La bibliothèque Python-recsys est excellente une fois que vous dépassez la documentation fade. Elle fait un excellent usage de Numpy et Scipy pour offrir un système de recommandation incroyablement précis.

PyNLPl, prononcé comme « ananas », est une bibliothèque Python pour le traitement du langage naturel qui contient des modules pour presque toutes les tâches de NLP que nous rencontrons dans la recherche ou l'industrie. Il contient à la fois des types de données simples et complexes ainsi que des algorithmes pour tous types d'utilisateurs et sa documentation est superbe.

C'est très simple à utiliser et extrêmement facile à mettre en œuvre pour les problèmes de traitement du langage naturel. Je l'utilise depuis quelques mois et je n'ai jamais regretté. Une autre meilleure chose à propos de PyNLPL est qu'il est open source, donc pas besoin de payer une somme énorme pour obtenir la licence pour l'utiliser. Et en dehors de cela, la documentation de cette bibliothèque python open source est mise à jour et expliquée de manière très bonne, ce qui rend la vie des développeurs comme moi super facile. Il fonctionne également avec FoLiA XML (Format for Linguistic Annotation), qui est la caractéristique la plus importante de cette bibliothèque qui me rend dépendant de cette bibliothèque chaque jour pour résoudre des énoncés de problèmes de NLP.