文本处理一般包括词性标注，句法分析，关键词提取，文本分类，情感分析等等，这是针对中文的，如果是对于英文来说，只需要基本的tokenize。本文为大家提供了以下这些工具包。

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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。

代码主页：https://github.com/fxsjy/jieba

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”。

官方主页：http://www.nltk.org/

代码主页：https://github.com/nltk/nltk

3.TextBlob

【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。

官方主页：http://textblob.readthedocs.org/en/dev/

代码主页：https://github.com/sloria/textblob

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。

官方主页：http://www.clips.ua.ac.be/pages/MBSP

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

官方主页：http://radimrehurek.com/gensim/index.html

代码主页：https://github.com/piskvorky/gensim

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。

代码主页： https://github.com/saffsd/langid.py

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。

代码主 页： https://github.com/NLeSC/xtas

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<canvas>可视化。

官方主页：http://www.clips.ua.ac.be/pattern