Погружение в бездну текста: Как Python открывает нам мир естественного языка

Добро пожаловать, дорогие читатели, в увлекательное путешествие по миру обработки естественного языка (NLP) с нашим верным спутником — языком программирования Python. Мы, как блогеры, ежедневно сталкиваемся с огромным количеством текстовой информации: от комментариев и отзывов до научных статей и юридических документов. Порой кажется, что разобраться в этом потоке данных — задача непосильная. Но что, если мы скажем вам, что существуют мощные инструменты, позволяющие не просто читать текст, а понимать его, извлекать смысл, чувства и даже предсказывать тенденции? Именно об этом мы сегодня и поговорим, раскрывая секреты NLP на личном опыте.

Мы помним времена, когда работа с текстом для компьютера была сродни попытке понять иностранный язык без словаря. Компьютеры видят слова как набор символов, а не как носителей значений. Наша задача как специалистов по данным и просто любопытных исследователей — научить машины видеть за этими символами целые концепции, эмоции и связи. В этой статье мы шаг за шагом покажем, как Python превратился в де-факто стандарт для NLP, предлагая бесчисленное множество библиотек и фреймворков, которые значительно упрощают эту сложную, но невероятно интересную работу. Приготовьтесь, нас ждет глубокое погружение!

Начинаем с основ: Предобработка текста, первый шаг к пониманию

Прежде чем мы сможем заставить компьютер "читать" текст, нам необходимо его подготовить. Представьте, что вы собираетесь приготовить сложное блюдо: сначала нужно помыть, почистить и нарезать ингредиенты. В NLP это называется предобработкой текста, и она является краеугольным камнем любой успешной задачи. Без качественной предобработки наши модели будут работать неэффективно, а результаты будут далеки от идеала. Мы всегда уделяем этому этапу особое внимание, ведь именно здесь закладывается фундамент для всего дальнейшего анализа.

Токенизация и Стемминг с NLTK

Наш путь в NLP часто начинается с библиотеки NLTK (Natural Language Toolkit) — это своего рода швейцарский нож для работы с текстом. Первое, что мы делаем, это токенизация. Токенизация — это процесс разбиения текста на более мелкие значимые единицы, или "токены". Обычно токенами являются слова или пунктуация. Например, предложение "Мы любим Python!" будет разбито на токены ["Мы", "любим", "Python", "!"]. NLTK предлагает различные токенизаторы, позволяющие нам выбрать наиболее подходящий для конкретной задачи. Мы используем как `word_tokenize` для слов, так и `sent_tokenize` для разбиения на предложения.

После токенизации мы часто переходим к стеммингу. Стемминг — это процесс усечения слов до их корневой формы (стема), удаляя суффиксы и префиксы. Например, слова "бегущий", "бегал", "бежать" могут быть приведены к стему "бег". Это помогает нам уменьшить количество уникальных слов в корпусе и рассматривать разные формы одного слова как одно целое. NLTK предоставляет несколько стеммеров, таких как PorterStemmer и SnowballStemmer. Мы часто выбираем SnowballStemmer, так как он поддерживает несколько языков и обычно дает более точные результаты, чем Porter для русского языка, хотя и не идеален.

Лемматизация: За пределами простого усечения

Хотя стемминг и полезен, у него есть свои недостатки. Стеммер может усечь слово до формы, которая не является реальным словом (например, "красивый" -> "красив"). Здесь на помощь приходит лемматизация. Лемматизация, это процесс приведения слова к его базовой словарной форме, называемой леммой. Например, "бегущий", "бегал", "бежать" будут приведены к лемме "бежать". Лемматизация более сложна, чем стемминг, поскольку она требует знания морфологии языка и часто использует словари.

Мы активно используем `WordNetLemmatizer` из NLTK, который работает хорошо для английского языка. Для русского же языка мы часто обращаемся к библиотекам, которые лучше справляются с богатой морфологией, таким как `spaCy` или даже `pymorphy2`. В отличие от стемминга, лемматизация гарантирует, что полученная форма слова будет осмысленной и грамматически корректной, что критически важно для многих задач, где важен точный смысл.

