В области обработки естественного языка (NLP) существует большое количество библиотек, фреймворков и инструментов, предназначенных для решения широкого круга задач — от токенизации и морфологического анализа до машинного перевода и генерации текста. Ниже представлены наиболее известные и широко используемые библиотеки, сгруппированные по назначению и функциональности.

1. Базовые библиотеки NLP общего назначения

NLTK (Natural Language Toolkit)

• Язык: Python

• Описание: Один из самых старых и популярных инструментов для обучения и прототипирования NLP-моделей.

• Возможности:

  • Токенизация, POS-теггинг

  • Стемминг, лемматизация

  • Работа с корпусами (WordNet, Brown, etc.)

  • Синтаксический анализ

• Преимущества: Простота, обучение, поддержка большого количества ресурсов

• Недостатки: Медленная работа на больших объёмах, не предназначен для продакшена

spaCy

• Язык: Python / Cython

• Описание: Быстрая и промышленно-ориентированная NLP-библиотека.

• Возможности:

  • Токенизация, POS-теггинг, Dependency Parsing

  • Named Entity Recognition (NER)

  • Лемматизация, векторизация

  • Поддержка многих языков

• Преимущества: Высокая скорость, интеграция с нейросетями (Thinc), продакшн-уровень

• Недостатки: Не такой лингвистически богатый, как NLTK

Stanza (бывш. StanfordNLP)

• Язык: Python

• Описание: Нейросетевой NLP-инструмент от Stanford NLP Group

• Возможности:

  • Токенизация, POS, лемматизация

  • Dependency Parsing, NER

  • Поддержка более 60 языков

• Преимущества: Высокая точность, современные архитектуры

• Недостатки: Медленнее spaCy

2. Библиотеки для работы с трансформерами и крупными языковыми моделями

Hugging Face Transformers

• Язык: Python

• Описание: Де-факто стандарт для работы с BERT, GPT, T5, RoBERTa и др.

• Возможности:

  • Загрузка и обучение моделей трансформеров

  • Авто-токенизаторы и pipeline'ы (NER, Sentiment, QA, MT)

  • Поддержка ONNX, TensorFlow, PyTorch, TorchScript

• Преимущества: Огромное сообщество, тысячи моделей, простой интерфейс

• Недостатки: Требует GPU для многих задач

Tokenizers (от Hugging Face)

• Язык: Python + Rust

• Описание: Высокопроизводительный токенизатор для трансформеров

• Особенности:

  • Поддержка BPE, WordPiece, Unigram

  • Предобработка, постобработка, кастомные словари

  • Используется внутри Transformers

3. Морфологический анализ и работа с русским языком

pymorphy2

• Язык: Python

• Описание: Морфологический анализатор для русского языка

• Возможности:

  • Лемматизация, POS-теггинг

  • Словоформы, грамматические признаки

• Преимущества: Точная лемматизация, поддержка редких слов

• Недостатки: Нет поддержки многословных выражений

natasha

• Язык: Python

• Описание: NLP-инструментарий для русского языка

• Возможности:

  • Токенизация, морфология

  • Имя-объектное распознавание (NER)

  • Синтаксический разбор (SyntaxNet)

• Использует: Yargy, pymorphy2, razdel, slovnet

Razdel

• Язык: Python

• Быстрая токенизация и сегментация предложений для русского

4. Машинный перевод

Fairseq

• Язык: Python (PyTorch)

• От Facebook AI Research

• Предназначен для: seq2seq задач, включая перевод, классификацию, суммаризацию

• Поддерживает: BART, mBART, T5, Transformer, LSTM

• Используется в проектах Facebook (например, translation memory)

OpenNMT

• Язык: Lua / Python

• Описание: Фреймворк для машинного перевода

• Возможности:

  • seq2seq обучение

  • Поддержка внимания, копирования, shared embeddings

  • Подходит для обучения кастомных моделей перевода

5. Предобработка и утилиты

TextBlob

• Язык: Python

• Обертка над NLTK и Pattern

• Простая работа: POS-теггинг, тональность, NER

• Подходит для обучения и прототипов

Gensim

• Язык: Python

• Описание: Векторизация текста, работа с Word2Vec, FastText, LDA

• Возможности:

  • Обучение эмбеддингов

  • Тематическое моделирование (topic modeling)

  • Обработка больших корпусов с генераторами

SentencePiece

• Язык: C++ / Python

• Метод токенизации от Google

• Используется в T5, ALBERT, mBART

• Позволяет обучение субтокенов с нуля

6. Распознавание речи и Text-to-Speech (TTS)

SpeechRecognition

• Работа с аудио-данными, преобразование речи в текст

• Использует движки: Google, IBM, Wit.ai

DeepSpeech (Mozilla)

• Speech-to-text с использованием RNN/CTC

• Работает локально

TTS (Coqui)

• Text-to-Speech библиотека на базе Tacotron, Glow-TTS, FastSpeech

7. Модели генерации и диалога

Rasa

• Язык: Python

• Фреймворк для построения чат-ботов

• Компоненты:

  • NLU: распознавание интентов и сущностей

  • Core: диалоговый менеджер

Haystack

• Фреймворк для реализации QA-систем на базе трансформеров

• Возможности: Dense retriever, Reader, Pipelines

• Поддержка Elasticsearch, FAISS, Milvus

8. Инструменты для визуализации и аннотации

Prodigy

• Платный инструмент от создателей spaCy

• Интерактивная аннотация данных

• Поддержка кастомных меток, автоматическая подсказка

Doccano

• Web-интерфейс для аннотирования:

  • Классификация

  • NER

  • Seq2seq (перевод, генерация)

9. Инструменты для оценки качества и метрик

• Scikit-learn — метрики классификации (precision, recall, F1)

• seqeval — специализированные метрики для NER и sequence labeling

• BLEU, ROUGE, METEOR — метрики качества перевода и генерации

• SacreBLEU — стандартный инструмент для оценки MT-систем

10. Комплексные NLP-платформы

AllenNLP

• Язык: Python (PyTorch)

• Разработан AI2 (Allen Institute for AI)

• Архитектура:

  • Семантический парсинг, QA, NLI

  • Компонентная система конфигов

  • Поддержка собственных моделей

DeepPavlov

• Открытая NLP-платформа от МФТИ

• Заточена под русский язык

• Возможности:

  • Классификация, NER, Intent Detection

  • Диалоговые агенты, чат-боты

  • Предобученные модели на русском

Эти библиотеки охватывают большинство задач в NLP: от базового препроцессинга до сложных нейросетевых решений. Выбор инструмента зависит от задачи, языка, производительности, степени автоматизации и уровня кастомизации.