总结一下：2024 年自然语言处理NLP的Python（好）库_自然语言处理库

• 解析

• 语义推理

• 工业级 NLP 库的包装器

• 词网

它适用于各类程序员，学生、教育工作者、工程师、研究人员和行业专业人士。NLTK 可在 Python 3.6 及更高版本中访问，并且适用于 Windows、Mac OS X 和 Linux。

在此处阅读有关 NLTK 的兼容性和功能的更多信息。

spaCy

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spaCy 是为 Python 和 Cython 中的高级 NLP 构建的。该商业开源软件在 MIT 许可下发布，支持 PyTorch 和 TensorFlow 中的自定义模型。

spaCy 支持 60 多种语言，并针对不同的语言和任务训练了管道。其功能包括以下组件：

• 命名实体识别

• 词性标注

• 依赖解析

• 句子切分

• 文字分类

• 词形还原

• 形态分析

• 实体链接

正如 spaCy 背后的团队自己所说的那样，它创造了一个很棒的生态系统。在此处阅读有关其快速执行功能的更多信息。

PyNLPl

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用于 NLP 的 PyNPl Python 库包含用于标准和不太常见的 NLP 任务的模块。它的用例范围从基本功能（如提取 n-gram 和频率列表）到构建简单的语言模型。此外，PyNPl 附带了一个用于处理 FoLiA XML 的完整库。

适用于 Python 2.7 和 Python 3。在此处查找有关常用函数、数据类型、实验、格式、语言模型、搜索算法等的深入信息。

Stanford CoreNLP

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虽然 CoreNLP 是用 Java 编写的，但它为 Python 提供了 一个编程接口。 它使用户能够为文本导出语言注释—包括标记、句子边界、名称实体、数字和时间值、词性、共指、情感和引用属性。

它整合了Stanford的 NLP 工具，包括：

• 情绪分析

• 词性标注器

• 自举模式学习

• 解析器

• 命名实体识别器

• 会议决议系统

它的功能包括情感分析、解析、n-gram 和 WordNet 集成等。Stanford CoreNLP 适用于 macOS、Windows 和 Linux。

支持六种语言，是Java自然语言处理的一站式目的地。在此处阅读有关其功能的更多信息。

Scikit-学习

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年Python开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上前端开发知识点，真正体系化！

由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助，可以扫码获取！！！（备注Python）

识点，真正体系化！**

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