NLTK (Natural Language Toolkit) é uma plataforma amplamente utilizada para construir programas Python para trabalhar com dados de linguagem humana. Ele fornece interfaces fáceis de usar para mais de 50 corpora e recursos lexicais, como WordNet, junta

No entanto, o NLTK pode ser lento para grandes conjuntos de dados e carece de recursos avançados de aprendizagem profunda em comparação com as ferramentas mais recentes do mercado.

1. spaCy : spaCy é uma biblioteca de PNL rápida e eficiente para Python que oferece modelos pré-treinados para tarefas de processamento de texto, como reconhecimento de entidade nomeada, marcação de classe gramatical e análise de dependência. É conhecido por seu alto desempenho e escalabilidade, o que o torna uma escolha popular para a construção de aplicativos prontos para produção. No entanto, spaCy pode ter uma curva de aprendizado mais acentuada em comparação com NLTK.
2. Gensim : Gensim é uma biblioteca Python para modelagem de tópicos, indexação de documentos e recuperação de similaridade com grandes coleções de texto. Ele oferece implementações de algoritmos populares como word2vec e doc2vec para incorporação de palavras e documentos, tornando-o uma ferramenta poderosa para análise semântica. Comparado ao NLTK, o Gensim está mais focado em tarefas de aprendizagem não supervisionadas.
3. Stanford NLP : Stanford NLP fornece um conjunto de ferramentas de PNL desenvolvidas pelo Stanford NLP Group, incluindo reconhecimento de entidade nomeada, análise de sentimento e análise de dependência. É conhecido por sua precisão e robustez, especialmente em tarefas como vinculação de entidades e resolução de correferência. No entanto, configurar e integrar o Stanford NLP pode ser mais complexo em comparação com o NLTK.
4. Flair : Flair é uma ferramenta simples e poderosa para PNL em Python, oferecendo incorporações de última geração e modelos pré-treinados para classificação de texto, reconhecimento de entidade nomeada e marcação de classe gramatical. Ele também fornece APIs fáceis de usar para treinar modelos personalizados em novos conjuntos de dados. Comparado ao NLTK, Flair se concentra mais em técnicas de aprendizado profundo para tarefas de PNL.
5. TextBlob : TextBlob é uma biblioteca de PNL fácil de usar para processamento de dados textuais em Python, oferecendo APIs simples para tarefas comuns de PNL, como análise de sentimento, marcação de classe gramatical e extração de sintagmas nominais. Também fornece acesso ao WordNet para análise semântica. TextBlob é mais fácil de aprender e usar em comparação com NLTK, tornando-o adequado para iniciantes em PNL.
6. AllenNLP : AllenNLP é uma estrutura de aprendizado profundo para tarefas de PNL construída sobre PyTorch, fornecendo componentes modulares para a construção de modelos de última geração em áreas como classificação de texto, resposta a perguntas e modelagem de linguagem. Oferece fácil experimentação com diferentes arquiteturas e conjuntos de dados, mas pode exigir mais experiência em aprendizagem profunda em comparação com NLTK.
7. Hugging Face Transformers : Transformers by Hugging Face é uma biblioteca popular para modelos de PNL pré-treinados, incluindo BERT, GPT-2 e RoBERTa, que podem ser facilmente ajustados para tarefas posteriores, como classificação de texto e geração de linguagem. Ele oferece uma ampla gama de modelos e ferramentas para trabalhar com transformadores, tornando-o uma alternativa de ponta ao NLTK para PNL baseada em aprendizagem profunda.
8. FastText : FastText é uma biblioteca para aprendizado eficiente de incorporação de palavras e classificação de texto, desenvolvida pela Facebook Research. Ele fornece treinamento e inferência rápidos para representações de palavras e tarefas de categorização de texto, especialmente para conjuntos de dados em grande escala. Comparado ao NLTK, o FastText é otimizado para desempenho e escalabilidade em aplicativos de PNL.
9. BERT : BERT (Representações de codificador bidirecional de transformadores) é um modelo de PNL pré-treinado desenvolvido pela Google AI que alcançou resultados de última geração em vários benchmarks de PNL. Ele oferece recursos de ajuste fino para tarefas posteriores, como resposta a perguntas e reconhecimento de entidade nomeada, tornando-o uma alternativa poderosa ao NLTK para projetos avançados de PNL.
10. Spacy Transformers : Spacy Transformers é uma integração de modelos spaCy e transformadores para facilitar o uso de modelos pré-treinados baseados em transformadores em pipelines spaCy. Ele permite a integração perfeita de modelos de transformadores para tarefas como classificação de texto, reconhecimento de entidades e resumo, oferecendo uma abordagem moderna à PNL em comparação com métodos tradicionais baseados em regras, como NLTK.