Погружение в Мир Текста: Как Мы Осваиваем NLP с Python, От Азов до Трансформеров

В современном мире, где информация является ключевым ресурсом, способность компьютеров понимать и обрабатывать человеческий язык становится не просто полезной, а абсолютно необходимой. Мы, как блогеры и энтузиасты технологий, постоянно ищем новые способы взаимодействия с данными, и текст, безусловно, занимает в этом особую нишу. Обработка естественного языка, или NLP (Natural Language Processing), с Python — это не просто набор инструментов, это целая философия, позволяющая нам извлекать смысл из хаоса слов, открывать скрытые паттерны и даже генерировать новые, осмысленные тексты.

Мы помним времена, когда работа с текстом на уровне машины казалась магией, доступной лишь избранным. Сегодня же, благодаря мощным библиотекам Python и активному развитию исследовательской мысли, эта магия стала доступна практически каждому, кто готов погрузится в мир алгоритмов и лингвистики. В этой статье мы хотим поделиться нашим опытом, рассказать о ключевых концепциях и инструментах, которые мы используем в нашей повседневной работе, и показать, как вы можете начать свой путь в NLP или углубить уже имеющиеся знания. Мы пройдем путь от базовой предобработки текста до создания сложных нейросетевых моделей, способных творить чудеса со словами. Присоединяйтесь к нам в этом увлекательном путешествии!

Первые Шаги: Подготовка Текста к Анализу

Прежде чем мы сможем заставить компьютер "понять" текст, его необходимо должным образом подготовить. Человеческий язык полон нюансов, неоднозначностей и беспорядка, который машинам не под силу обработать напрямую. Именно поэтому этап предобработки является одним из самых критичных и трудоемких в любом проекте NLP. Мы всегда начинаем с того, что превращаем сырой, неструктурированный текст в нечто более упорядоченное и пригодное для дальнейшего анализа. Этот процесс включает в себя несколько фундаментальных шагов, каждый из которых играет свою важную роль.

Мы часто сталкиваемся с тем, что данные приходят к нам в самых разных форматах: от обычных текстовых файлов до PDF-документов и веб-страниц. Первым делом мы используем такие инструменты, как Beautiful Soup для веб-скрейпинга, чтобы извлечь текст из HTML-страниц, или PyMuPDF для работы с PDF. После извлечения текста нам может понадобиться очистить его от HTML-тегов, лишних пробелов, специальных символов и другого "шума", который может исказить результаты анализа. Регулярные выражения (библиотека re в Python) становятся нашими верными помощниками на этом этапе, позволяя с хирургической точностью удалять ненужные элементы и стандартизировать формат текста;

Токенизация и Стемминг с NLTK

Одной из основ NLP является токенизация – процесс разбиения текста на более мелкие, неделимые единицы, называемые токенами. Обычно токенами выступают слова или пунктуационные знаки. Мы используем библиотеку NLTK (Natural Language Toolkit), которая предоставляет широкий набор инструментов для работы с текстом. NLTK позволяет нам легко токенизировать текст по словам (word_tokenize) или предложениям (sent_tokenize), что является первым шагом к созданию словарного запаса и дальнейшему анализу.

После токенизации мы часто прибегаем к стеммингу. Стемминг – это процесс сокращения слов до их корневой формы (стема), удаляя суффиксы и префиксы. Например, слова "бегущий", "бежал", "бегать" могут быть приведены к одной основе "бег". Это помогает уменьшить размер словаря и обрабатывать разные формы одного и того же слова как идентичные. NLTK предлагает несколько стеммеров, таких как Porter Stemmer и Snowball Stemmer. Мы часто используем Snowball Stemmer, поскольку он поддерживает множество языков, включая русский;

Наш опыт показывает, что стемминг, хотя и полезен, может быть довольно агрессивным, иногда обрезая слова слишком сильно и создавая несуществующие корни. Тем не менее, для многих задач, где важна высокая скорость обработки и снижение размерности данных, стемминг остается ценным инструментом.

