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2021年十大自然语言处理（NLP）工具

花匠小妙招
2025-09-01 10:47

自然语言处理是人工智能中发展最快的一个子集，它应用语言学和计算机科学使机器能够理解人类语言。每年都有新的进展。NLP的新工具正在发展，旧的工具正在更新，具有更先进的功能。

在使用前10个NLP工具服务之前，必须提到的是，所有的工具要么是最近发布的，要么是用新特性升级的。下面列出的工具是免费的开源工具。

NLTK

自然语言工具箱（Natural Language Toolkit）是自然语言处理的主要工具之一，它提供了一整套程序和库来用Python进行统计和符号分析。这个工具有助于将一段文本分割成更小的单元（标记化）。通过该工具，您可以识别命名实体，还可以标记一些文本。它是NLP的主要工具，易于使用。

SpaCy

此工具是NLTK的继承者。它带有预先训练的统计模型和单词向量。它是为在Python和Cython中使用而创建的库。它支持49+种语言的标记化。它可以将文本分解为诸如冠词、单词、标点符号等语义段。它可以用于命名实体识别（NER）与预先训练的类，识别句子中的依赖关系。它提供了比任何NLP库都快、最准确的语法分析。

Berkeley Neural Parser

这个工具也适用于Python。它是一个高精度的解析器，具有11种语言的模型。它把句子的句法结构分解成嵌套的子短语。这个工具可以很容易地从句法结构中提取信息。这个工具只需要很少的知识和努力就可以开始使用。

GPT-3级

这是开放人工智能最近发布的一个新工具。现在这是一种趋势。它是一个自动补全程序，主要用于预测文本。使用这个工具的主要优点是数据量大，它是预先训练的（1750亿个参数）。使用GPT-3，可以得到更接近真实人类语言的结果。

AllenNLP公司

它是一个强大的原型工具，具有良好的文本处理能力。与SpaCy相比，这种工具的生产效率较低，但主要用于研究。此外，它还有PyTorch，这是一个非常流行的深度学习框架，可以比SpaCy更灵活地定制模型。它自动化了几乎所有深度学习模型所必需的一些任务。它提供了许多模块，如seq2veccoder、Seq2SeqEncoder。

TextBlob

该工具是基于NLTK设计的。对于试用者来说，了解NLP的复杂性并为他们的项目设计原型是最好的选择。该工具支持情感分析、标记化、翻译、短语提取、词性标注、引理化、分类、拼写更正等。

MoneyLearn

它是一个易于使用的NLP工具，有助于从文本数据中获得有价值的见解。该工具支持执行文本分析，如情感分析、主题分类或关键字提取等。该工具用于训练文本分析模型，以提供准确的见解，完成后，您可以轻松地将模型连接到您喜爱的应用程序（如Excel）。谷歌通过MonkeyLearn的API，在所有主要的编程语言可用表。

IBM沃森

ibmwatson是存储在ibmcloud中的人工智能服务室。它的主要功能之一是自然语言理解，它使您能够识别和提取关键字、类别、情感、实体等。它可以根据不同的行业进行修改，从金融到医疗保健。它有一个文档库，有助于入门。

GenSim

此服务是为信息提取和自然语言处理而设计的。它有许多算法，无论语言数据集合的大小都可以部署。由于它依赖于NumPy和SciPy（用于科学计算的Python包），用户需要在安装GenSim之前安装这两个包。该工具是非常结构化的，它具有一流的内存优化和处理速度。它允许操作大型文本文件，甚至不需要将整个文件加载到内存中。Gensim不需要昂贵的注释或手工标记文档，因为它使用无监督的模型。

CoreNLP

它是一个强大的，快速的注释为自由裁量文本和大量用于生产。它主要是基于Java的，但是该工具的创建者为Python提供了一个具有相同功能的替代方案。它很容易检索与注释相对应的函数，并将文档和句子存储为对象（直观的语法）。它可以像inp一样掌握原始的人类语言文本。