Gensim

Gensim 是一个专门用于主题建模和文档相似性计算的 Python 库。它实现了 Word2Vec、FastText、Doc2Vec 和 LDA 等经典模型，能够高效地训练词向量和文档向量。Gensim 特别擅长处理大型语料库，支持流式加载和内存优化。它被广泛用于搜索引擎、推荐系统、文本聚类等领域。

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相关资源

NLTK

NLTK 是 Python 中最经典的自然语言处理工具包之一，专为教学和研究设计。它提供了丰富的语料库、词典资源以及文本处理功能，如分词、词性标注、句法分析、命名实体识别等。NLTK 的接口简洁明了，适合 NLP 初学者入门学习。

spaCy

spaCy 是一个高效的工业级自然语言处理库，专注于提供快速且准确的文本处理能力。它支持多种语言，并内置了命名实体识别、依存句法分析、词向量表示等功能。spaCy 使用 Cython 编写核心模块，性能优异，适用于大规模文本数据处理。

Transformers

Hugging Face Transformers 是目前最流行的 NLP 深度学习库之一，集成了大量基于 Transformer 架构的预训练模型，如 BERT、GPT、T5、RoBERTa 等。它支持 PyTorch 和 TensorFlow 双引擎，并提供统一的 API 接口用于模型加载、微调和部署。用户可以通过简单的代码实现文本分类、问答系统、机器翻译等多种任务。

TextBlob

TextBlob 是一个简单易用的 NLP 库，封装了 NLTK 的部分功能，面向初学者和轻量级应用场景。它提供了情感分析、名词短语提取、拼写纠正、翻译等常用功能。TextBlob 的 API 风格类似于 Python 内置类型，语法简洁直观，非常适合快速开发原型或小型项目。

Stanza

Stanza 是 Stanford CoreNLP 的官方 Python 封装库，提供高质量的多语言自然语言处理能力。它支持包括中文在内的多种语言，具备词性标注、依存句法分析、命名实体识别、情感分析等功能。Stanza 基于深度学习模型构建，具有较高的准确率，适合对语言结构要求严格的科研和商业应用。