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Python 工具

自然語言工具包(NLTK)

毋庸置疑， 自然語言工具包(NLTK) 是我調(diào)研過的所有工具中功能最完善的一個(gè)。它幾乎實(shí)現(xiàn)了自然語言處理中多數(shù)功能組件，比如分類、令牌化、詞干化、標(biāo)注、分詞和語義推理。每一個(gè)都有多種不同的實(shí)現(xiàn)方式，所以你可以選擇具體的算法和方式。同時(shí)，它也支持不同的語言。然而，它以字符串的形式表示所有的數(shù)據(jù)，對(duì)于一些簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來說可能很方便，但是如果要使用一些高級(jí)的功能來說就可能有點(diǎn)困難。它的使用文檔有點(diǎn)復(fù)雜，但也有很多其他人編寫的使用文檔，比如 這本很棒的書 。和其他的工具比起來，這個(gè)工具庫的運(yùn)行速度有點(diǎn)慢。但總的來說，這個(gè)工具包非常不錯(cuò)，可以用于需要具體算法組合的實(shí)驗(yàn)、探索和實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中。

SpaCy

SpaCy 可能是 NLTK 的主要競(jìng)爭(zhēng)者。在大多數(shù)情況下都比 NLTK 的速度更快，但是 SpaCy 的每個(gè)自然語言處理的功能組件只有一個(gè)實(shí)現(xiàn)。SpaCy 把所有的東西都表示為一個(gè)對(duì)象而不是字符串，從而簡(jiǎn)化了應(yīng)用構(gòu)建接口。這也方便它與多種框架和數(shù)據(jù)科學(xué)工具的集成，使得你更容易理解你的文本數(shù)據(jù)。然而，SpaCy 不像 NLTK 那樣支持多種語言。它確實(shí)接口簡(jiǎn)單，具有簡(jiǎn)化的選項(xiàng)集和完備的文檔，以及用于語言處理和分析各種組件的多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型?？偟膩碚f，對(duì)于需要在生產(chǎn)中表現(xiàn)出色且不需要特定算法的新應(yīng)用程序，這是一個(gè)很不錯(cuò)的工具。

TextBlob

TextBlob 是 NLTK 的一個(gè)擴(kuò)展庫。你可以通過 TextBlob 用一種更簡(jiǎn)單的方式來使用 NLTK 的功能，TextBlob 也包括了 Pattern 庫中的功能。如果你剛剛開始學(xué)習(xí)，這將會(huì)是一個(gè)不錯(cuò)的工具，可以用于對(duì)性能要求不太高的生產(chǎn)環(huán)境的應(yīng)用。總體來說，TextBlob 適用于任何場(chǎng)景，但是對(duì)小型項(xiàng)目尤佳。

Textacy

這個(gè)工具是我用過的名字最好聽的。先重讀“ex”再帶出“cy”，多讀“ Textacy ”幾次試試。它不僅僅是名字讀起來好，同時(shí)它本身也是一個(gè)很不錯(cuò)的工具。它使用 SpaCy 作為它自然語言處理核心功能，但它在處理過程的前后做了很多工作。如果你想要使用 SpaCy，那么最好使用 Textacy，從而不用去編寫額外的附加代碼就可以處理不同種類的數(shù)據(jù)。

PyTorch-NLP

PyTorch-NLP 才出現(xiàn)短短的一年，但它已經(jīng)有一個(gè)龐大的社區(qū)了。它適用于快速原型開發(fā)。當(dāng)出現(xiàn)了最新的研究，或大公司或者研究人員推出了完成新奇的處理任務(wù)的其他工具時(shí)，比如圖像轉(zhuǎn)換，它就會(huì)被更新?？傮w來說，PyTorch 的目標(biāo)用戶是研究人員，但它也能用于原型開發(fā)，或使用最先進(jìn)算法的初始生產(chǎn)載荷中?；诖嘶A(chǔ)上的創(chuàng)建的庫也是值得研究的。

Node.js 工具

Retext

Retext 是 Unified 集合 的一部分。Unified 是一個(gè)接口，能夠集成不同的工具和插件以便它們能夠高效的工作。Retext 是 Unified 工具中使用的三種語法之一，另外的兩個(gè)分別是用于 Markdown 的 Remark 和用于 HTML 的 Rehype。這是一個(gè)非常有趣的想法，我很高興看到這個(gè)社區(qū)的發(fā)展。Retext 沒有涉及很多的底層技術(shù)，更多的是使用插件去完成你在 NLP 任務(wù)中想要做的事情。拼寫檢查、字形修復(fù)、情緒檢測(cè)和增強(qiáng)可讀性都可以用簡(jiǎn)單的插件來完成?？傮w來說，如果你不想了解底層處理技術(shù)又想完成你的任務(wù)的話，這個(gè)工具和社區(qū)是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。

