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Python 自然语言处理(NLP)工具库汇总

2015-08-01 赖信涛 Python开发者

(点击上方公众号,可快速关注)


英文:pansop.com

译者:伯乐在线 - 赖信涛

译文:http://python.jobbole.com/81834/

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1.NLTK


NLTK 在使用 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接口,以及分类、分词、词干提取、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 拥有一系列的自然语言处理工具,比如说词性标注工具(Part-Of-Speech Tagger),N元搜索(n-gram search),情感分析(sentiment analysis),WordNet。它也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。它提供了一个简单的 api 来解决一些常见的自然语言处理任务,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 是一个 Python 库,用于对大型语料库进行主题建模、文件索引、相似度检索等。它可以处理大于内存的输入数据。作者说它是“纯文本上无监督的语义建模最健壮、高效、易用的软件。”


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) 是一个用于自然语言处理任务库。它集合了各种独立或松散互相关的,那些常见的、不常见的、对NLP 任务有用的模块。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。它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。结合了Python 和Cython 优异的 NLP 工具。是快速的,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 支持大规模多语言应用程序的处理。它支持165种语言的分词,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种语言的翻译。


网站:


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


安装


pip install polyglot


8.MontyLingua


MontyLingua 是一个免费的、功能强大的、端到端的英文处理工具。在 MontyLingua 输入原始英文文本 ,输出就会得到这段文本的语义解释。它适用于信息检索和提取,请求处理,问答系统。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)是一个集成了生成成分分析器和最大熵排序的统计自然语言分析器。它包括命令行和python接口。


10.Quepy


Quepy 是一个 Python 框架,提供了将自然语言问题转换成为数据库查询语言中的查询。它可以方便地自定义自然语言中不同类型的问题和数据库查询。所以,通过 Quepy,仅仅修改几行代码,就可以构建你自己的自然语言查询数据库系统。


网站


https://github.com/machinalis/quepy

http://quepy.machinalis.com/



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