总结一下：2024 年自然语言处理NLP的Python（好）库_python npl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 Cor