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讓我們看看可以用在你自己的 NLP 應(yīng)用中的十幾個工具吧。

在過去的幾年里，自然語言處理（NLP）推動了聊天機器人、語音助手、文本預(yù)測等這些滲透到我們的日常生活中的語音或文本應(yīng)用程技術(shù)的發(fā)展。目前有著各種各樣開源的 NLP 工具，所以我決定調(diào)查一下當前開源的 NLP 工具來幫助你制定開發(fā)下一個基于語音或文本的應(yīng)用程序的計劃。

盡管我并不熟悉所有工具，但我將從我所熟悉的編程語言出發(fā)來介紹這些工具（對于我不熟悉的語言，我無法找到大量的工具）。也就是說，出于各種原因，我排除了三種我熟悉的語言之外的工具。

R 語言可能是沒有被包含在內(nèi)的最重要的語言，因為我發(fā)現(xiàn)的大多數(shù)庫都有一年多沒有更新了。這并不一定意味著它們沒有得到很好的維護，但我認為它們應(yīng)該得到更多的更新，以便和同一領(lǐng)域的其他工具競爭。我還選擇了最有可能用在生產(chǎn)場景中的語言和工具（而不是在學(xué)術(shù)界和研究中使用），而我主要是使用 R 作為研究和發(fā)現(xiàn)工具。

我也驚訝地發(fā)現(xiàn) Scala 的很多庫都沒有更新了。我上次使用 Scala 已經(jīng)過去了兩年了，當時它非常流行。但是大多數(shù)庫從那個時候就再沒有更新過，或者只有少數(shù)一些有更新。

最后，我排除了 C++。 這主要是因為我上次使用 C++ 編寫程序已經(jīng)有很多年了，而我所工作的組織還沒有將 C++ 用于 NLP 或任何數(shù)據(jù)科學(xué)方面的工作。

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(diào)研過的所有工具中功能最完善的一個。它幾乎實現(xiàn)了自然語言處理中多數(shù)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(xiàn)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(shù)據(jù)，對于一些簡單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)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(fù)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(yīng)用當中。

SpaCy

SpaCy 可能是 NLTK 的主要競爭者。在大多數(shù)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(xiàn)。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(yīng)用構(gòu)建接口。這也方便它與多種框架和數(shù)據(jù)科學(xué)工具的集成，使得你更容易理解你的文本數(shù)據(jù)。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(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。總的來說，對于需要在生產(chǎn)中表現(xiàn)出色且不需要特定算法的新應(yīng)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(xué)習(xí)，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(chǎn)環(huán)境的應(yīng)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(shù)據(jù)。

PyTorch-NLP

PyTorch-NLP 才出現(xiàn)短短的一年，但它已經(jīng)有一個龐大的社區(qū)了。它適用于快速原型開發(fā)。當出現(xiàn)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(wù)的其他工具時，比如圖像轉(zhuǎn)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(fā)，或使用最先進算法的初始生產(chǎn)載荷中。基于此基礎(chǔ)上的創(chuàng)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(qū)的發(fā)展。Retext 沒有涉及很多的底層技術(shù)，更多的是使用插件去完成你在 NLP 任務(wù)中想要做的事情。拼寫檢查、字形修復(fù)、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(shù)又想完成你的任務(wù)的話，這個工具和社區(qū)是一個不錯的選擇。

Compromise

Compromise 顯然不是最復(fù)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(tǒng)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(guān)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(huán)境的理解。

Natural

Natural 包含了常規(guī)自然語言處理庫所具有的大多數(shù)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(qū)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(fā)中，但可能需要對底層實現(xiàn)有更多的了解才能完全發(fā)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(diào)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(yīng)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(dǎo)入到應(yīng)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(fā)生產(chǎn)環(huán)境產(chǎn)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(tǒng)計 NLP、深度學(xué)習(xí) NLP 和基于規(guī)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(gòu)創(chuàng)建的一個高效的工具，但在生產(chǎn)環(huán)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(yè)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(chǎn)系統(tǒng)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(xué)習(xí)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(xué)開發(fā)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(shè)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(chǎn)環(huán)境，但如果你使用 Java 的話，它值得一試。