6個最高效的語言處理Python庫，你用過幾個？

最近一段時間Python已經成爲數據科學行業中大火的編程語言，今天技術學派收集了一些較爲高效的語言處理Python庫。下面分享給你們。

1.NLTK

NLTK是構建Python程序以處理人類語言數據的領先平臺。它提供了易於使用的界面，以及用於分類、標記化、詞幹化、標記、分析和語義推理的一套文本處理庫。用於工業強度NLP庫的包裝器。

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2.Pattern

Pattern是Python編程語言的Web挖掘模塊。它多有用於數據挖掘、天然語言處理、機器學習網絡分析和

 

 

3.Jieba

「結巴」中文分詞：作最好的 Python 中文分詞組件。精確模式，試圖將句子最精確地切開，適合文本分析；全模式，把句子中全部的能夠成詞的詞語都掃描出來, 速度很是快，可是不能解決歧義；搜索引擎模式，在精確模式的基礎上，對長詞再次切分，提升召回率，適合用於搜索引擎分詞。

4.TextBlob

TextBlob是一個用於處理文本數據的Python庫。它提供了一個簡單的API用於常見的天然語言處理（NLP）任務，如詞性標註，名詞短語提取，情感分析，分類，翻譯等。

 

5.SnowNLP

SnowNLP是一個python寫的類庫，能夠方便的處理中文文本內容，是受到了TextBlob的啓發而寫的，因爲如今大部分的天然語言處理庫基本都是針對英文的，因而寫了一個方便處理中文的類庫，而且和TextBlob不一樣的是，這裏沒有用NLTK，全部的算法都是本身實現的，而且自帶了一些訓練好的字典。注意本程序都是處理的unicode編碼，因此使用時請自行decode成unicode。

 

6.TextGrocery

TextGrocery是一個基於LibLinear和結巴分詞的短文本分類工具，特色是高效易用，同時支持中文和英文語料。

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