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　　Python是一種流行的編程語言，也被廣泛用于自然語言處理(Natural Language Processing，NLP)任務。以下是一些常用的Python庫和工具，用于實現自然語言處理：

　　1. NLTK(Natural Language Toolkit)：NLTK是一個廣泛使用的Python庫，提供了處理文本和實施各種NLP任務的工具和數據集，包括分詞、標記化、詞性標注、語法分析等。

　　2. SpaCy：SpaCy是一個高效的自然語言處理庫，提供了豐富的功能，如分詞、命名實體識別、依存句法分析等。它具有出色的性能和易用性。

　　3. Gensim：Gensim是一個用于主題建模和文檔相似性分析的庫。它提供了一套簡單而強大的工具，用于從文本數據中提取語義主題和計算文檔之間的相似性。

　　4. TextBlob：TextBlob是一個簡單易用的NLP庫，提供了各種文本處理任務的功能，如分詞、情感分析、語義分析等。它基于NLTK構建，并提供了更簡潔的API。

　　5. NLTK和SpaCy之外，還有其他庫用于詞向量表示(如GloVe、Word2Vec)、機器學習和深度學習(如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch)等，這些庫可以用于在NLP任務中進行特征提取、分類、實體識別等。

　　6. Stanford CoreNLP：Stanford CoreNLP是一個Java庫，提供了一系列強大的NLP工具和算法，例如命名實體識別、句法分析、情感分析等。它可以通過Python的接口(如pycorenlp)與Python代碼集成使用。