这个问题很开放。也就是说，下面而不是选择一个，而是根据您要使用的语言进行比较（因为两种语言都有不错的库）。

蟒蛇

在Python方面，您应该首先看的是Python Natural Language Toolkit 。正如他们在描述中所指出的那样，NLTK是构建Python程序以使用人类语言数据的领先平台。它为50多种语料库和词汇资源（如WordNet）提供了易于使用的界面，并提供了一套用于分类，标记化，词干，标记，解析和语义推理的文本处理库。

您还可以查找一些出色的代码，这些代码源自基于Python的Google自然语言工具包项目。您可以在GitHub上找到该代码的链接。

爪哇

首先看的是斯坦福大学的自然语言处理小组 。那里分发的所有软件都是用Java编写的。所有最新发行版都需要Oracle Java 6+或OpenJDK 7+。分发程序包包括用于命令行调用的组件，jar文件，Java API和源代码。

您在许多机器学习环境中看到的另一个很棒的选择（通用选择）是Weka 。 Weka是用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合。这些算法既可以直接应用于数据集，也可以从您自己的Java代码中调用。 Weka包含用于数据预处理，分类，回归，聚类，关联规则和可视化的工具。它也非常适合开发新的机器学习方案。

Java vs Python for NLP非常偏爱或必需。根据公司/项目的不同，您将需要使用其中一个，除非您要负责一个项目，否则通常没有太多选择。

除了NLTK （www.nltk.org）外，实际上还有其他用于python处理文本的库：

• TextBlob ： http : //textblob.readthedocs.org/en/dev/
• Gensim ： http： //radimrehurek.com/gensim/
• 模式 ： http : //www.clips.ua.ac.be/pattern
• Spacy :: http://spacy.io
• 橙色 ： http ： //orange.biolab.si/features/
• 菠萝 ： https : //github.com/proycon/pynlpl

（有关更多信息，请参见https://pypi.python.org/pypi?%3Aaction=search&term=natural+language+processing&submit=search ）

对于Java ，还有很多其他的，但这是另一个列表：

• 冻结 ： http : //nlp.lsi.upc.edu/freeling/
• OpenNLP ： http ： //opennlp.apache.org/
• LingPipe ： http ： //alias-i.com/lingpipe/
• Stanford CoreNLP ： http : //stanfordnlp.github.io/CoreNLP/ （随附其他语言的包装器，包括python）
• CogComp NLP ： https ： //github.com/CogComp/cogcomp-nlp

这是基本字符串处理的不错比较，请参阅http://nltk.googlecode.com/svn/trunk/doc/howto/nlp-python.html

GATE与UIMA与OpenNLP的有用比较，请参阅https://www.assembla.com/spaces/extraction-of-cost-data/wiki/Gate-vs-UIMA-vs-OpenNLP?version=4

如果您不确定使用NLP的语言是什么，我个人会说“可以为您提供所需分析/输出的任何语言”，请参阅要学习自然语言处理的语言或工具？

这是NLP工具的最新版本（2017）： https : //github.com/alvations/awesome-community-curated-nlp

NLP工具的较旧列表（2013）： http ://web.archive.org/web/20130703190201/http: //yauhenklimovich.wordpress.com/2013/05/20/tools-nlp

除了语言处理工具之外，您非常需要machine learning工具来将其集成到NLP管道中。

Python和Java范围很广，这再次取决于首选项以及库是否足够用户友好：

python中的机器学习库：

• 斯克莱恩 （Scikit-learn）： http ://scikit-learn.org/stable/
• 牛奶 ： http : //luispedro.org/software/milk
• Scipy ： http ： //www.scipy.org/
• Theano ： http : //deeplearning.net/software/theano/
• PyML ： http ： //pyml.sourceforge.net/
• pyBrain ： http ： //pybrain.org/
• Graphlab Create （ 商用工具，但免费提供一年的学术许可）： https : //dato.com/products/create/

（有关更多信息，请参见https://pypi.python.org/pypi?%3Aaction=search&term=machine+learning&submit=search ）

• Weka ： http : //www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html
• 木槌 ： http : //mallet.cs.umass.edu/
• Mahout ： https : //mahout.apache.org/

随着最近（2015年） NLP中的深度学习海啸 ，您可能可以考虑： https : //en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_deep_learning_software

我将避免出于非偏爱/中立的目的列出深度学习工具。

其他也需要NLP / ML工具的Stackoverflow问题：

• 机器学习与自然语言处理
• 对自然语言处理感兴趣的人有什么好的出发点？
• 自然语言处理
• Java自然语言处理（NLP）
• 有没有好的自然语言处理库
• Java的简单自然语言处理启动
• 哪些库提供基本或高级NLP方法？
• 最新的优秀语言和自然语言处理书籍，基础知识
• （对于NER） 在提供Lucene Index时使用免费工具进行实体提取/识别
• （使用PHP） 使用PHP的NLP编程工具？
• （使用Ruby） https://stackoverflow.com/questions/3776361/ruby-nlp-libraries