http://pyltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/api.html
https://pypi.python.org/pypi/pyltp
https://github.com/hankcs/HanLP
使用 pyltp
pyltp 是 LTP 的 Python 封装，提供了分词，词性标注，命名实体识别，依存句法分析，语义角色标注的功能。
使用 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。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提供下列功能：
- 中文分词
- 最短路分词
- N-最短路分词
- CRF分词
- 感知机中文分词
- 索引分词
- 极速词典分词
- 用户自定义词典
- 词性标注
- HMM词性标注
- 感知机词性标注
- 命名实体识别
- 中国人名识别
- 音译人名识别
- 日本人名识别
- 地名识别
- 实体机构名识别
- 感知机命名实体识别
- 关键词提取
- TextRank关键词提取
- 自动摘要
- TextRank自动摘要
- 短语提取
- 基于互信息和左右信息熵的短语提取
- 拼音转换
- 多音字
- 声母
- 韵母
- 声调
- 简繁转换
- 繁体中文分词
- 简繁分歧词（简体、繁体、臺灣正體、香港繁體）
- 文本推荐
- 语义推荐
- 拼音推荐
- 字词推荐
- 依存句法分析
- 基于神经网络的高性能依存句法分析器
- MaxEnt依存句法分析
- CRF依存句法分析
- 文本分类
- 情感分析
- word2vec
- 词向量训练、加载、词语相似度计算、语义运算、查询、KMeans聚类
- 文档语义相似度计算
- 语料库工具
- 分词语料预处理
- 词频词性词典制作
- BiGram统计
- 词共现统计
- CoNLL语料预处理
- CoNLL UA/LA/DA评测工具
在提供丰富功能的同时，HanLP内部模块坚持低耦合、模型坚持惰性加载、服务坚持静态提供、词典坚持明文发布，使用非常方便，同时自带一些语料处理工具，帮助用户训练自己的模型。
待续。。