以下是自然语言处理领域常用的开源工具包，按语言和功能分类整理：

一、Python主流工具包

1. Hugging Face Transformers

   • 提供BERT、GPT-2等预训练模型，支持多语言任务（文本分类、问答、生成等），与TensorFlow和PyTorch无缝对接。

2. TensorFlow & PyTorch

   • 基础深度学习框架，TensorFlow适合生产环境，PyTorch以灵活性著称，均提供NLP任务的高阶API。

3. NLTK

   • 全功能Python库，覆盖文本分类、命名实体识别等任务，支持多种语言，适合算法组合与实验。

4. spaCy

   • 以高性能和简洁接口闻名，适合生产环境，支持词性标注、命名实体识别等，集成能力强。

5. TextBlob

   • 基于NLTK的简化库，适合快速文本处理（如情感分析、文本分类），易上手。

二、中文专用工具包

1. HanLP

   • Java工具包，功能全面（分词、词性标注、情感分析等），性能高效，支持自定义词典。

2. FudanNLP

   • 中文NLP工具包，提供分词、句法分析等任务，包含机器学习算法和数据集。

3. 结巴分词

   • 高效中文分词工具，支持自定义词典和多种语言混合处理。

4. SnowNLP

   • 简单易用的中文NLP库，适合基础任务（如情感分析、文本分类）。

三、其他语言工具

• Stanford NLP ：斯坦福大学开发的Java工具包，涵盖词性标注、句法分析等。

• LingPipe ：Java工具包，支持分词、情感分析、医学文献处理等。

以上工具可根据具体需求（如语言、任务复杂度、开发环境）选择使用。