Регулярные выражения в предобработке текста

Регулярные выражения (re) — это мощный инструмент для поиска и манипуляции строками, который мы постоянно используем на этапе предобработки. Они позволяют нам выполнять такие задачи, как:

1. Удаление HTML-тегов из веб-скрейпнутого текста.
2. Удаление URL-адресов.
3. Очистка текста от специальных символов или чисел, если они не несут смысловой нагрузки.
4. Приведение всего текста к нижнему регистру для унификации.
5. Нормализация пунктуации, например, замена нескольких пробелов на один.

Мы часто начинаем предобработку с серии операций с `re`, чтобы "отмыть" текст от лишнего "шума". Это позволяет нам получить чистый и однородный корпус данных, с которым нашим моделям будет гораздо легче работать.

Извлечение смысла: От слов к векторам

После того как мы очистили и нормализовали наш текст, возникает следующий вопрос: как компьютер может "понять" эти слова? Компьютеры оперируют числами, а не словами. Поэтому нам нужно преобразовать слова и предложения в числовые представления, или векторы. Этот процесс называется векторизацией текста, и он является одним из наиболее фундаментальных и активно развивающихся направлений в NLP. Мы видели, как методы векторизации эволюционировали от простых подсчетов до сложных нейросетевых моделей, и каждый новый шаг открывал нам невиданные возможности.

Разработка собственных векторизаторов текста

На заре нашего пути в NLP мы осваивали классические методы векторизации, такие как CountVectorizer и TfidfVectorizer из библиотеки Scikit-learn.

• CountVectorizer: Этот метод просто подсчитывает частоту каждого слова в документе. Он создает матрицу, где строки — это документы, а столбцы — уникальные слова из всего корпуса, а значения в ячейках — количество вхождений слова в документ. Это простая, но эффективная техника, которая дает нам базовое представление о содержании текста.
• TfidfVectorizer (Term Frequency-Inverse Document Frequency): TF-IDF идет дальше, чем просто подсчет. Он не только учитывает, как часто слово встречается в документе (TF), но и насколько оно уникально для этого документа по сравнению со всем корпусом (IDF). Слова, которые часто встречаются во многих документах (например, "и", "в", "на"), получают низкий вес, тогда как слова, специфичные для конкретного документа, получают высокий вес. Мы часто используем TF-IDF, когда нам нужно выделить ключевые слова, наиболее релевантные для каждого документа.

Эти векторизаторы являются отличной отправной точкой и до сих пор широко используются в различных задачах классификации и кластеризации текстов.

Word Embeddings: От статики к контексту

Классические векторизаторы не учитывают семантическое сходство слов. То есть, "король" и "королева" будут рассматриваться как два совершенно разных слова, несмотря на их смысловую близость. Здесь на сцену выходят Word Embeddings — это плотные векторные представления слов, которые улавливают их семантические и синтаксические отношения. Мы были поражены, когда впервые увидели, как "король" ⎼ "мужчина" + "женщина" = "королева" в этих векторных пространствах!

Мы активно используем следующие подходы:

1. Word2Vec (Gensim): Разработанный Google, Word2Vec позволяет нам обучать нейронную сеть для создания векторных представлений слов. Он предлагает две архитектуры: Skip-gram (предсказывает контекст по слову) и CBOW (предсказывает слово по контексту). Gensim — отличная библиотека для работы с Word2Vec, позволяющая нам легко обучать собственные модели на больших корпусах текста.
2. GloVe: (Global Vectors for Word Representation), это еще один популярный метод, который сочетает в себе статистические методы и методы на основе нейронных сетей. Он строит векторы, основываясь на глобальной статистике совместной встречаемости слов. Мы часто используем предварительно обученные модели GloVe для английского языка, чтобы сэкономить время и получить качественные эмбеддинги.
3. FastText: Разработанный Facebook, FastText является расширением Word2Vec, который учитывает подсловные единицы (n-граммы символов). Это делает его особенно полезным для работы с редкими словами и морфологически богатыми языками, а также для языков, где отсутствуют большие предварительно обученные модели. Мы обнаружили, что FastText прекрасно справляется с задачей создания векторов для слов, которые не встречались в обучающем корпусе.

Векторизация предложений и документов: Doc2Vec и Sentence Transformers

Если Word Embeddings дают нам векторы для отдельных слов, то как быть с целыми предложениями или документами? Здесь нам на помощь приходят Doc2Vec (также из Gensim) и современные Sentence Transformers.