Продвинутая Лемматизация и POS-теггинг со spaCy и Stanza

В отличие от стемминга, лемматизация стремится привести слово к его базовой словарной форме (лемме), которая имеет грамматическое значение. Например, "бегущий", "бежал", "бегать" будут приведены к лемме "бежать". Это более сложный процесс, требующий знания морфологии языка. Здесь на помощь приходят более продвинутые библиотеки, такие как spaCy и Stanza.

spaCy – это высокопроизводительная библиотека для NLP, ориентированная на производственное использование. Она предоставляет нам не только токенизацию и лемматизацию, но и POS-теггинг (Part-of-Speech Tagging), то есть определение части речи для каждого слова (существительное, глагол, прилагательное и т.д.). Для языков с богатой морфологией, таких как русский, spaCy является отличным выбором, так как она предлагает пред-обученные модели, способные точно выполнять эти задачи. Мы активно используем spaCy для быстрого и эффективного синтаксического парсинга, который позволяет нам понимать структуру предложений и взаимосвязи между словами.

Когда речь заходит о языках с особенно сложной морфологией или редких языках, мы обращаемся к Stanza (разработанной командой Стэнфордского университета). Stanza предлагает более глубокий морфологический анализ и поддержку множества языков, что делает её незаменимой при работе с многоязычными текстовыми корпусами. Она позволяет нам выполнять точную лемматизацию и POS-теггинг даже в самых сложных случаях.

Вот как мы сравниваем основные подходы к нормализации текста:

Метод	Описание	Пример	Плюсы	Минусы
Стемминг	Удаление аффиксов для получения корня слова.	"бегущий" -> "бег"	Простота, скорость, снижение размерности.	Может создавать несуществующие слова, терять смысл.
Лемматизация	Приведение слова к его словарной форме (лемме).	"бегущий" -> "бежать"	Сохраняет грамматический смысл, точнее.	Сложнее, медленнее, требует морфологических словарей.

Удаление Стоп-слов и Пунктуации

После нормализации мы обычно переходим к удалению стоп-слов – часто встречающихся, но малоинформативных слов, таких как предлоги, союзы, частицы ("и", "в", "на", "он", "она" и т.д.). Эти слова не несут значимой смысловой нагрузки для большинства задач NLP, но занимают место и увеличивают размерность данных. NLTK и spaCy предоставляют списки стоп-слов для различных языков, которые мы можем использовать или расширять собственными списками, специфичными для нашей предметной области.

Мы также удаляем пунктуацию, цифры и другие специальные символы, если они не являются критически важными для конкретной задачи. Например, для анализа тональности нам может быть важен восклицательный знак, но для тематического моделирования он, скорее всего, будет просто шумом. Этот этап помогает нам сосредоточиться на наиболее значимых словах и улучшить качество последующего анализа.

Векторизация Текста: От Слов к Числам

После тщательной предобработки текста наступает момент, когда мы должны превратить слова и предложения в числовые представления, которые могут быть обработаны машинообучающими алгоритмами. Этот процесс называется векторизацией текста или созданием встраиваний слов (Word Embeddings). Это ключевой этап, поскольку большинство алгоритмов машинного обучения работают исключительно с числами.

Традиционные Векторизаторы: CountVectorizer и TF-IDF

Наши первые шаги в векторизации текста часто начинаются с классических методов, таких как CountVectorizer и TfidfVectorizer из библиотеки Scikit-learn. Эти методы просты в понимании и реализации, но при этом достаточно эффективны для многих задач.

CountVectorizer создает матрицу, где каждая строка представляет документ, а каждый столбец – уникальное слово из всего корпуса. Значение в ячейке показывает, сколько раз данное слово встречается в документе. Это простой, но мощный способ представления текста, который, однако, не учитывает важность слова в контексте всего корпуса.

Для решения этой проблемы мы используем TfidfVectorizer (Term Frequency-Inverse Document Frequency). TF-IDF не только учитывает частоту слова в документе (Term Frequency, TF), но и присваивает ему вес, обратно пропорциональный частоте его встречаемости во всем корпусе документов (Inverse Document Frequency, IDF). Это означает, что редкие, но важные слова получают более высокий вес, чем часто встречающиеся, но малоинформативные слова (например, стоп-слова). Мы часто применяем TF-IDF для задач классификации текстов, где он показывает отличные результаты.

Вот пример того, как мы можем представить важность слов с помощью TF-IDF:

1. Слово "компьютер" часто встречается в документе, но редко в других документах корпуса → Высокий TF-IDF.
2. Слово "и" часто встречается в документе и часто в других документах корпуса → Низкий TF-IDF.
3. Слово "нейронная сеть" редко встречается в документе и редко в других документах → Средний TF-IDF (зависит от конкретных частот).

