Python、Node.js和Java语言处理的开源工具有哪些

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Python 工具

自然语言工具包(NLTK)

毫无疑问，自然语言工具包(NLTK)是我研究过的所有工具中最完整的工具。它几乎实现了自然语言处理中的大多数功能组件，如分类、标记化、词干、标注、分词和语义推理。每一个都有很多不同的实现，所以你可以选择特定的算法和方法。同时，它还支持不同的语言。但是，它以字符串的形式表示所有数据，这对于一些简单的数据结构来说可能很方便，但是使用一些高级函数可能有点困难。它的用法文档有点复杂，但是也有很多别人的用法文档，比如这本很棒的书。与其他工具相比，这个工具库的运行速度有点慢。但总的来说，这个工具包还是很不错的，可以用于需要特定算法组合的实验、探索和实际应用。

SpaCy

SpaCy可能是NLTK的主要竞争对手。在大多数情况下，它比NLTK更快，但是对于自然语言处理的每个功能组件，SpaCy只有一个实现。SpaCy将一切表示为一个对象，而不是字符串，从而简化了应用程序构建界面。它还促进了它与各种框架和数据科学工具的集成，这使您更容易理解您的文本数据。但是，SpaCy不支持像NLTK这样的多种语言。它有一个简单的界面，一组简化的选项和完整的文档，以及用于语言处理和各种组件分析的各种神经网络模型。一般来说，对于需要在生产中表现良好，不需要特定算法的新应用来说，它是一个很好的工具。

TextBlob

TextBlob是NLTK的扩展库。您可以通过TextBlob以更简单的方式使用NLTK函数，它还包括模式库中的函数。如果您刚刚开始学习，它将是一个很好的工具，可以在性能要求较低的生产环境中使用。一般来说，TextBlob适用于任何场景，但对于小项目特别好。

Textacy

这个工具是我用过的最美的名字。先重读“ex”，然后带出“cy”。试着读几遍《文字时代》。它不仅是一个好名字，而且是一个非常好的工具。它使用SpaCy作为其自然语言处理的核心功能，但在处理前后做了大量的工作。如果你想使用SpaCy，你最好使用Textacy，这样你就可以处理不同种类的数据，而不需要编写额外的代码。

PyTorch-NLP

PyTorch-NLP只存在了短短的一年，但它已经有了一个庞大的社区。适用于快速成型。当最新的研究出现时，或者当大公司或研究人员引入其他工具来完成图像转换等新颖的处理任务时，它就会更新。一般来说，PyTorch的目标用户是研究人员，但它也可以用于原型开发或使用最先进算法的初始生产负载。在此基础上创建的图书馆也值得研究。

Node.js 工具

Retext

复述是统一集合的一部分。Unified是一个可以集成不同工具和插件的接口，这样它们就可以高效地工作。Retext是Unified工具中使用的三种语法之一，另外两种是Markdown的remote和HTML的Rehype。这是一个非常有趣的想法，我很高兴看到这个社区的发展。Retext不涉及很多底层技术，而是使用插件来完成你想在NLP任务中做的事情。拼写检查、字体修复、情感检测和可读性增强都可以通过简单的插件来完成。一般来说，如果你不想了解底层的处理技术，想完成自己的任务，这个工具和社区是一个不错的选择。

Compromise

妥协显然不是最复杂的工具。如果你在寻找最先进的算法和最完整的系统，它可能不适合你。然而，如果你想要一个性能好、功能广、运行在客户端上的工具，妥协是值得一试的。总的来说，它的名字(“妥协”)是准确的，因为作者更关注功能更具体的小包装，但在功能和准确性之间有一个妥协。这些小软件包受益于用户对使用环境的理解。

Natural

自然包含常规自然语言处理库的大部分功能。它主要处理英文文本，但也包括一些其他语言，其社区也欢迎和支持其他语言。它可以进行分词、词干、分类、语音处理、词频-逆文档频率计算(TF-IDF)、WordNet、字符相似度计算和一些变换。它和n。

LTK 有的一比，因为它想要把所有东西都包含在一个包里头，但它更易于使用，而且不一定专注于研究。总的来说，这是一个非常完整的库，目前仍在活跃开发中，但可能需要对底层实现有更多的了解才能完全发挥效力。

　　Nlp.js

　　Nlp.js 建立在其他几个 NLP 库之上，包括 Franc 和 Brain.js。它为许多 NLP 组件提供了一个很好的接口，比如分类、情感分析、词干化、命名实体识别和自然语言生成。它也支持一些其它语言，在你处理英语之外的语言时能提供一些帮助。总之，它是一个不错的通用工具，并且提供了调用其他工具的简化接口。在你需要更强大或更灵活的工具之前，这个工具可能会在你的应用程序中用上很长一段时间。

　　Java 工具

　　OpenNLP

　　OpenNLP 是由 Apache 基金会管理的，所以它可以很方便地集成到其他 Apache 项目中，比如 Apache Flink、Apache NiFi 和 Apache Spark。这是一个通用的 NLP 工具，包含了所有 NLP 组件中的通用功能，可以通过命令行或者以包的形式导入到应用中来使用它。它也支持很多种语言。OpenNLP 是一个很高效的工具，包含了很多特性，如果你用 Java 开发生产环境产品的话，它是个很好的选择。

　　Stanford CoreNLP

　　Stanford CoreNLP 是一个工具集，提供了统计 NLP、深度学习 NLP 和基于规则的 NLP 功能。这个工具也有许多其他编程语言的版本，所以可以脱离 Java 来使用。它是由高水平的研究机构创建的一个高效的工具，但在生产环境中可能不是最好的。此工具采用双许可证，具有可以用于商业目的的特定许可证。总之，在研究和实验中它是一个很棒的工具，但在生产系统中可能会带来一些额外的成本。比起 Java 版本来说，读者可能对它的 Python 版本更感兴趣。同样，在 Coursera 上最好的机器学习课程之一是斯坦福教授提供的， 点此 访问其他不错的资源。

　　CogCompNLP

　　CogCompNLP 由伊利诺斯大学开发的一个工具，它也有一个相似功能的 Python 版本。它可以用于处理文本，包括本地处理和远程处理，能够极大地缓解你本地设备的压力。它提供了很多处理功能，比如令牌化、词性标注、断句、命名实体标注、词型还原、依存分析和语义角色标注。它是一个很好的研究工具，你可以自己探索它的不同功能。我不确定它是否适合生产环境，但如果你使用 Java 的话，它值得一试。

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