• Doc2Vec: Это расширение Word2Vec, которое позволяет нам создавать векторные представления для целых документов или абзацев. Мы можем использовать эти векторы для поиска семантически похожих документов, кластеризации или классификации.
• Sentence Transformers: Это мощный фреймворк, основанный на трансформерных архитектурах, который позволяет нам получать высококачественные эмбеддинги для предложений и документов. Они улавливают контекст и семантику гораздо лучше, чем классические Doc2Vec, и являются нашим выбором для задач, требующих глубокого понимания смысла предложений, таких как поиск семантического сходства или построение вопросно-ответных систем.

Глубже в смысл: От сущностей до эмоций

Когда у нас есть числовые представления текста, мы можем начать решать более сложные и увлекательные задачи. Это именно то, что делает NLP таким мощным: мы переходим от простого преобразования к извлечению значимой информации и даже пониманию человеческих эмоций, заложенных в тексте. Мы были свидетелями того, как эти методы изменили способ взаимодействия с информацией, от автоматизации поддержки клиентов до глубокого анализа рыночных тенденций.

Распознавание именованных сущностей (NER) с spaCy и Flair

NER — это задача по обнаружению и классификации именованных сущностей в тексте, таких как имена людей, организаций, географических объектов, дат и т.д. Это крайне полезно для структурирования неструктурированного текста.

• spaCy: Мы считаем spaCy одной из лучших библиотек для продакшн-уровня NLP. Она быстрая, эффективная и поставляется с предварительно обученными моделями для различных языков, включая русский. Использование spaCy для быстрого NER позволяет нам легко извлекать сущности из текста. Нам особенно нравится ее способность выполнять синтаксический парсинг, что помогает в понимании структуры предложения.

• Flair: Для более продвинутых задач NER и языков с богатой морфологией мы часто обращаемся к Flair. Это мощная библиотека, которая использует глубокие нейронные сети (в частности, рекуррентные сети) для создания контекстуализированных строковых эмбеддингов. Flair часто демонстрирует высокую точность и позволяет нам добиваться отличных результатов, особенно когда нам нужно распознавать сущности в текстах с высокой вариативностью.
• CRF (Conditional Random Fields): Хотя и не является нейросетевым подходом, CRF до сих пор используется для NER, особенно когда у нас есть относительно небольшой размеченный корпус данных и мы хотим получить интерпретируемую модель. Мы применяем CRF, когда нам требуется более контролируемый подход к извлечению сущностей;

Оценка качества NER-моделей (F1-score, Precision, Recall) всегда является ключевым этапом в нашей работе, чтобы убедиться в надежности извлеченных данных.

Анализ тональности (Sentiment Analysis)

Анализ тональности, или сентимент-анализ, — это процесс определения эмоциональной окраски текста (положительная, отрицательная, нейтральная). Это одна из самых востребованных задач в NLP, и мы используем ее для анализа отзывов клиентов, сообщений в социальных сетях и даже финансовых новостей.

• VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner): Для английского языка VADER является отличным инструментом. Он основан на правилах и словарях, что делает его быстрым и достаточно точным для социальных медиа, поскольку он учитывает смайлики, сокращения и знаки пунктуации. Мы часто используем его для первоначальной оценки тональности.
• TextBlob: TextBlob предоставляет простой API для выполнения общих задач NLP, включая анализ тональности. Он удобен для быстрого прототипирования и небольших проектов. Мы используем TextBlob для определения языка и базового сентимент-анализа, но понимаем его ограничения и при необходимости переходим к более сложным моделям.
• Трансформеры (Hugging Face): Для более сложных задач, требующих глубокого контекстуального понимания, мы обращаемся к моделям на основе трансформеров из библиотеки Hugging Face. Они позволяют нам проводить анализ тональности сообщений в социальных сетях с учетом сарказма и иронии, что является крайне сложной задачей для классических методов. Мы также применяем BERT для задач классификации тональности, достигая высокой точности.

Анализ тональности отзывов о продуктах, фильмах или ресторанах, а также анализ тональности финансовых новостей стали неотъемлемой частью нашей работы.

Тематическое моделирование (Topic Modeling) с Gensim

Тематическое моделирование позволяет нам автоматически обнаруживать скрытые темы в большом корпусе документов. Это как если бы мы могли прочитать тысячи статей и сразу понять, о чем каждая из них, не читая их по отдельности.

