此处只简单汇总一下各种文本工具名目，他们的详细使用参见具体帖子。本文主要参考<8种目前Python使用率最高的文本处理工具>一文0、SnowNLP包 用于中文文本的处理

1.Jieba

2.NLTK

3.TextBlob

4.MBSP for Python

5.Gensim

6.langid.py

7. xTAS

8.Pattern

0、SnowNLP包 用于中文文本的处理

中文文本情感分析示例：

from snownlp import SnowNLP

text = u"我今天很快乐。我今天很愤怒。"

# 字母u文本编码格式是Unicode，

s = SnowNLP(text)

for sentence in s.sentences: #断句

print(sentence)

s1 = SnowNLP(s.sentences[0]) # 此处不能写s1 = s.sentences[0]，需转化为SnowNLP格式才能下一步语句

s1.sentiments

text2 = '这个东西很垃圾'

s2 = SnowNLP(text2) #输出0.21406279508712744

# SnowNLP和textblob的计分方法不同。SnowNLP的情感分析取值，

# 表达的是“这句话代表正面情感的概率”

1.Jieba

【结巴中文分词】做最好的 Python 中文分词组件

其功能包括支持三种分词模式(精确模式、全模式、搜索引擎模式)，支持繁体分词，支持自定义词典等。

2.NLTK

【NLTK】一个构建Python程序以使用人类语言数据的领先平台，被称为“使用Python进行教学和计算语言学工作的绝佳工具”，以及“用自然语言进行游戏的神奇图书馆”。

3.TextBlob 用于英文文本的处理

【TextBlob】是一个用于处理文本数据的Python(2和3)库。它为潜入常见的自然语言处理(NLP)任务提供了一个简单的API，例如词性标注，名词短语提取，情感分析，分类，翻译等。

英文文本情感分析示例：

from textblob import TextBlob

text = "I am happy today. I feel sad today."

blob = TextBlob(text)

blob.sentences

# 用于断句 输出：[Sentence("I am happy today."), Sentence("I feel sad today.")]

blob.sentences[0].sentiment

# 输出：Sentiment(polarity=0.8, subjectivity=1.0)

# 情感极性0.8，主观性1.0。说明一下，情感极性的变化范围是[-1, 1]，-1代表完全负面，1代表完全正面。

blob.sentences[1].sentiment

# 输出：Sentiment(polarity=-0.5, subjectivity=1.0)

blob.sentiment

# 用于判断整句情感极性。输出Sentiment(polarity=0.15000000000000002, subjectivity=1.0)

4.MBSP for Python

【MBSP】是一个文本分析系统，基于CLiPS和ILK开发的基于TiMBL和MBT内存的学习应用程序。它提供了用于标记化和句子分裂，词性标注，分块，词形还原，关系查找和介词短语附件的工具。

5.Gensim

【Gensim】是一个免费的Python库可扩展的统计语义

分析纯文本文档的语义结构

检索语义相似的文档

6.langid.py

【langid.py 】是一个独立的语言标识(LangID)工具。接受过97种语言的预训练(ISO 639-1代码)，培训数据来自5个不同的来源：JRC-Acquis、ClueWeb 09、维基百科、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许可软件，例如Stanford NLP工具，以及可能产生额外限制的数据集，检查文档中的各个功能。

8.Pattern

【Pattern】是Python编程语言的Web挖掘模块。它具有数据挖掘工具(谷歌，Twitter和维基百科API，网络爬虫，HTML DOM解析器)，自然语言处理(词性标注，n-gram搜索，情感分析，WordNet)，机器学习(矢量)空间模型，聚类，SVM)，网络分析和可视化。