Python、Node.js和Java语言处理的开源工具有哪些

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Python 工具

自然语言工具包(NLTK)

毋庸置疑， 自然语言工具包(NLTK) 是我调研过的所有工具中功能最完善的一个。它几乎实现了自然语言处理中多数功能组件，比如分类、令牌化、词干化、标注、分词和语义推理。每一个都有多种不同的实现方式，所以你可以选择具体的算法和方式。同时，它也支持不同的语言。然而，它以字符串的形式表示所有的数据，对于一些简单的数据结构来说可能很方便，但是如果要使用一些高级的功能来说就可能有点困难。它的使用文档有点复杂，但也有很多其他人编写的使用文档，比如 这本很棒的书 。和其他的工具比起来，这个工具库的运行速度有点慢。但总的来说，这个工具包非常不错，可以用于需要具体算法组合的实验、探索和实际应用当中。

SpaCy

SpaCy 可能是 NLTK 的主要竞争者。在大多数情况下都比 NLTK 的速度更快，但是 SpaCy 的每个自然语言处理的功能组件只有一个实现。SpaCy 把所有的东西都表示为一个对象而不是字符串，从而简化了应用构建接口。这也方便它与多种框架和数据科学工具的集成，使得你更容易理解你的文本数据。然而，SpaCy 不像 NLTK 那样支持多种语言。它确实接口简单，具有简化的选项集和完备的文档，以及用于语言处理和分析各种组件的多种神经网络模型。总的来说，对于需要在生产中表现出色且不需要特定算法的新应用程序，这是一个很不错的工具。

TextBlob

TextBlob 是 NLTK 的一个扩展库。你可以通过 TextBlob 用一种更简单的方式来使用 NLTK 的功能，TextBlob 也包括了 Pattern 库中的功能。如果你刚刚开始学习，这将会是一个不错的工具，可以用于对性能要求不太高的生产环境的应用。总体来说，TextBlob 适用于任何场景，但是对小型项目尤佳。

Textacy

这个工具是我用过的名字最好听的。先重读“ex”再带出“cy”，多读“ Textacy ”几次试试。它不仅仅是名字读起来好，同时它本身也是一个很不错的工具。它使用 SpaCy 作为它自然语言处理核心功能，但它在处理过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，从而不用去编写额外的附加代码就可以处理不同种类的数据。

PyTorch-NLP

PyTorch-NLP 才出现短短的一年，但它已经有一个庞大的社区了。它适用于快速原型开发。当出现了最新的研究，或大公司或者研究人员推出了完成新奇的处理任务的其他工具时，比如图像转换，它就会被更新。总体来说，PyTorch 的目标用户是研究人员，但它也能用于原型开发，或使用最先进算法的初始生产载荷中。基于此基础上的创建的库也是值得研究的。

Node.js 工具

Retext

Retext 是 Unified 集合 的一部分。Unified 是一个接口，能够集成不同的工具和插件以便它们能够高效的工作。Retext 是 Unified 工具中使用的三种语法之一，另外的两个分别是用于 Markdown 的 Remark 和用于 HTML 的 Rehype。这是一个非常有趣的想法，我很高兴看到这个社区的发展。Retext 没有涉及很多的底层技术，更多的是使用插件去完成你在 NLP 任务中想要做的事情。拼写检查、字形修复、情绪检测和增强可读性都可以用简单的插件来完成。总体来说，如果你不想了解底层处理技术又想完成你的任务的话，这个工具和社区是一个不错的选择。

Compromise

Compromise 显然不是最复杂的工具，如果你正在找拥有最先进的算法和最完备的系统的话，它可能不适合你。然而，如果你想要一个性能好、功能广泛、还能在客户端运行的工具的话，Compromise 值得一试。总体来说，它的名字(“折中”)是准确的，因为作者更关注更具体功能的小软件包，而在功能性和准确性上有所折中，这些小软件包得益于用户对使用环境的理解。

Natural

Natural 包含了常规自然语言处理库所具有的大多数功能。它主要是处理英文文本，但也包括一些其它语言，它的社区也欢迎支持其它的语言。它能够进行令牌化、词干化、分类、语音处理、词频-逆文档频率计算(TF-IDF)、WordNet、字符相似度计算和一些变换。它和 NLTK 有的一比，因为它想要把所有东西都包含在一个包里头，但它更易于使用，而且不一定专注于研究。总的来说，这是一个非常完整的库，目前仍在活跃开发中，但可能需要对底层实现有更多的了解才能完全发挥效力。

Nlp.js

Nlp.js 建立在其他几个 NLP 库之上，包括 Franc 和 Brain.js。它为许多 NLP 组件提供了一个很好的接口，比如分类、情感分析、词干化、命名实体识别和自然语言生成。它也支持一些其它语言，在你处理英语之外的语言时能提供一些帮助。总之，它是一个不错的通用工具，并且提供了调用其他工具的简化接口。在你需要更强大或更灵活的工具之前，这个工具可能会在你的应用程序中用上很长一段时间。

Java 工具

OpenNLP

OpenNLP 是由 Apache 基金会管理的，所以它可以很方便地集成到其他 Apache 项目中，比如 Apache Flink、Apache NiFi 和 Apache Spark。这是一个通用的 NLP 工具，包含了所有 NLP 组件中的通用功能，可以通过命令行或者以包的形式导入到应用中来使用它。它也支持很多种语言。OpenNLP 是一个很高效的工具，包含了很多特性，如果你用 Java 开发生产环境产品的话，它是个很好的选择。

Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP 是一个工具集，提供了统计 NLP、深度学习 NLP 和基于规则的 NLP 功能。这个工具也有许多其他编程语言的版本，所以可以脱离 Java 来使用。它是由高水平的研究机构创建的一个高效的工具，但在生产环境中可能不是最好的。此工具采用双许可证，具有可以用于商业目的的特定许可证。总之，在研究和实验中它是一个很棒的工具，但在生产系统中可能会带来一些额外的成本。比起 Java 版本来说，读者可能对它的 Python 版本更感兴趣。同样，在 Coursera 上最好的机器学习课程之一是斯坦福教授提供的， 点此 访问其他不错的资源。

CogCompNLP

CogCompNLP 由伊利诺斯大学开发的一个工具，它也有一个相似功能的 Python 版本。它可以用于处理文本，包括本地处理和远程处理，能够极大地缓解你本地设备的压力。它提供了很多处理功能，比如令牌化、词性标注、断句、命名实体标注、词型还原、依存分析和语义角色标注。它是一个很好的研究工具，你可以自己探索它的不同功能。我不确定它是否适合生产环境，但如果你使用 Java 的话，它值得一试。

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