• LDA (Latent Dirichlet Allocation): LDA — один из самых популярных алгоритмов тематического моделирования. Gensim предоставляет прекрасную реализацию LDA, позволяя нам легко обучать модели и извлекать темы из наших текстовых данных. Мы используем его для анализа текстов отзывов, блогов и форумов, выявляя основные обсуждаемые темы.
• LSI (Latent Semantic Indexing): LSI также используется для тематического моделирования и основан на сингулярном разложении матрицы TF-IDF. Gensim поддерживает LSI, и мы часто сравниваем результаты LDA и LSI, чтобы выбрать наиболее подходящую модель для конкретной задачи.
• NMF (Non-negative Matrix Factorization): NMF, еще один мощный метод для тематического моделирования, особенно когда мы работаем с разреженными матрицами. Мы сравниваем LDA и NMF, чтобы понять, какой из них лучше выявляет четкие и интерпретируемые темы.
• TextRank для выделения тем: TextRank, вдохновленный PageRank, может быть использован для извлечения ключевых фраз и предложений, которые представляют собой основные темы документа. Мы применяем TextRank для суммаризации и выделения тем.

Тематическое моделирование стало нашим незаменимым инструментом для анализа больших массивов неструктурированных текстовых данных, помогая нам выявлять скрытые паттерны и тенденции.

Продвинутые техники и прикладные задачи

Мир NLP постоянно развивается, и мы, как блогеры и практики, всегда стремимся быть в курсе последних достижений. От простых классификаторов до сложных нейросетей, способных генерировать текст, — возможности Python в NLP кажутся безграничными. Мы видели, как эти продвинутые техники трансформируют целые отрасли, и с удовольствием делимся нашим опытом их применения.

Классификация текстов со Scikit-learn и глубоким обучением

Классификация текстов — это одна из самых распространенных задач в NLP, где мы присваиваем тексту одну или несколько категорий. Будь то спам-фильтрация, категоризация новостей или анализ отзывов, классификация играет ключевую роль.

• Scikit-learn: Scikit-learn — это наш основной инструмент для классического машинного обучения, и он отлично подходит для классификации текстов. Мы используем такие алгоритмы, как SVM (Support Vector Machines), Наивный Байесовский классификатор, Логистическая регрессия. Сначала мы векторизуем текст с помощью TF-IDF или CountVectorizer, а затем обучаем классификатор. Мы всегда сравниваем различные методы машинного обучения для NLP, чтобы выбрать наиболее эффективный для конкретной задачи.
• PyTorch/TensorFlow и LSTM-сети: Когда классические методы не справляются с нюансами языка, мы обращаемся к глубокому обучению. Создание нейросетей NLP с PyTorch или TensorFlow, особенно с использованием LSTM (Long Short-Term Memory) сетей, позволяет нам улавливать долгосрочные зависимости в тексте. LSTM-сети эффективно работают с последовательными данными, такими как текст, и помогают нам создавать более точные классификаторы.
• BERT для классификации: В последние годы трансформерные модели, такие как BERT, стали стандартом де-факто для многих задач NLP. Мы применяем BERT для задач классификации, тонко настраивая (Fine-tuning) предварительно обученные модели на наших данных. Это дает нам беспрецедентную точность, поскольку BERT понимает контекст слов гораздо глубже, чем предыдущие модели.

Мы активно используем эти методы для автоматической категоризации статей, новостей и анализа пользовательских запросов.

Трансформеры (Hugging Face) и глубокий NLP

Появление архитектуры трансформеров и библиотеки Hugging Face произвело революцию в NLP. Эти модели, такие как BERT, GPT, RoBERTa и другие, способны понимать и генерировать человеческий язык с невероятной точностью.

• Для сложных задач NLP: Мы используем трансформеры для решения широкого спектра задач, от распознавания эмоций до суммаризации текста. Их способность улавливать контекстную информацию делает их незаменимыми.
• Генерация текста (GPT): Мы экспериментируем с Transformer-моделями для генерации текста, например, для создания диалогов, автоматического перефразирования или даже для генерации кода. Это открывает двери для автоматического создания контента и интеллектуальных ассистентов.
• Машинный перевод: Transformer-модели также являются основой для современных систем машинного перевода, и мы используем их для разработки систем автоматического перевода узкоспециализированных текстов.

Тонкая настройка предварительно обученных моделей на наших специфических данных позволяет нам достигать выдающихся результатов, даже с относительно небольшими наборами данных.

