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英语文本几乎无处不在。
如果我们的系统能够理解并自动生成它，那将是最好的。
然而，理解自然语言是一项复杂的任务。
它是如此复杂，以至于许多研究人员花了一生的时间来做它。
现在，已经发布了很多工具来完成自然语言处理工作。
以下是我收集的8个工具。
我还验证了它们都被某些应用程序至少使用一次，因此它们都是可运行的。
有些来自工业公司，有些来自研究机构。
它提供了解析、自动查找主题等功能。
- OpenNLP: a Java package to do text tokenization, part-of-speech tagging, chunking, etc. (tutorial)
- Stanford Parser: a Java implementation of probabilistic natural language parsers, both highly optimized PCFG* and lexicalized dependency parsers, and a lexicalized PCFG parser
- ScalaNLP: Natural Language Processing and machine learning.
- Snowball: a stemmer, support C and Java.
- MALLET: a Java-based package for statistical natural language processing, document classification, clustering, topic modeling, information extraction, and other machine learning applications to text.
- JGibbLDA: LDA in Java
- Apache Lucene Core: a Java library for stop-words removal and stemming
- Stanford Topic Modelling Toolbox: CVB0 algorithm, etc.