一、NLTK

NLTK（Natural Language Toolkit）是較早的自然語言處理庫之一，提供了大量語言數據和NLP功能，如詞性標注、命名實體識別等。

二、Spacy

Spacy是一個工業級別的自然語言處理庫，支持多種語言，具有豐富的功能，如分詞、詞性標注、依存解析、命名實體識別等。

三、Stanford NLP

Stanford NLP包含一系列Stanford大學開發的自然語言處理工具，如Stanford Parser、Stanford Named Entity Recognizer等。

四、Gensim

Gensim是一個用于處理文本數據的庫，主要用于主題建模和文檔相似性分析，包含了諸如Word2Vec、FastText、Latent Semantic Analysis等多種模型。

五、AllenNLP

AllenNLP是Allen AI Institute開發的一個深度學習庫，專注于研究型項目，提供了一系列高級模塊，如預訓練模型、序列標注、文本分類等。

六、OpenAI’s GPT

GPT（Generative Pretrained Transformer）是OpenAI開發的一種預訓練的語言生成模型，已經在許多NLP任務中取得了顯著的效果。

延伸閱讀

選擇自然語言處理工具時的考慮因素

選擇合適的自然語言處理工具時，首先需要考慮工具是否支持所需的語言和任務。其次，工具的性能也是一個重要的因素，包括速度和準確性。另外，如果計劃在大規模數據上使用，那么工具是否能夠方便地進行分布式處理也很重要。此外，工具的易用性、文檔的完整性、社區的活躍度等也是選擇工具時需要考慮的因素。以上因素綜合考慮，能夠幫助用戶選擇非常適合自己需求的自然語言處理工具。