Разработка систем вопросно-ответных систем (QA) и суммаризации текста

Мечта о компьютере, который может отвечать на вопросы и кратко излагать длинные тексты, становится реальностью благодаря NLP.

• QA системы: Мы активно работаем над разработкой систем вопросно-ответных систем, которые могут извлекать ответы непосредственно из текстовых документов. Это требует глубокого понимания текста и способности находить релевантные фрагменты.
• Суммаризация текста: Суммаризация текста — это процесс создания краткого, но информативного изложения более длинного документа. Мы различаем два основных подхода:

• Экстрактивная суммаризация: Выбирает наиболее важные предложения или фразы из исходного текста и объединяет их. Мы используем такие методы, как TextRank, для извлечения ключевых предложений.
• Абстрактивная суммаризация: Генерирует новый текст, который может не содержать предложений из оригинала, но передает его суть. Это более сложная задача, требующая глубокого обучения, часто с использованием Transformer-моделей.

Мы постоянно сравниваем модели суммирования, чтобы выбрать наиболее подходящий подход для разных типов документов.

Инструменты и экосистема Python для NLP

Экосистема Python для NLP невероятно богата и разнообразна. Помимо основных библиотек, о которых мы уже говорили, существует множество специализированных инструментов, которые делают нашу работу более эффективной и приятной. Мы постоянно исследуем новые библиотеки и методы, чтобы расширять наши возможности.

Библиотеки для специфических задач

Мы часто сталкиваемся с задачами, требующими специализированных инструментов:

• Beautiful Soup для веб-скрейпинга текста: Прежде чем анализировать текст с веб-сайтов, его нужно извлечь. Beautiful Soup — это наш незаменимый инструмент для парсинга HTML и XML документов, позволяющий нам легко извлекать текстовый контент.
• PyMuPDF для извлечения текста из PDF: Работа с PDF-документами — отдельная головная боль. PyMuPDF (или `fitz`) позволяет нам эффективно извлекать текст, изображения и метаданные из PDF-файлов, что критически важно для анализа юридических или научных документов.
• Polyglot для мультиязычности: Когда мы работаем с текстами на разных языках, Polyglot становится нашим верным помощником. Он предоставляет функциональность для определения языка, токенизации, NER и лемматизации для многих языков.
• Stanza для языков с богатой морфологией: Stanza (разработанная Stanford NLP Group) — это еще одна мощная библиотека, особенно ценная для языков с богатой морфологией, таких как русский. Она предлагает современные нейросетевые модели для токенизации, POS-теггинга, лемматизации и синтаксического анализа. Мы активно используем Stanza для русского языка, где NLTK может быть недостаточно точным.
• RASA Framework для чат-ботов: Если речь идет о разработке чат-ботов, Rasa Framework — это наш выбор. Он предоставляет комплексный набор инструментов для создания диалоговых систем, включая понимание естественного языка (NLU) и управление диалогом.

Анализ и визуализация текстовых данных

Визуализация помогает нам понять данные и презентовать результаты:

• Word Clouds и Heatmaps: Word Clouds (облака слов) — это простой, но эффективный способ визуализировать частоту слов. Heatmaps (тепловые карты) могут быть использованы для визуализации матриц сходства документов или корреляций.
• Sweetviz для анализа текстовых данных: Sweetviz, это отличная библиотека для автоматического разведочного анализа данных, включая текстовые поля. Она генерирует красивые и информативные отчеты, которые помогают нам быстро получить представление о наших текстовых данных.

Дополнительные утилиты

Мы также активно используем ряд других библиотек, которые упрощают нашу работу:

• TextBlob для простого NLP: Как уже упоминалось, TextBlob, это удобная библиотека для быстрого выполнения базовых задач NLP.
• Textacy: Textacy — это библиотека, построенная поверх spaCy, которая предоставляет более высокоуровневые инструменты для анализа текста, такие как извлечение n-грамм, ключевых фраз, анализ зависимостей.
• Jellyfish для сравнения строк: Для задач, связанных со сравнением строк, например, для поиска дубликатов или проверки орфографии, Jellyfish предоставляет различные алгоритмы расстояния редактирования.
• TextDistance для измерения сходства: TextDistance, это еще одна полезная библиотека, которая реализует множество алгоритмов для измерения сходства между строками и документами, что мы используем для поиска плагиата или сравнения документов.