Word Embeddings: Word2Vec, GloVe и FastText с Gensim

Хотя CountVectorizer и TF-IDF эффективны, они имеют ограничения: они не учитывают семантическую схожесть слов и приводят к очень разреженным векторам (множеству нулей). Для преодоления этих недостатков мы перешли к использованию Word Embeddings – плотных векторных представлений слов, где семантически близкие слова располагаются близко друг к другу в многомерном пространстве.

Мы активно работаем с библиотекой Gensim, которая является отличным инструментом для тематического моделирования и работы с Word Embeddings. Gensim позволяет нам реализовывать такие популярные модели, как Word2Vec и GloVe.

• Word2Vec: Эта модель, разработанная Google, учится векторным представлениям слов, предсказывая либо контекст слова по самому слову (архитектура Skip-gram), либо слово по его контексту (архитектура CBOW). Мы часто используем Skip-gram, так как она лучше работает с редкими словами.
• GloVe (Global Vectors for Word Representation): GloVe, разработанный Стэнфордским университетом, комбинирует идеи глобальной матричной факторизации и локального контекстного окна, чтобы получить векторные представления слов. Мы ценим его за способность улавливать как локальные, так и глобальные статистические данные о совместной встречаемости слов.

Для работы с редкими словами и языками с богатой морфологией, где слова могут иметь множество форм, мы обращаемся к FastText. FastText, расширение Word2Vec, представляет слова как набор символьных N-грамм (подслов), что позволяет ему генерировать векторы даже для слов, которых не было в обучающем корпусе, и лучше справляться с опечатками.

Эти векторные представления слов являются основой для множества продвинутых задач NLP, позволяя нам работать с семантикой языка, а не только с его синтаксисом.

Векторизация Предложений и Документов: Doc2Vec и Sentence Transformers

Когда нам нужно получить векторное представление не отдельного слова, а целого предложения или документа, мы используем Doc2Vec (также известный как Paragraph Vector). Doc2Vec, как и Word2Vec, учится плотным векторам, но уже для целых документов, что позволяет нам сравнивать документы по их смыслу. Мы применяем Doc2Vec для таких задач, как поиск похожих документов или кластеризация текстов.

В последние годы огромную популярность приобрели Sentence Transformers – модели, основанные на архитектуре трансформеров, которые позволяют получать высококачественные векторные представления предложений и даже целых параграфов. Они обеспечивают контекстное встраивание, что означает, что значение слова зависит от окружающего его контекста. Мы часто используем Sentence Transformers для задач семантического поиска, сравнения предложений и определения их схожести, так как они демонстрируют превосходные результаты по сравнению с традиционными методами.

Фундаментальные Задачи NLP и Их Решения

После того как текст подготовлен и векторизован, мы можем приступать к решению более сложных задач. NLP охватывает широкий спектр проблем, от определения настроения текста до автоматической генерации ответов. Мы постоянно экспериментируем с различными подходами и библиотеками, чтобы найти наиболее эффективные решения для наших проектов.

Распознавание Именованных Сущностей (NER)

Распознавание именованных сущностей (NER) – это задача идентификации и классификации именованных сущностей в тексте, таких как имена людей, названия организаций, географические местоположения, даты и т.д. Это крайне полезно для извлечения информации из неструктурированного текста.

Мы часто используем spaCy для быстрого NER. spaCy поставляется с пред-обученными моделями, которые способны с высокой точностью распознавать сущности на нескольких языках. Это позволяет нам быстро получать структурированную информацию из больших объемов текста. Для более сложных и специфических задач мы можем обучать собственные NER-модели, используя CRF (Conditional Random Fields) или более современные подходы на основе нейронных сетей.

В последнее время мы также активно применяем библиотеку Flair для современного NER. Flair, основанная на глубоких нейронных сетях, предоставляет state-of-the-art модели для распознавания сущностей, которые часто превосходят традиционные методы, особенно на сложных корпусах. Она особенно хороша для языков, где доступно меньше размеченных данных.

Оценка качества NER-моделей является важной частью нашей работы. Мы используем метрики, такие как F1-score, Precision и Recall, чтобы понять, насколько хорошо наша модель справляется с задачей, и где её можно улучшить.

