推荐6个高效的语言处理Python库

　　1.NLTK

公司主营业务：网站建设、网站设计、移动网站开发等业务。帮助企业客户真正实现互联网宣传，提高企业的竞争能力。创新互联公司是一支青春激扬、勤奋敬业、活力青春激扬、勤奋敬业、活力澎湃、和谐高效的团队。公司秉承以“开放、自由、严谨、自律”为核心的企业文化，感谢他们对我们的高要求，感谢他们从不同领域给我们带来的挑战，让我们激情的团队有机会用头脑与智慧不断的给客户带来惊喜。创新互联公司推出台儿免费做网站回馈大家。

　　NLTK是构建Python程序以处理人类语言数据的领先平台。它提供了易于使用的界面，以及用于分类、标记化、词干化、标记、分析和语义推理的一套文本处理库。用于工业强度NLP库的包装器。

　　项目地址： http://www.nltk.org/

　　2.Pattern

　　Pattern是Python编程语言的Web挖掘模块。它多有用于数据挖掘、自然语言处理、机器学习网络分析和可视化。

　　项目地址： https://pypi.org/project/pattern3/3.0.0/

　　3.Jieba

　　“结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件。精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析;全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义;搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。

　　项目地址： https://github.com/fxsjy/jieba

　　4.TextBlob

　　TextBlob是一个用于处理文本数据的Python库。它提供了一个简单的API用于常见的自然语言处理(NLP)任务，如词性标注，名词短语提取，情感分析，分类，翻译等。

　　项目地址： http://textblob.readthedocs.io/en/dev/

　　5.SnowNLP

　　SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。注意本程序都是处理的unicode编码，所以使用时请自行decode成unicode。

　　项目地址： https://github.com/isnowfy/snownlp

　　6.TextGrocery

　　TextGrocery是一个基于LibLinear和结巴分词的短文本分类工具，特点是高效易用，同时支持中文和英文语料。

　　项目地址： https://github.com/2shou/TextGrocery

　　最后，为了更好的帮助大家学习Python，小编为大家准备了Python视频教程

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