前言

文本處理一般包括詞性標注，句法分析，關鍵詞提取，文本分類，情感分析等等，這是針對中

文的，如果是對于英文來說，只需要基本的tokenize。本文為大家提供了以下這些工具包。我整理了Python的相關學習視頻及學習路線圖。

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1.Jieba

【結巴中文分詞】做最好的 Python 中文分詞組件

其功能包括支持三種分詞模式（精確模式、全模式、搜索引擎模式），支持繁體分詞，支持自定義詞典等。

2.NLTK

【NLTK】一個構建Python程序以使用人類語言數據的領先平臺，被稱為“使用Python進行教學和計算語言學工作的絕佳工具”，以及“用自然語言進行游戲的神奇圖書館”。

3.TextBlob

【TextBlob】是一個用于處理文本數據的Python（2和3）庫。它為潛入常見的自然語言處理（NLP）任務提供了一個簡單的API，例如詞性標注，名詞短語提取，情感分析，分類，翻譯等。

4.MBSP for Python

【MBSP】是一個文本分析系統，基于CLiPS和ILK開發的基于TiMBL和MBT內存的學習應用程序。它提供了用于標記化和句子分裂，詞性標注，分塊，詞形還原，關系查找和介詞短語附件的工具。

5.Gensim

【Gensim】是一個免費的Python庫可擴展的統計語義

分析純文本文檔的語義結構

檢索語義相似的文檔

6.langid.py

【langid.py 】是一個獨立的語言標識（LangID）工具。接受過97種語言的預訓練（ISO 639-1代碼），培訓數據來自5個不同的來源：JRC-Acquis、ClueWeb 09、維基百科、路透社RCV2和Debian i18n。

7. xTAS

【 xTAS】是基于Celery的分布式文本分析套件。部分xtas使用GPL許可軟件，例如Stanford NLP工具，以及可能產生額外限制的數據集，檢查文檔中的各個功能。

8.Pattern

【Pattern】是Python編程語言的Web挖掘模塊。它具有數據挖掘工具（谷歌，Twitter和維基百科API，網絡爬蟲，HTML DOM解析器），自然語言處理（詞性標注，n-gram搜索，情感分析，WordNet），機器學習（矢量）空間模型，聚類，SVM），網絡分析和可視化。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 文本处理库_推荐8种目前Python使用率最高的文本处理工具的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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