Compromise

Compromise 顯然不是最復(fù)雜的工具，如果你正在找擁有最先進(jìn)的算法和最完備的系統(tǒng)的話，它可能不適合你。然而，如果你想要一個(gè)性能好、功能廣泛、還能在客戶端運(yùn)行的工具的話，Compromise 值得一試。總體來說，它的名字(“折中”)是準(zhǔn)確的，因?yàn)樽髡吒P(guān)注更具體功能的小軟件包，而在功能性和準(zhǔn)確性上有所折中，這些小軟件包得益于用戶對(duì)使用環(huán)境的理解。

Natural

Natural 包含了常規(guī)自然語言處理庫所具有的大多數(shù)功能。它主要是處理英文文本，但也包括一些其它語言，它的社區(qū)也歡迎支持其它的語言。它能夠進(jìn)行令牌化、詞干化、分類、語音處理、詞頻-逆文檔頻率計(jì)算(TF-IDF)、WordNet、字符相似度計(jì)算和一些變換。它和 NLTK 有的一比，因?yàn)樗胍阉袞|西都包含在一個(gè)包里頭，但它更易于使用，而且不一定專注于研究?？偟膩碚f，這是一個(gè)非常完整的庫，目前仍在活躍開發(fā)中，但可能需要對(duì)底層實(shí)現(xiàn)有更多的了解才能完全發(fā)揮效力。

Nlp.js

Nlp.js 建立在其他幾個(gè) NLP 庫之上，包括 Franc 和 Brain.js。它為許多 NLP 組件提供了一個(gè)很好的接口，比如分類、情感分析、詞干化、命名實(shí)體識(shí)別和自然語言生成。它也支持一些其它語言，在你處理英語之外的語言時(shí)能提供一些幫助?？傊?，它是一個(gè)不錯(cuò)的通用工具，并且提供了調(diào)用其他工具的簡(jiǎn)化接口。在你需要更強(qiáng)大或更靈活的工具之前，這個(gè)工具可能會(huì)在你的應(yīng)用程序中用上很長(zhǎng)一段時(shí)間。

Java 工具

OpenNLP

OpenNLP 是由 Apache 基金會(huì)管理的，所以它可以很方便地集成到其他 Apache 項(xiàng)目中，比如 Apache Flink、Apache NiFi 和 Apache Spark。這是一個(gè)通用的 NLP 工具，包含了所有 NLP 組件中的通用功能，可以通過命令行或者以包的形式導(dǎo)入到應(yīng)用中來使用它。它也支持很多種語言。OpenNLP 是一個(gè)很高效的工具，包含了很多特性，如果你用 Java 開發(fā)生產(chǎn)環(huán)境產(chǎn)品的話，它是個(gè)很好的選擇。

Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP 是一個(gè)工具集，提供了統(tǒng)計(jì) NLP、深度學(xué)習(xí) NLP 和基于規(guī)則的 NLP 功能。這個(gè)工具也有許多其他編程語言的版本，所以可以脫離 Java 來使用。它是由高水平的研究機(jī)構(gòu)創(chuàng)建的一個(gè)高效的工具，但在生產(chǎn)環(huán)境中可能不是最好的。此工具采用雙許可證，具有可以用于商業(yè)目的的特定許可證?？傊?，在研究和實(shí)驗(yàn)中它是一個(gè)很棒的工具，但在生產(chǎn)系統(tǒng)中可能會(huì)帶來一些額外的成本。比起 Java 版本來說，讀者可能對(duì)它的 Python 版本更感興趣。同樣，在 Coursera 上最好的機(jī)器學(xué)習(xí)課程之一是斯坦福教授提供的， 點(diǎn)此 訪問其他不錯(cuò)的資源。

CogCompNLP

CogCompNLP 由伊利諾斯大學(xué)開發(fā)的一個(gè)工具，它也有一個(gè)相似功能的 Python 版本。它可以用于處理文本，包括本地處理和遠(yuǎn)程處理，能夠極大地緩解你本地設(shè)備的壓力。它提供了很多處理功能，比如令牌化、詞性標(biāo)注、斷句、命名實(shí)體標(biāo)注、詞型還原、依存分析和語義角色標(biāo)注。它是一個(gè)很好的研究工具，你可以自己探索它的不同功能。我不確定它是否適合生產(chǎn)環(huán)境，但如果你使用 Java 的話，它值得一試。

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