnh đó, ngôn ngữ Natural Language Toolkit còn là công cụ tuyệt vời giúp giải quyết các bài toán và là công cụ tuyệt vời để giảng dạy Python. Nếu bạn học Thạc sĩ và Tiến sĩ chuyên ngành công nghệ thông tin, thì đây là một ngôn ngữ bắt buộc mà bạn cần nắm vững và thường xuyên sử dụng.

2.2. Ngôn ngữ Polyglot

Đây là một thư viện ngôn ngữ hỗ trợ các ngôn ngữ với quy mô vô cùng lớn và kèm theo nhiều tính năng như: Dò ngôn ngữ, token hóa, gắn thẻ POS, nhận dạng tên thực thể (NER), phân tích cảm xúc (sentiment analysis), word embedding.

Bên cạnh đó, Polyglot còn phụ thuộc vào một số thư viện như libicu-dev và Numpy, do vậy bạn nên cài đặt những thư viện này trước. Thư viện ngôn ngữ này phù hợp trong việc phân tích đa ngôn ngữ hay dịch thuật.

2.3. Ngôn ngữ spaCy

Đây là một thư viện tiên tiến về xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong Python và Cython. SpaCy chứa các mô hình thống kê về vector từ vựng và được huấn luyện trước, bên cạnh đó hỗ trợ token hóa hơn 49 ngôn ngữ khác nhau.

SpaCy xử lý nhanh trong việc phân tích ngữ pháp, gắn thẻ và nhận dạng thực thể được đặt tên trong mô hình mạng nơ-ron tích chập được tích hợp học sâu.

2.4. Ngôn ngữ Gensim

Ngôn ngữ Gensim đóng vai trò là một thư viện để mô hình hóa và lập các mục tài liệu cũng như rút trích các tính tương tự với các ngữ liệu lớn. Các đối tượng sử dụng Gensim chủ yếu là rút trích thông tin và cộng đồng xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Gensim bao gồm các thuật toán như word2vec, fastText và doc2vec, song song với các ngữ nghĩa (LSI, LSA, SVD), phân bổ Dirichlet tiềm ẩn (LDA), phân rã trận không âm (NMF) và các phép chiếu ngẫu nhiên và tf-idf.

2.5. Ngôn ngữ TextBlob

Đây là thư viện nổi bật giúp bạn xử lý các dữ liệu văn bản, cung cấp API để đơn giản thực thi các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên như: Rút trích cụm danh từ, đánh dấu POS, phân loại (Naive Bayes, Decision Tree), phân tích cảm xúc, tích hợp WordNet, diễn kịch, parsing...

2.6. Ngôn ngữ Pattern

Pattern đóng vai trò là module khai thác các nguồn dữ liệu trên web bằng ngôn ngữ lập trình Python. Pattern sử dụng các công cụ khai thác dữ liệu như trình thu thập dữ liệu web, Google, Wikipedia API, Twitter trình phân tích cú pháp HTML DOM.

Bên cạnh đó, Pattern giúp người dùng học máy (SVM, mô hình không gian vector, gom cụm), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (POS, WordNet, tìm kiếm n-gram, phân tích cảm xúc) và phân tích mạng bằng biểu đồ trung tâm hay trực quan hóa.

2.7. Ngôn ngữ PyNLPl

PyNLPl là một thư viện chứa nhiều midule giúp người dùng thực thi các vấn đề ít phổ biến hoặc phổ biến trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Bạn có thể sử dụng ngôn ngữ này để thực thi các tác vụ cơ bản như danh sách tần số từ vựng, rút trích n-gram và xây dựng các mô hình ngôn ngữ đơn giản. Điểm đặc biệt nhất của PyNLPl là có chứa các thư viện mở rộng để có thể làm việc với FoLiA XML (là định dạng cho Chú thích Ngôn ngữ).

2.8. Ngôn ngữ CoreNLP

CoreNLP hay đúng hơn là Stanford CoreNLP là một thư viện ngôn ngữ được nhóm xử lý ngôn ngữ tự nhiên phát triển ở trường Stanford. Nhóm này gồm giảng viên, giáo sư, sinh học và nghiên cứu sinh đam mê và ưa thích về các lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và ngôn ngữ con người.

Mục tiêu của CoreNLP là có thể áp dụng các công cụ phân tích ngôn ngữ đến các đoạn văn bản dễ dàng. Đồng thời, CoreNLP tích hợp bởi parsing, tích hợp các bài toán về POS, rút trích thông tin và phân tích các cảm xúc được áp dụng cho học sâu và thống kê.

Hy vọng rằng qua bài viết này, bạn đã biết được những thông tin về xử lý ngôn ngữ tự nhiên Python cùng với thư viện xử lý ngôn ngữ tự nhiên được ứng dụng trong Python. Ngoài các ngôn ngữ kể trên, còn có rất nhiều ngôn ngữ khác được sử dụng trong thư viện Python nhưng không quá phổ biến và tùy theo các trường hợp cụ thể. Bạn nên dựa vào ngành học và công việc của mình để lựa chọn thư viện Python sao cho phù hợp nhất.