本文概述和比較了最流行,、最有用的自然語言處理庫，包含 NLTK,、spaCy,、scikit-learn、gensim,、Pattern,、polyglot,。

現(xiàn)在自然語言處理（NLP）變得越來越流行，這在深度學(xué)習(xí)發(fā)展的背景下尤其引人注目,。NLP 是人工智能的一個(gè)分支,，旨在從文本中理解和提取重要信息，進(jìn)而基于文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,。NLP 的主要任務(wù)包括語音識(shí)別和生成,、文本分析、情感分析,、機(jī)器翻譯等,。

近幾十年，只有適當(dāng)受過語言學(xué)教育的專家才能從事自然語言處理方向的工作,。除了數(shù)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí),，他們還應(yīng)該熟悉一些重要的語言概念。但是現(xiàn)在,，我們可以使用寫好的 NLP 庫,。它們的主要目的是簡(jiǎn)化文本預(yù)處理過程，這樣我們可以專注于構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型和超參數(shù)調(diào)整,。

人們?cè)O(shè)計(jì)了很多工具和庫來解決 NLP 問題,。今天，我們想基于自身經(jīng)驗(yàn),，概述和比較最流行、最有用的自然語言處理庫,。本文介紹的所有庫只有部分任務(wù)會(huì)重合,。因此，有時(shí)候很難直接將它們進(jìn)行對(duì)比,。我們將介紹一些特征,，然后對(duì)比這些庫。

概覽

NLTK（自然語言工具包）用于分詞,、詞形還原,、詞干提取、解析,、句法分析,、詞性標(biāo)注等任務(wù)。該庫具備可用于幾乎所有 NLP 任務(wù)的工具,。

spaCy 是 NLTK 的主要競(jìng)爭(zhēng)者,。這兩個(gè)庫可用于同樣的任務(wù)。

scikit-learn 提供一個(gè)用于機(jī)器學(xué)習(xí)的大型庫,，包含用于文本預(yù)處理的工具,。

gensim 是用于話題空間建模,、向量空間建模和文檔相似度的工具包。

Pattern 庫是作為 web 挖掘模塊提供服務(wù)的,，因此,，它也支持 NLP 任務(wù)。

polyglot 是另一個(gè)用于 NLP 的 Python 包,。它不是很流行,，但也可以用于大量 NLP 任務(wù)。

為了更清晰地對(duì)比這些庫,，我們制作了下表來展示它們的優(yōu)缺點(diǎn),。

更新：2018 年 7 月

結(jié)論

本文對(duì)比了幾個(gè)流行的 NLP 庫的特征。盡管大部分庫適用的任務(wù)有重合,，但一些庫需要用獨(dú)特的方法來解決特定的問題,。確切來說，現(xiàn)在最流行的 NLP 包是 NLTK 和 spaCy,。它們是 NLP 領(lǐng)域中的主要競(jìng)爭(zhēng)者,。我們認(rèn)為，二者之間的差別在于解決問題的一般哲學(xué),。

NLTK 更加學(xué)術(shù),。你可以用它嘗試不同的方法和算法，結(jié)合使用等等,。spaCy 為每個(gè)問題提供一個(gè)開箱即用的解決方案,。你不用思考哪種方法更好：spaCy 的作者已經(jīng)替你考慮了。此外,，spaCy 速度很快（是 NLTK 的好幾倍）,。它的一個(gè)缺陷在于支持的語言種類有限。但是,，它所支持的語言數(shù)量在持續(xù)增加,。因此，我們認(rèn)為 spaCy 在大部分情況下是最優(yōu)選,，但是如果你想嘗試一些特別的任務(wù),，可以使用 NLTK。

盡管這兩個(gè)庫非常流行,，但還存在很多不同的選擇,，選擇使用哪個(gè) NLP 包取決于你要解決的問題。