Тематическое Моделирование: LDA и LSI с Gensim

Представьте, что у вас есть огромная коллекция документов, и вы хотите понять, о чем они в целом. Здесь на помощь приходит тематическое моделирование – набор статистических методов для обнаружения абстрактных "тем", которые встречаются в коллекции документов. Мы активно используем библиотеку Gensim для тематического моделирования.

• LDA (Latent Dirichlet Allocation): Это одна из самых популярных моделей тематического моделирования. Она предполагает, что каждый документ представляет собой смесь нескольких тем, а каждая тема – это смесь слов. LDA позволяет нам автоматически извлекать скрытые темы из текста, что особенно полезно для анализа больших корпусов, таких как отзывы клиентов или новостные статьи.
• LSI (Latent Semantic Indexing): LSI – это более ранний метод, основанный на сингулярном разложении матрицы TF-IDF. Он также позволяет обнаруживать скрытые семантические связи между словами и документами. Мы часто сравниваем модели тематического моделирования (LDA vs NMF), чтобы выбрать наиболее подходящую для конкретной задачи.

Тематическое моделирование позволяет нам не только понять основные нарративы в данных, но и категоризировать документы, выявлять скрытые темы и даже отслеживать изменения тем со временем.

Анализ Тональности (Sentiment Analysis)

Понимание эмоциональной окраски текста – крайне важная задача для бизнеса, маркетинга и социальных исследований. Мы регулярно проводим анализ тональности (Sentiment Analysis), чтобы определить, выражает ли текст положительное, отрицательное или нейтральное отношение.

Для простых, но эффективных решений мы часто используем VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner). VADER – это лексический и основанный на правилах анализатор тональности, который специально обучен для понимания тональности, выраженной в социальных сетях, и он отлично справляется с учетом сленга и смайликов. Мы также используем TextBlob для простого NLP, который включает встроенный анализатор тональности.

Однако, для более сложных сценариев, особенно с учетом сарказма, иронии или тонких нюансов, мы переходим к моделям, основанным на глубоком обучении, в частности, на трансформерах. Трансформеры могут быть тонко настроены (fine-tuning) на специфические наборы данных, что позволяет им достигать высокой точности в анализе тональности сообщений в социальных сетях (Twitter/Reddit), финансовых новостей или отзывов о продуктах.

Классификация Текстов с Scikit-learn и Нейросетями

Классификация текстов – это задача присвоения тексту одной или нескольких предопределенных категорий или меток. Будь то спам-фильтрация, категоризация новостных статей или маршрутизация обращений клиентов, классификация текстов является фундаментальной задачей NLP.

Мы широко применяем Scikit-learn для классификации текстов. Scikit-learn предоставляет обширный набор алгоритмов машинного обучения, таких как SVM (Support Vector Machines), наивный байесовский классификатор, логистическая регрессия и другие. В сочетании с векторизаторами TF-IDF, эти модели часто дают очень хорошие результаты при относительно низкой вычислительной стоимости.

Для более сложных задач, где требуется улавливать глубокие семантические зависимости, мы обращаемся к нейронным сетям. Мы используем PyTorch/TensorFlow для создания нейросетей NLP, включая LSTM-сети (Long Short-Term Memory), которые хорошо подходят для последовательных данных, таких как текст. С появлением BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) и других трансформерных моделей, мы получили инструменты, способные достигать state-of-the-art результатов в классификации текстов, тонко настраивая их на специфические задачи.

Мы часто сравниваем методы машинного обучения для NLP, чтобы определить, какой подход лучше всего подходит для конкретного набора данных и требований к производительности;

Продвинутые Техники и Современные Тенденции

Мир NLP развивается с невероятной скоростью, и мы всегда стремимся быть в курсе последних достижений. От трансформерных моделей до систем вопросно-ответных систем – возможности становятся все шире.

