<font color="#FF8000">作者：ActiveWizards；机器之心编译</font>
本文概述和比较了最流行、最有用的自然语言处理库，包含 NLTK、spaCy、scikit-learn、gensim、Pattern、polyglot。
现在自然语言处理（NLP）变得越来越流行，这在深度学习发展的背景下尤其引人注目。NLP 是人工智能的一个分支，旨在从文本中理解和提取重要信息，进而基于文本数据进行训练。NLP 的主要任务包括语音识别和生成、文本分析、情感分析、机器翻译等。
近几十年，只有适当受过语言学教育的专家才能从事自然语言处理方向的工作。除了数学和机器学习，他们还应该熟悉一些重要的语言概念。但是现在，我们可以使用写好的 NLP 库。它们的主要目的是简化文本预处理过程，这样我们可以专注于构建机器学习模型和超参数调整。
人们设计了很多工具和库来解决 NLP 问题。今天，我们想基于自身经验，概述和比较最流行、最有用的自然语言处理库。本文介绍的所有库只有部分任务会重合。因此，有时候很难直接将它们进行对比。我们将介绍一些特征，然后对比这些库。
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