**自然语言处理（NLP）是一个数据科学和人工智能**的交叉领域。它的目的是理解人类语言的语义和内涵。
它的主要重点是从文本中找到有意义的信息，下一步是根据获得的见解训练数据模型。NLP功能被广泛用于文本挖掘、文本分类、文本分析、情感分析、语音识别和机器翻译。
这一切之所以能够实现，只是因为Python中提供了广泛的NLP库。所有库的基本目的是将自由文本句子正确转换为结构化的特征，同时它必须能够有效地实现最新的算法和模型。
因此，在这篇文章中，我们将介绍五大自然语言库和工具，它们对解决现实世界的问题非常有用。
现在让我们来探讨一下Python的5个不同的NLP库，它们可用于文本生成和训练。你甚至可以用这些来创建Python中的聊天机器人。
1.自然语言工具包（NLTK）
它是构建Python程序的重要库之一，使我们能够处理人类语言数据并从中获得洞察力。
它为50多个语料库（用于语言研究的书面或口语文本的大集合）和WordNet等词汇资产提供了简单的接口。
NLTK还帮助设置文本预处理库，用于标记、解析、分类、词干化、标记化和语义推理包装，用于NLP库和主动对话讨论。
NLTK是免费和开源的。它很容易在Windows、Mac OS和Linux上获得。由于功能广泛，它的速度很慢，有时很难满足生产使用的需求。
NLTK的功能 包括语篇标签、实体提取、标记化、解析、语义推理、词干和文本分类。
2.Gensim
Gensim是一个非常流行的自然语言处理工作的库。它有一个特殊的功能，就是通过使用矢量空间建模来识别两个文档之间的语义相似性。它的算法与语料库的大小无关，这意味着我们可以轻松地处理大于RAM的输入。
它被设计用于 "主题建模、文档索引和大型语料库（用于语言研究的大型书面或口头文本集合）的相似性检索。它被广泛用于数据分析、文本生成应用和语义搜索应用。它为我们提供了一套在自然语言工作中非常重要的算法。
gensim的一些算法包括层次化狄里切特过程（HDP）、随机投影（RP）、潜在狄里切特分配（LDA）、潜在语义分析（LSA/SVD/LSI），或word2vec深度学习。
pip install — upgrade gensim
3.CoreNLP
Standford CoreNLP包含一组人类语言技术工具。CoreNLP的目的是使语义分析工具在一段文本中的使用变得简单而熟练。在CoreNLP的帮助下，你只需几行代码就可以提取各种文本属性（如命名实体识别、部分语音标记等）。
由于CoreNLP是用Java编写的，它需要在你的设备上安装java。然而，它确实提供了许多流行的编程语言的编程接口，其中也包括Python。它整合了Standford的许多NLP工具，如解析器、情感分析、引导模式学习、命名实体识别器（NER）和核心参考解析系统、语篇（POS）标记器等。
此外，CoreNLP支持除英语、中文、德语、法语、西班牙语和阿拉伯语之外的四种语言。
4.SpaCy
SpaCy是一个开源的Python自然语言处理库，它是为解决现实世界的问题而明确设计的，它有助于处理大量的文本数据。它配备了预先训练好的统计模型和词向量，SpaCy是用Python的Cython语言编写的（Cython语言是Python语言的超集），这就是为什么它在处理大量的文本数据时速度更快、效率更高。
SpaCy的首要特点是：
- 它提供像BERT这样的多训练转化器。
- 提供以49种以上语言为动机的标记化。
- 提供文本分类、句子分割、词法化、部分语音标记、命名实体识别等功能。
- 它比其他库快得多。
- 它可以为深度学习预处理文本。
- 它有超过17种语言的55条训练管道。
安装（与依赖性一起）
pip install –U setuptools wheel
pip install –U spacy
python -m spacy download en_core_web_sm
5.模式
Pattern是一个非常有用的Python库，可以用来实现自然语言处理任务。它是开源的，任何人都可以免费使用。它可以用于NLP、文本挖掘、网络挖掘、网络分析和机器学习。
它配备了大量的工具，用于数据挖掘（谷歌、维基百科API、网络爬虫和HTML DOM解析器）、NLP（n-gram搜索、情感分析、WordNet、部分语音标记器）和ML（矢量空间模型、聚类、SVM）以及带有图中心性和可视化的网络分析。
它是一个非常强大的工具，适用于科学和非科学的受众。它的语法非常简单和清晰，最好的部分是函数名称和参数的选择方式，以便命令是不言自明的，它还可以作为网络开发者的快速开发框架。
结语
在这篇文章中，我们介绍了5个最常用的自然语言处理的python库，并讨论了什么时候应该根据我们的要求使用哪个库。我希望你能从这篇博客中学到一些东西，并能为你的项目带来最好的效果。