Решение реальных проблем: От чат-ботов до фактчекинга

NLP на Python — это не просто академические упражнения, это мощный инструмент для решения реальных бизнес-задач и повседневных вызовов. Мы видели, как эти технологии применяются в самых разных областях, от автоматизации рутинных процессов до создания интеллектуальных систем, способных принимать решения. Наш опыт показывает, что границы применения NLP постоянно расширяются.

Конкретные примеры применения

Мы применяем NLP для решения широкого спектра задач:

Область применения	Задачи NLP	Используемые инструменты/методы
Анализ отзывов клиентов	Анализ тональности, извлечение ключевых фраз, тематическое моделирование, выявление поведенческих паттернов.	VADER, TextBlob, Transformer-модели, LDA, NMF, RAKE, SpaCy.
Юридические документы	Извлечение дат и чисел, NER (стороны, суды, законы), суммаризация, поиск сходства документов, обнаружение плагиата.	PyMuPDF, SpaCy (кастомные NER), TextRank, TextDistance.
Социальные сети	Анализ тональности с учетом сарказма/сленга, выявление трендов (частотность слов, n-грамм), распознавание эмоций, категоризация сообщений.	Transformer-модели (BERT, RoBERTa), NLTK, Pattern, SpaCy, Stanza.
Медицинские записи	Извлечение медицинских сущностей (заболевания, симптомы, лекарства), суммаризация анамнеза, создание FAQ.	SpaCy (кастомные NER), Flair, Transformer-модели.
Автоматизация контента	Генерация текста (статьи, описания), автоматическое тегирование контента, суммаризация, проверка грамматики/орфографии.	Transformer-модели (GPT), TextBlob, NLTK, SpaCy.

Управление данными и вызовы

Работа с текстовыми данными всегда сопряжена с определенными вызовами, и мы научились их преодолевать:

• Обработка неструктурированного текста: Очистка данных: Это критически важно. Мы часто сталкиваемся с неполными, ошибочными данными, дубликатами, HTML-тегами. Для этого мы разрабатываем инструменты для очистки текста от HTML-тегов, нормализации пунктуации, удаления стоп-слов и исправления орфографии.
• Обработка многоязычных текстовых корпусов: Мир не ограничивается английским. Мы используем Polyglot и Stanza для работы с нелатинскими алфавитами и языками с богатой морфологией.
• Обработка больших текстовых массивов (Big Data NLP): Когда данных становится очень много, мы используем Gensim для эффективной работы с большими корпусами и оптимизируем наши процессы с использованием GPU-ускорения.
• Анализ стилистики текстов (авторский почерк): Это интересная задача, где мы пытаемся определить авторство текста или анализировать его стиль, используя метрики лексического богатства, частотности n-грамм и специфические синтаксические конструкции.

Будущее NLP и наши рекомендации

Мир NLP постоянно развивается, и то, что было передовой технологией вчера, сегодня уже становится стандартом. Появление трансформерных архитектур и предварительно обученных моделей открыло новую эру в обработке естественного языка, сделав многие ранее недостижимые задачи обыденными. Мы уверены, что этот тренд будет только усиливаться, и Python останется ключевым инструментом в этой революции.

Мы рекомендуем всегда начинать с основ: освоить NLTK и spaCy для предобработки. Затем перейти к векторизации и классическим моделям машинного обучения со Scikit-learn. И только после этого погружаться в мир глубокого обучения с PyTorch/TensorFlow и трансформерами Hugging Face. Не забывайте о важности качественной предобработки и выбора правильных метрик для оценки ваших моделей. Экспериментируйте, сравнивайте подходы и не бойтесь пробовать что-то новое.

Мы надеемся, что это погружение в мир NLP с Python оказалось для вас таким же увлекательным, как и для нас. Возможности, которые открывает перед нами анализ естественного языка, поистине безграничны. Продолжайте учиться, экспериментировать и творить, ведь именно так мы вместе строим будущее, где машины не просто обрабатывают, но и по-настоящему понимают человеческий язык.

На этом статья заканчивается.

Подробнее

NLTK токенизация	spaCy NER	Gensim LDA	Scikit-learn классификация текста	Word2Vec Python
Анализ тональности VADER	Трансформеры Hugging Face	Лемматизация NLTK spaCy	Векторизация TF-IDF	Python NLP инструменты