Python、Node.js和Java語言處理的開源工具有哪些

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　　Python 工具

　　自然語言工具包(NLTK)

　　毋庸置疑， 自然語言工具包(NLTK) 是我調研過的所有工具中功能最完善的一個。它幾乎實現了自然語言處理中多數功能組件，比如分類、令牌化、詞干化、標注、分詞和語義推理。每一個都有多種不同的實現方式，所以你可以選擇具體的算法和方式。同時，它也支持不同的語言。然而，它以字符串的形式表示所有的數據，對于一些簡單的數據結構來說可能很方便，但是如果要使用一些高級的功能來說就可能有點困難。它的使用文檔有點復雜，但也有很多其他人編寫的使用文檔，比如 這本很棒的書 。和其他的工具比起來，這個工具庫的運行速度有點慢。但總的來說，這個工具包非常不錯，可以用于需要具體算法組合的實驗、探索和實際應用當中。

　　SpaCy

　　SpaCy 可能是 NLTK 的主要競爭者。在大多數情況下都比 NLTK 的速度更快，但是 SpaCy 的每個自然語言處理的功能組件只有一個實現。SpaCy 把所有的東西都表示為一個對象而不是字符串，從而簡化了應用構建接口。這也方便它與多種框架和數據科學工具的集成，使得你更容易理解你的文本數據。然而，SpaCy 不像 NLTK 那樣支持多種語言。它確實接口簡單，具有簡化的選項集和完備的文檔，以及用于語言處理和分析各種組件的多種神經網絡模型。總的來說，對于需要在生產中表現出色且不需要特定算法的新應用程序，這是一個很不錯的工具。

　　TextBlob

　　TextBlob 是 NLTK 的一個擴展庫。你可以通過 TextBlob 用一種更簡單的方式來使用 NLTK 的功能，TextBlob 也包括了 Pattern 庫中的功能。如果你剛剛開始學習，這將會是一個不錯的工具，可以用于對性能要求不太高的生產環境的應用。總體來說，TextBlob 適用于任何場景，但是對小型項目尤佳。

　　Textacy

　　這個工具是我用過的名字最好聽的。先重讀“ex”再帶出“cy”，多讀“ Textacy ”幾次試試。它不僅僅是名字讀起來好，同時它本身也是一個很不錯的工具。它使用 SpaCy 作為它自然語言處理核心功能，但它在處理過程的前后做了很多工作。如果你想要使用 SpaCy，那么最好使用 Textacy，從而不用去編寫額外的附加代碼就可以處理不同種類的數據。

　　PyTorch-NLP

　　PyTorch-NLP 才出現短短的一年，但它已經有一個龐大的社區了。它適用于快速原型開發。當出現了最新的研究，或大公司或者研究人員推出了完成新奇的處理任務的其他工具時，比如圖像轉換，它就會被更新。總體來說，PyTorch 的目標用戶是研究人員，但它也能用于原型開發，或使用最先進算法的初始生產載荷中。基于此基礎上的創建的庫也是值得研究的。

　　Node.js 工具

　　Retext

　　Retext 是 Unified 集合 的一部分。Unified 是一個接口，能夠集成不同的工具和插件以便它們能夠高效的工作。Retext 是 Unified 工具中使用的三種語法之一，另外的兩個分別是用于 Markdown 的 Remark 和用于 HTML 的 Rehype。這是一個非常有趣的想法，我很高興看到這個社區的發展。Retext 沒有涉及很多的底層技術，更多的是使用插件去完成你在 NLP 任務中想要做的事情。拼寫檢查、字形修復、情緒檢測和增強可讀性都可以用簡單的插件來完成。總體來說，如果你不想了解底層處理技術又想完成你的任務的話，這個工具和社區是一個不錯的選擇。

　　Compromise

　　Compromise 顯然不是最復雜的工具，如果你正在找擁有最先進的算法和最完備的系統的話，它可能不適合你。然而，如果你想要一個性能好、功能廣泛、還能在客戶端運行的工具的話，Compromise 值得一試。總體來說，它的名字(“折中”)是準確的，因為作者更關注更具體功能的小軟件包，而在功能性和準確性上有所折中，這些小軟件包得益于用戶對使用環境的理解。

　　Natural

　　Natural 包含了常規自然語言處理庫所具有的大多數功能。它主要是處理英文文本，但也包括一些其它語言，它的社區也歡迎支持其它的語言。它能夠進行令牌化、詞干化、分類、語音處理、詞頻-逆文檔頻率計算(TF-IDF)、WordNet、字符相似度計算和一些變換。它和 NLTK 有的一比，因為它想要把所有東西都包含在一個包里頭，但它更易于使用，而且不一定專注于研究。總的來說，這是一個非常完整的庫，目前仍在活躍開發中，但可能需要對底層實現有更多的了解才能完全發揮效力。

　　Nlp.js

　　Nlp.js 建立在其他幾個 NLP 庫之上，包括 Franc 和 Brain.js。它為許多 NLP 組件提供了一個很好的接口，比如分類、情感分析、詞干化、命名實體識別和自然語言生成。它也支持一些其它語言，在你處理英語之外的語言時能提供一些幫助。總之，它是一個不錯的通用工具，并且提供了調用其他工具的簡化接口。在你需要更強大或更靈活的工具之前，這個工具可能會在你的應用程序中用上很長一段時間。

　　Java 工具

　　OpenNLP

　　OpenNLP 是由 Apache 基金會管理的，所以它可以很方便地集成到其他 Apache 項目中，比如 Apache Flink、Apache NiFi 和 Apache Spark。這是一個通用的 NLP 工具，包含了所有 NLP 組件中的通用功能，可以通過命令行或者以包的形式導入到應用中來使用它。它也支持很多種語言。OpenNLP 是一個很高效的工具，包含了很多特性，如果你用 Java 開發生產環境產品的話，它是個很好的選擇。

　　Stanford CoreNLP

　　Stanford CoreNLP 是一個工具集，提供了統計 NLP、深度學習 NLP 和基于規則的 NLP 功能。這個工具也有許多其他編程語言的版本，所以可以脫離 Java 來使用。它是由高水平的研究機構創建的一個高效的工具，但在生產環境中可能不是最好的。此工具采用雙許可證，具有可以用于商業目的的特定許可證。總之，在研究和實驗中它是一個很棒的工具，但在生產系統中可能會帶來一些額外的成本。比起 Java 版本來說，讀者可能對它的 Python 版本更感興趣。同樣，在 Coursera 上最好的機器學習課程之一是斯坦福教授提供的， 點此 訪問其他不錯的資源。

　　CogCompNLP

　　CogCompNLP 由伊利諾斯大學開發的一個工具，它也有一個相似功能的 Python 版本。它可以用于處理文本，包括本地處理和遠程處理，能夠極大地緩解你本地設備的壓力。它提供了很多處理功能，比如令牌化、詞性標注、斷句、命名實體標注、詞型還原、依存分析和語義角色標注。它是一個很好的研究工具，你可以自己探索它的不同功能。我不確定它是否適合生產環境，但如果你使用 Java 的話，它值得一試。

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