1、中文自然语言处理工具包FudanNLP

FudanNLP主要是为中文自然语言处理而开发的工具包，也包含为实现这些任务的机器学习算法和数据集。开发语言： Java；操作系统：跨平台

FudanNLP目前实现的内容如下：1、中文处理工具：中文分词、词性标注、实体名识别、句法分析、时间表达式识别；2、信息检索：文本分类、新闻聚类、Lucene中文分词；3、机器学习：AveragePerceptron（感知器）Passive-aggressive Algorithm（被动攻击）、K-means、Exact Inference（精确推理）。

2、Java自然语言处理 LingPipe

LingPipe 是一个自然语言处理的Java开源工具包。LingPipe目前已有很丰富的功能，包括主题分类（Top Classification）、命名实体识别（Named EntityRecognition）、词性标注（Part-of Speech Tagging）、句题检测（Sentence Detection）、查询拼写检查（Query SpellChecking）、兴趣短语检测（Interseting Phrase Detection）、聚类（Clustering）、字符语言建模（Character LanguageModeling）、医学文献下载/解析/索引（MEDLINE Download, Parsing and Indexing）、数据库文本挖掘（Database Text Mining）、中文分词（Chinese WordSegmentation）、情感分析（Sentiment Analysis）、语言辨别（Language Identification）等API。

3、中科院ICTCLAS

 ICTCLAS是由中科院计算所历经数年开发的分词工具，采用C++编写。主要功能包括中文分词、词性标注、命名实体识别、用户词典功能，同时支持GBK编码、UTF8编码、BIG5编码，新增微博分词、新词发现与关键词提取。可以可视化界面操作和API方式调用。

4、The Stanford Natural LanguageProcessing Group

Stanford NLP Group是斯坦福大学自然语言处理的团队，开发了多个NLP工具。

1） Stanford CoreNLP：采用Java编写的面向英文的处理工具，主要功能包括分词、词性标注、命名实体识别、语法分析等。

2） Stanford Word Segmenter：采用CRF（条件随机场）算法进行分词，也是基于Java开发的，同时可以支持中文和Arabic，官方要求Java版本1.6以上，推荐内存至少1G。

3）Stanford POS Tagger：采用Java编写的面向英文、中文、法语、阿拉伯语、德语的命名实体识别工具。

4） Stanford Named Entity Recognizer：采用条件随机场模型的命名实体工具。

5） Stanford Parser：进行语法分析的工具，支持英文、中文、阿拉伯文和法语。

5  IKAnalyzer

IKAnalyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。IK支持细粒度和智能分词两种切分模式，支持英文字母、数字、中文词汇等分词处理，兼容韩文、日文字符。可以支持用户自定义的词典。

6 NLTK

NLTK是一个python工具包, 用来处理和自然语言处理相关的东西. NLTK 在用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了 WordNet 这种方便处理词汇资源的接口，还有分类、分词、除茎、标注、语法分析、语义推理等类库。

7  python工具包Pattern

Pattern 的自然语言处理工具有词性标注工具(Part-Of-Speech Tagger)，N元搜索(n-gram search)，情感分析(sentiment analysis)，WordNet。支持机器学习的向量空间模型，聚类，向量机。

8 CRF++

CRF++是著名的条件随机场开源工具，也是目前综合性能最佳的CRF工具。开发语言： C/C++;操作系统： Windows Linux

9 开源机器学习工具包Mallet

Mallet的作者是Andrew McCallum大师（CRF创始人之一），此软件包基于java。通过mallet工具，可以进行自然语言处理，文本分类，主题建模。文本聚类，信息抽取等，此软件包基于java。通过mallet工具，可以进行自然语言处理，文本分类，主题建模，文本聚类，信息抽取等。

10 分布式在线机器学习框架 Jubatus

Jubatus 是一个分布式处理框架和机器学习库，包含以下功能：在线机器学习库，包括：分类、聚合和推荐；fv_converter: 数据预处理（用自然语言）；在线机器学习框架，支持容错。开发语言： C/C++；操作系统： Linux

 

 

11 HanLP

HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。不仅仅是分词，而是提供词法分析、句法分析、语义理解等完备的功能。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。HanLP完全开源，包括词典。

12spaCy     https://spacy.io/

Python 企业用途比较大，可支持深度学习