·NLTK（Python自然语言工具包）用于诸如标记化、词形还原、词干化、解析、POS标注等任务。该库具有几乎所有NLP任务的工具。
·Spacy是NLTK的主要竞争对手。这两个库可用于相同的任务。
·Scikit-learn为机器学习提供了一个大型库。此外还提供了用于文本预处理的工具。
·Gensim是一个主题和向量空间建模、文档集合相似性的工具包。
·Pattern库的一般任务是充当Web挖掘模块。因此，它仅支持自然语言处理（NLP）作为辅助任务。
·Polyglot是自然语言处理（NLP）的另一个Python工具包。它不是很受欢迎，但也可以用于各种NLP任务。
参考： http://www.coderjie.com/blog/60740e24d2f711e6841d00163e0c0e36
把nltk的各种应用讲的很全面
pattern.en 是一个基于Python的自然语言处理工具包，en代表English（没错，还有西班牙语es、德语de、法语fr、意大利语it、荷兰语nl），它可以做的事包括：词性标注（part-of-speech tagger）、情感分析（sentiment analysis）、动词处理（verb conjugation，不知道怎么翻译啦）、名词的单复数处理（noun singularization &pluralization）以及一个WordNet的接口。
