原文

先mark,后续尝试。

1.NLTK

NLTK 在用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了 WordNet 这种方便处理词汇资源的借口,还有分类、分词、除茎、标注、语法分析、语义推理等类库。

网站

http://www.nltk.org/

安装

安装 NLTK:

sudo pip install -U nltk

安装 Numpy (可选):

sudo pip install -U numpy

安装测试:

python then type import nltk

2.Pattern

Pattern 的自然语言处理工具有词性标注工具(Part-Of-Speech Tagger),N元搜索(n-gram search),情感分析(sentiment analysis),WordNet。支持机器学习的向量空间模型,聚类,向量机。

网站:

https://github.com/clips/pattern

安装:

pip install pattern

3.TextBlob

TextBlob 是一个处理文本数据的 Python 库。提供了一些简单的api解决一些自然语言处理的任务,例如词性标注、名词短语抽取、情感分析、分类、翻译等等。

网站:

http://textblob.readthedocs.org/en/dev/

安装:

pip install -U textblob

4.Gensim

Gensim 提供了对大型语料库的主题建模、文件索引、相似度检索的功能。它可以处理大于RAM内存的数据。作者说它是“实现无干预从纯文本语义建模的最强大、最高效、最无障碍的软件。”

网站:

https://github.com/piskvorky/gensim

安装:

pip install -U gensim

5.PyNLPI

它的全称是:Python自然语言处理库(Python Natural Language Processing Library,音发作: pineapple) 这是一个各种自然语言处理任务的集合,PyNLPI可以用来处理N元搜索,计算频率表和分布,建立语言模型。他还可以处理向优先队列这种更加复杂的数据结构,或者像 Beam 搜索这种更加复杂的算法。

安装:

LInux:

sudo apt-get install pymol

Fedora:

yum install pymol

6.spaCy

这是一个商业的开源软件。结合Python和Cython,它的自然语言处理能力达到了工业强度。是速度最快,领域内最先进的自然语言处理工具。

网站:

https://github.com/proycon/pynlpl

安装:

pip install spacy

7.Polyglot

Polyglot 支持对海量文本和多语言的处理。它支持对165种语言的分词,对196中语言的辨识,40种语言的专有名词识别,16种语言的词性标注,136种语言的情感分析,137种语言的嵌入,135种语言的形态分析,以及69中语言的翻译。

网站:

https://pypi.python.org/pypi/polyglot

安装

pip install polyglot

8.MontyLingua

MontyLingua 是一个自由的、训练有素的、端到端的英文处理工具。输入原始英文文本到 MontyLingua ,就会得到这段文本的语义解释。适合用来进行信息检索和提取,问题处理,回答问题等任务。从英文文本中,它能提取出主动宾元组,形容词、名词和动词短语,人名、地名、事件,日期和时间,等语义信息。

网站:

http://web.media.mit.edu/~hugo/montylingua/

9.BLLIP Parser

BLLIP Parser(也叫做Charniak-Johnson parser)是一个集成了产生成分分析和最大熵排序的统计自然语言工具。包括 命令行 和 python接口 。

10.Quepy

Quepy是一个Python框架,提供将自然语言转换成为数据库查询语言。可以轻松地实现不同类型的自然语言和数据库查询语言的转化。所以,通过Quepy,仅仅修改几行代码,就可以实现你自己的自然语言查询数据库系统。

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