大数据分析是商业智能的重要工具，而自然语言处理（NLP）工具可帮助处理来自不同来源的非结构化数据流。

由于Python编程语言是最适合大数据处理的事实之一，因此许多工具和库都是为它而生。像Jupyter和其他大数据可视化工具的解决方案就是用Python编写的，许多其他软件工具通过API或各种包装提供本地Python功能支持。这就是为什么有很多NLP库的原因，还有更多的是定期的服务。

由于这个原因，“Python NLP库选择”的问题可能会频繁出现。因此，本文选择了5个NLP工具以免去众多的选择纠结：

1.来自斯坦福大学的CoreNLP

2.NLTK，在Python的NLP库中被最广泛提到的

3.TextBlob，一个用户友好且直观的NLTK界面

4.Gensim，一个文件相似性分析的库

5.SpaCy，为性能而建的一个工业强度的NLP库

当然，这不代表这5个Python NLP库就可以完全代表了所有可用的工具。但是，我们认为它们是NLP领域的中坚力量，掌握了这5个工具之后，你将会了解NLP处理的所有基础知识（以及一些高级技巧），并能够根据你的项目需求，选择最合适的自然语言处理工具，并迅速掌握它。

CoreNLP，以其速度而闻名的Java库

CoreNLP是斯坦福大学建立和维护的生产解决方案。该库针对速度进行了优化，并具有词性标注（PoS）标签、模式学习解析、标题实体识别等功能。由于它最初是用Java编写的，因其高速度而受到高度评价，并且由于使用了专门的包装器而可以支持多种语言（包括Python）。 CoreNLP现在在生产环境中被广泛使用，因为它被抛光，并提供了精确的结果。

NLTK是提到的最广泛的NLP库

NLTK代表自然语言工具包（Natural Language ToolKit），它是学习NLP域的诀窍的最佳解决方案。它的模块化结构有助于理解组件之间的依赖关系，并获得第一手的体验，为解决某些任务创建合适的模型。 NLTK自发布以来，帮助解决了自然语言处理各个方面的多个问题。

有多个指南将帮助任何人都能掌握NLTK。说实话，如果不这样做是不明智的，因为这是一个相当复杂的解决方案。但是，一旦掌握，NLTK就可以成为文本分析研究者的优秀“操场”。

TextBlob，使用NLTK的最佳方式

TextBlob是NLTK的一个接口，可以将文本处理转换变2成一个简单且相当愉快的过程，因为它具有丰富的功能和平滑的学习曲线，这是由于它有详细和易于理解的文档。把 TextBlob放在巨人的肩膀上，可以简单地添加各种组件，如情感分析器和其他方便的工具。它可以用于各种NLP模型的快速原型设计，并且可以很容易地成长为全面的项目。

Gensim，一个文档采用相似性分析的库

虽然Gensim不像以前的组件那样无处不在、全能，但它确实有一个亮点。这个领域是主题建模和文档相似性比较，高度专业化的Gensim在那里没有任何等同。提供像LDA（或潜在Dirichlet分配）这样的工具，可扩展且强大，你可以信任NLP项目的几个关键组件工具，更不用说主题建模是现代NLP科学中最有吸引力和最有希望的领域之一。

SpaCy，一个拥有高性能的库

用Cython写的，SpaCy不能为任何任务提供50多种解决方案，就像NLTK一样。事实上，SpaCy只提供一个（坦率地说是最好的）解决方案，从而消除了自己选择最优路线的问题，保证了建立的模型精简、高效。此外，该工具的功能已经非常强大，并且会定期添加新功能。

由于这是该领域的最新的补充，SpaCy目前在被视为一个新的“孩子”。这个解决方案目前只能使用英文文本。然而，由于类似C的快速性能，SpaCy提供了一个引人注目的NLP方法，优于其他竞争对手。尝试一次，或许你就不会再去寻求另一种选择。

结论

当你紧紧抓住这5个自然语言处理的工具后，你将能够在很短的时间内学习任何其他的库。然而，我们确信，没有必要这样做，因为TextBlob，SpaCy，Gensim和CoreNLP的NLTK几乎可以涵盖任何NLP项目的所有需求。你有其他想法吗？可以在评论区与大家进行交流。