Трансформеры (Hugging Face) для Сложных Задач NLP

Появление архитектуры трансформеров произвело революцию в NLP. Модели, такие как BERT, GPT, RoBERTa, T5 и многие другие, стали основой для решения самых сложных задач. Мы активно используем библиотеку Hugging Face Transformers, которая предоставляет простой и унифицированный интерфейс для работы с сотнями предварительно обученных трансформерных моделей. Это позволяет нам:

• Тонкая настройка (Fine-tuning) предварительно обученных моделей для конкретных задач, таких как классификация, NER, суммаризация или машинный перевод.
• Генерация текста с использованием моделей GPT, что позволяет нам создавать осмысленные и связные тексты, диалоги и даже код.
• Разрабатывать системы вопросно-ответных систем (QA), где модель может находить ответы на вопросы в заданном тексте.
• Использовать трансформеры для анализа кода (например, для его сжатия или документирования).
• Разрабатывать системы машинного перевода на Python, которые используют продвинутые трансформерные архитектуры для достижения высокой точности перевода.

Трансформеры изменили правила игры, позволяя нам работать с контекстом и семантикой языка на гораздо более глубоком уровне, чем когда-либо прежде. Однако, мы всегда помним, что эти модели требуют значительных вычислительных ресурсов, и иногда прибегаем к обработке текста с использованием GPU-ускорения.

Извлечение Ключевой Информации и Суммаризация

Из огромного объема текста часто необходимо извлечь самое главное. Мы применяем различные методы для анализа текста для извлечения ключевых фраз и ключевых предложений.

• Для извлечения ключевых слов мы используем алгоритмы, такие как RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction), который идентифицирует ключевые фразы на основе их частоты и встречаемости.
• Для извлечения ключевых предложений и суммаризации мы обращаемся к библиотеке TextRank, которая строит граф связей между предложениями и ранжирует их по важности. Это позволяет нам создавать экстрактивные суммаризации, то есть извлекать наиболее важные предложения из оригинального текста.

Мы также исследуем разработку систем суммаризации текста (Abstractive vs Extractive). В то время как экстрактивная суммаризация просто выбирает предложения, абстрактивная суммаризация генерирует новые предложения, которые передают суть текста, но не обязательно присутствуют в оригинале. Последнее является гораздо более сложной задачей и часто требует использования продвинутых трансформерных моделей.

Работа с Многоязычными Текстами и Особенностями Языка

В глобальном мире мы часто сталкиваемся с необходимостью обработки многоязычных текстовых корпусов. Здесь нам помогают специализированные библиотеки:

• Polyglot: Эта библиотека предоставляет широкий набор функций для NLP на различных языках, включая определение языка, токенизацию, NER, анализ тональности и многое другое. Мы используем Polyglot для анализа редких языков, для которых может не быть специализированных моделей в других библиотеках.
• Stanza: Как мы уже упоминали, Stanza от Стэнфордского университета отлично подходит для языков с богатой морфологией, предоставляя глубокий лингвистический анализ для множества языков. Мы также используем её для русского языка, где она показывает себя очень хорошо.
• Мы также занимаемся разработкой систем машинного перевода на Python, используя трансформерные модели для создания систем автоматического перевода узкоспециализированных текстов.
• Особое внимание мы уделяем работе с эмодзи и сленгом в современных текстах, что является критически важным для анализа социальных сетей. Мы разрабатываем инструменты для нормализации сленга и используем словари для учета эмодзи в анализе тональности.

Практические Применения и Инструменты

Наши знания и опыт в NLP находят применение в самых разнообразных областях. Мы постоянно ищем новые способы использования этих технологий для решения реальных проблем.

Анализ Отзывов и Обратной Связи

Одним из наиболее частых применений NLP в нашей работе является анализ текстов отзывов клиентов. Мы используем его для:

• Анализа тональности отзывов о продуктах по категориям, чтобы понять, какие аспекты продукта вызывают положительные или отрицательные эмоции.
• Применения Topic Modeling для анализа отзывов, чтобы выявить основные темы и проблемы, которые волнуют клиентов.
• Анализа поведенческих паттернов в отзывах, чтобы определить, как клиенты взаимодействуют с продуктом и какие функции для них наиболее важны.

Этот анализ позволяет компаниям оперативно реагировать на обратную связь, улучшать продукты и повышать удовлетворенность клиентов.

Работа с Юридическими и Финансовыми Документами

Обработка специализированных текстов, таких как юридические или финансовые документы, представляет собой отдельный вызов. Мы используем Python для анализа юридических документов и анализа текстов в финансовой отчетности для следующих задач:

• Извлечение дат и чисел из текста.
• Разработка систем для извлечения фактов из новостей, особенно финансовых.
• Анализ тональности финансовых новостей, что может помочь в прогнозировании рыночных тенденций.
• Разработка систем обнаружения плагиата, используя такие библиотеки, как Jellyfish и TextDistance для сравнения строк и документов.
• Создание словарей и тезаурусов специфических терминов для улучшения качества анализа.

