1-文法分析
英语

• StanfordNLP
  https://github.com/stanfordnlp/stanfordnlp [python]
• NLTK
  https://github.com/nltk/nltk [python]
• spacy
  https://github.com/explosion/spaCy [python/cython]

中文

• NLTK
  https://github.com/nltk/nltk [python]

• ltp
  https://github.com/HIT-SCIR/ltp

• lac
  https://github.com/baidu/lac

• StanfordNLP
  https://github.com/stanfordnlp/stanfordnlp [python]

• thulac
  https://github.com/thunlp/THULAC-Python [python]

• jieba
  https://github.com/fxsjy/jieba [python]

• SnowNLP（MIT）

• pynlpir

python 工具包

调查除下列包之外：{
scipy
numpy
sklearn
pandas
matplt
iPython
PyBrain
PyML - machine learning in Python
Milk：Machine learning toolkit in Python.
PyMVPA: MultiVariate Pattern Analysis (MVPA) in Python
Pyrallel - Parallel Data Analytics in Python
Monte - gradient based learning in Python
xgboost
}

1.gensim{
Corpora and Vector Spaces
Topics and Transformations：LSA，LDA，TF-IDF，
Experiments on the English Wikipedia
Distributed Computing：word2vec

}

2.jieba{
功能 1)：分词
功能 2) ：添加自定义词典
功能 3) ：关键词提取
功能 4) : 词性标注
功能 5) : 并行分词
功能 6) : Tokenize：返回词语在原文的起始位置

}

3.NLTK{
Tokenize and tag some text:
Identify named entities:
Display a parse tree:
它提供了 WordNet 这种方便处理词汇资源的借口，还有分类、分词、除茎、标注、语法分析、语义推理等类库
}

4.TextBlob{
词性标注，
名词性成分提取，
情感分析，
文本翻译

}

5.PyNLPI{
处理N元搜索，计算频率表和分布，建立语言模型。他还可以处理向优先队列这种更加复杂的数据结构，或者像 Beam 搜索这种更加复杂的算法。
Segmenting Text
Getting Key Words

}

6.spaCy{结合Python和Cython：是具有工业级强度的Python NLP工具包
英文断句
词干化（Lemmatize):
词性标注(POS Tagging):
命名实体识别（NER）：
名词短语提取：

}

7.polyglot{
Tokenization
Language detection
Morphological analysis
Named Entity Recognition
Sentiment Analysis
Word Embeddings
}

参考文献：
1、https://blog.csdn.net/u010212101/article/details/94740460
2、https://blog.csdn.net/Scotfield_msn/article/details/72904863