NTLK ：Natural Language Toolkit 是一个用于构建 Python 程序以处理人类语言数据的平台。它包括词法分析、命名实体识别、标记化、词性标注、句法分析和语义推理。它还提供了一些很好的入门资源。但是，由于 NLTK 在处理大数据时会占用大量资源，因此推荐用于简单项目。 PyTorch-Transformers ：该 NLP 库包含了 NLP 的预训练模型。它具有 PyTorch 实现、预训练的模型权重、使用脚本和转换工具，包括 BERT、GPT-2、Transformer-XL 和 RoBERTa。TextBlob ：TextBlob 构建在 NLTK 的基础上，就像是一个扩展，简化了 NLTK 的许多功能，它为任务提供了一个易于理解的界面，包括情感分析、词性标注和名词短语提取等。TextBlob 是一个推荐给初学者的自然语言处理工具，它也具有可扩展性。SpaCy ：SpaCy 是一个流畅、快速、高效的开源库，由 Cython 编写。它具有一个简单的 API、预训练的词向量、11 种语言的 23 个统计模型、用于语法和 NER 的内置可视化工具，它的更新时间表也非常一致。Stanford CoreNLP ：CoreNLP 用于对文本片段进行语言分析。它提供了 7 种语言的支持，可扩展性使其成为一个很好的自然语言处理工具，可用于信息抓取、聊天机器人训练以及文本处理和生成。需要说明的是，它是按照 GNU 通用公共许可证 V3 许可的，因此在构建任何专用软件时，都需要商业许可证。Apache OpenNLP ：这个由 Java 编写的 NLP 库以其简单性而备受推崇。它包括标记化、句子分割、词性标注、分块、解析和基于感知器的机器学习。然而，Apache 是一个由志愿者开发的项目，因此更新计划是不稳定的。 AllenNLP ：Allen NLP 是一个基于 PyTorch 构建的 Apache 2.0 研究库，是为那些想要快速简单地建立语言分析模型的研究人员提供的。AllenNLP 具有广泛的文本分析选项，它是一个简单的 NLP 工具，也是可扩展的。GenSim ：GenSim 是一个用于自然语言处理的免费 Python 库，是主题建模和文档相似性比较的推荐选项。此外，它还提供了可扩展的统计语义和语义结构分析。GenSim 具有高水平的处理速度和处理大量文本的能力。NLP Architect ：NLP Architect 由 Intel AI Lab 开发，是一个开源 Python 库，用于优化 NLP 和探索深度学习拓扑。它旨在使训练和运行模型成为一个简单的过程。 分享到: 閱讀更多 AI踐行者 的文章 關鍵字: 软件 NLTK
