本篇内容介绍了“Python自然语言包有哪些”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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征服者：NLTK

谈论Python中的nlp库，不能不提NLTK。它是最著名的Python NLP库，它在这个领域中取得了令人难以置信的突破。NLTK负责征服许多文本分析的问题，NLTK也颇受教育与研究界的青睐。在自己的网站上，NLTK自称是“一个令人惊叹的自然语言库。”

在我们的经验中，关键词是“玩”。NLTK在50个语料库和词典，9个词干器，以及几十种可选的算法。它是一个学术研究者的主题公园。

然而，这也是NLTK一个主要的缺点。它是沉重的，滑滑的，它有一个陡峭的学习曲线。第二个主要缺点是缓慢而不是生产准备就绪。

王子：textblob

textblob坐在巨人肩上，与此类似的另一个库是Pattern。事实上，我们推荐textblob而不是Pattern。

textblob使文本处理提供一个直观的界面，简单化的NLTK。因为它有一个温和的学习曲线，同时拥有惊人的功能，使其成为Python最受欢迎的自然语言库。

例如，假设你想找到一个文本的情感分数。你可以：

from textblob import TextBlob
opinion = TextBlob("EliteDataScience.com is dope.")opinion.sentiment

默认情况下，情绪分析仪是从模式库的patternanalyzer。但如果你想使用朴素贝叶斯分析？你可以很容易地转换到一个使用nltk训练好的analyzer。

from textblob import TextBlobfrom textblob.sentiments import NaiveBayesAnalyzer
opinion = TextBlob("EliteDataScience.com is dope!", analyzer=NaiveBayesAnalyzer())opinion.sentiment

textblob是一种简单、有趣的库，使得文本分析是一种轻松愉快的事情。我们可以用textblob对付所有NLP的初始原型。

雇佣军：Stanford corenlp

Stanford corenlp库是自然语言分析生产准备阶段的工具套件。它包括词性（POS）标注，实体解析，模式识别，学习等。 “雇佣军”实际上是用Java写而不是Python写的。

许多组织使用corenlp来实现其产品。它几乎能够准确的支持几个主要的语言。

篡位者：Spacy

Spacy是一个新生事物，它一经推出就轰动业界。市场定位于运行效率的Python自然语言库。

Spacy是很轻很小的，它的哲学是对每一个问题只提出一种算法（最好的一种）。你不必做出选择，你可以专注于富有成效。

内核是Cpython，所以Spacy运行很快。它的主要缺点是它目前只支持英语。

Spacy是很新的，所以其支持社区不象其他库那么大。然而，它的NLP的方法是如此引人注目，似乎未来可以取代NLTK。

如果你正在建设一个新的应用程序或改造旧的（你只需要英语的支持），那么我们强烈建议使用Spacy。

将军：gensim

最后但并非最不重要的，我们有gensim库。gensim不解决所有nlp领域，它只做一部分，并将其做好。你不会把你的海军上将派到陆战场景，同理你也不会用gensim去解决nlp的所有领域和情景。

gensim是一个很好的主题建模和文档相似性分析优化库。在这里列出的Python NLP库中，它是最专业的。

即便如此，这还是一个有价值的工具来添加你的曲目。它的主题建模算法，如潜在的狄利克雷分配（LDA）实现，是所有库中最棒的。此外，它强健、高效、可扩展。

另外，子字段语义分析（或主题建模）是现代自然语言处理中最令人兴奋的领域之一。

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