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自然語言處理（NLP）如今越來越流行，在深度學習開發的背景下變得尤為引人注目。在人工智能領域中，自然語言處理（NLP）從文本中理解和提取重要信息，並基於文本數據進行進一步的數據訓練，其主要任務包括語音識別和生成、文本分析、情感分析、機器翻譯等。
在過去的幾十年中，只有那些精通語言教育的專家才能從事自然語言處理。除了具有數學和機器學習知識以外，他們還精通一些關鍵的語言概念。而現在，我們可以使用已編譯好的自然語言處理（NLP）庫。它們的主要目的是簡化文本預處理，使我們可以專注於構建機器學習模型和超參數微調。
有許多工具和庫可以解決自然語言處理（NLP）問題。我們現在希望根據經驗，對用戶最受歡迎和最有幫助的自然語言處理庫進行概述和比較。用戶應該瞭解我們介紹的所有工具和庫只有部分重疊的任務。所以，有時很難對它們直接進行比較。我們將介紹一些功能，並對人們可能常用的自然語言處理（NLP）庫進行比較。
總體概述
- ·NLTK（Python自然語言工具包）用於諸如標記化、詞形還原、詞幹化、解析、POS標註等任務。該庫具有幾乎所有NLP任務的工具。
- ·Spacy是NLTK的主要競爭對手。這兩個庫可用於相同的任務。
- ·Scikit-learn為機器學習提供了一個大型庫。此外還提供了用於文本預處理的工具。
- ·Gensim是一個主題和向量空間建模、文檔集合相似性的工具包。
- ·Pattern庫的一般任務是充當Web挖掘模塊。因此，它僅支持自然語言處理（NLP）作為輔助任務。
- ·Polyglot是自然語言處理（NLP）的另一個Python工具包。它不是很受歡迎，但也可以用於各種NLP任務。
為了讓比較更加直觀，以下列出展示各個NLP庫優缺點的表格：
結論
在文中，我們比較了幾個流行的自然語言處理庫的一些功能。雖然它們中的大多數都提供了重疊任務的工具，但有一些可以使用獨特的方法來解決具體的問題。當然，目前NLP庫中最受歡迎的軟件包是NLTK和Spacy。他們在NLP領域是主要競爭對手。在我們看來，它們之間的區別在於解決問題的方法不同。
NLTK更具學術性。用戶可以使用它來嘗試不同的方法和算法，將它們組合起來。相反，Spacy為每個問題提供了一個開箱即用的解決方案。用戶不必考慮哪種方法更好：Spacy的編寫者已經解決了這個問題。此外，Spacy的執行速度非常快（比NLTK快幾倍）。但Spacy的一個缺點是所支持的語言數量有限。但其支持的語言數量將會一直增加。所以，我們認為Spacy在大多數情況下是用戶的最佳選擇，但如果用戶想嘗試一些特別的東西，可以使用NLTK。
儘管這兩個庫很受歡迎，但還有許多不同的選項，NLP工具包的選擇取決於用戶必須解決的具體問題。
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