Разработка Чат-ботов и QA-систем

Интерактивные системы, такие как чат-боты, становятся все более популярными. Мы имеем опыт в разработке чат-ботов на Python, часто используя Rasa framework, который предоставляет полный стек для создания контекстных ассистентов. Также мы работаем над разработкой систем вопросно-ответных систем (QA), где модели могут отвечать на вопросы, извлекая информацию из больших баз знаний.

Визуализация и Анализ Данных

Чтобы сделать результаты анализа более понятными и наглядными, мы используем инструменты для визуализации текстовых данных. Это могут быть Word Clouds для быстрого представления наиболее частых слов, Heatmaps для показа корреляций или распределения тем. Мы также применяем библиотеку Sweetviz для автоматического анализа и визуализации данных, что ускоряет процесс понимания структуры наших текстовых данных.

Мы анализируем частотность слов и n-грамм, чтобы выявить наиболее важные или характерные последовательности слов. Мы также строим языковые модели на основе N-грамм для оценки вероятности появления слов в определенном контексте.

Проблемы и Вызовы в NLP

Несмотря на все достижения, NLP не лишено своих проблем. Мы постоянно сталкиваемся с различными вызовами, требующими внимательного подхода и творческих решений.

Качество Данных и Предвзятость

Одной из самых больших проблем является проблемы обработки неполных и ошибочных данных. Реальные текстовые данные часто содержат опечатки, грамматические ошибки, неполные предложения, сленг, сарказм и другие нюансы, которые трудно интерпретировать даже человеку, не говоря уже о машине. Мы разрабатываем инструменты для проверки грамматики и исправления орфографии, чтобы улучшить качество входящих данных.

Также существует проблема предвзятости (bias) в данных, которая может привести к несправедливым или дискриминационным результатам. Мы осознаем, что модели, обученные на предвзятых данных, могут воспроизводить и усиливать эти предубеждения, поэтому мы стараемся использовать разнообразные и сбалансированные наборы данных, а также активно ищем способы для выявления и снижения предвзятости в наших моделях.

Вычислительные Ресурсы и Оценка Моделей

Современные модели NLP, особенно трансформеры, требуют значительных вычислительных ресурсов. Обработка больших текстовых массивов (Big Data NLP) может быть дорогостоящей и ресурсоемкой. Мы оптимизируем наш код, используем GPU-ускорение и облачные платформы, чтобы справляться с этими задачами.

Оценка качества моделей – это постоянный процесс. Мы не только используем стандартные метрики, такие как Precision, Recall, F1-score для классификации и NER, но и разрабатываем более сложные методы оценки, особенно для генеративных моделей, где качество ответа может быть субъективным. Мы постоянно сравниваем различные методы и библиотеки, например, сравнение библиотек для лемматизации (SpaCy vs NLTK) или сравнение моделей тематического моделирования (LDA vs NMF), чтобы выбрать наилучшие решения для наших проектов.

Наш путь в мире обработки естественного языка с Python – это непрерывное обучение и экспериментирование. Мы видим, как NLP трансформирует отрасли, от здравоохранения и финансов до маркетинга и образования. Способность машин понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык открывает безграничные возможности для инноваций.

Мы надеемся, что наш опыт и представленный обзор инструментов и техник вдохновят вас на собственные исследования и проекты. Будь то основы NLTK, мощь spaCy, гибкость Gensim, универсальность Scikit-learn или революционные возможности трансформеров от Hugging Face, Python предлагает богатый арсенал для работы с текстом. Помните, что ключ к успеху в NLP – это не только знание алгоритмов, но и глубокое понимание лингвистических нюансов и постоянная практика. Мы продолжаем учиться, совершенствоваться и делиться нашими открытиями. Мир текста ждет ваших идей, и Python готов стать вашим проводником в этом увлекательном путешествии.

Подробнее

Python NLP библиотеки	Токенизация текста NLTK	Лемматизация SpaCy	Word Embeddings Gensim	NER с Hugging Face
Анализ тональности Python	Тематическое моделирование LDA	Классификация текста Scikit-learn	Чат-боты на Rasa	Трансформеры NLP