作者：伏草惟存

來源：http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.html

Python 的幾個自然語言處理工具

1. NLTK:NLTK 在用 Python 處理自然語言的工具中處于領先的地位。它提供了 WordNet 這種方便處理詞匯資源的借口，還有分類、分詞、除莖、標注、語法分析、語義推理等類庫。

2. Pattern:Pattern 的自然語言處理工具有詞性標注工具(Part-Of-Speech Tagger)，N元搜索(n-gram search)，情感分析(sentiment analysis)，WordNet。支持機器學習的向量空間模型，聚類，向量機。

3. TextBlob:TextBlob 是一個處理文本數據的 Python 庫。提供了一些簡單的api解決一些自然語言處理的任務，例如詞性標注、名詞短語抽取、情感分析、分類、翻譯等等。

4. Gensim:Gensim 提供了對大型語料庫的主題建模、文件索引、相似度檢索的功能。它可以處理大于RAM內存的數據。作者說它是“實現無干預從純文本語義建模的最強大、最高效、最無障礙的軟件。

5. PyNLPI:它的全稱是：Python自然語言處理庫（Python Natural Language Processing Library，音發作: pineapple） 這是一個各種自然語言處理任務的集合，PyNLPI可以用來處理N元搜索，計算頻率表和分布，建立語言模型。他還可以處理向優先隊列這種更加復雜的數據結構，或者像 Beam 搜索這種更加復雜的算法。

6. spaCy:這是一個商業的開源軟件。結合Python和Cython，它的自然語言處理能力達到了工業強度。是速度最快，領域內最先進的自然語言處理工具。

7. Polyglot:Polyglot 支持對海量文本和多語言的處理。它支持對165種語言的分詞，對196中語言的辨識，40種語言的專有名詞識別，16種語言的詞性標注，136種語言的情感分析，137種語言的嵌入，135種語言的形態分析，以及69中語言的翻譯。

8. MontyLingua:MontyLingua 是一個自由的、訓練有素的、端到端的英文處理工具。輸入原始英文文本到 MontyLingua ，就會得到這段文本的語義解釋。適合用來進行信息檢索和提取，問題處理，回答問題等任務。從英文文本中，它能提取出主動賓元組，形容詞、名詞和動詞短語，人名、地名、事件，日期和時間，等語義信息。

9. BLLIP Parser:BLLIP Parser（也叫做Charniak-Johnson parser）是一個集成了產生成分分析和最大熵排序的統計自然語言工具。包括 命令行 和 python接口 。

10. Quepy:Quepy是一個Python框架，提供將自然語言轉換成為數據庫查詢語言。可以輕松地實現不同類型的自然語言和數據庫查詢語言的轉化。所以，通過Quepy，僅僅修改幾行代碼，就可以實現你自己的自然語言查詢數據庫系統。GitHub:https://github.com/machinalis/quepy

11. HanNLP：HanLP是由一系列模型與算法組成的Java工具包，目標是普及自然語言處理在生產環境中的應用。不僅僅是分詞，而是提供詞法分析、句法分析、語義理解等完備的功能。HanLP具備功能完善、性能高效、架構清晰、語料時新、可自定義的特點。文檔使用操作說明：Python調用自然語言處理包HanLP 和 菜鳥如何調用HanNLP