natasha

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做俄语文本处理的人，日常那些繁琐的NLP步骤——分词、断句、词形标注、词形还原、句法分析、命名实体识别，外加基于规则的实体抽取和标注可视化——在Natasha里都能用一个Python接口搞定。它的模型压缩得很小，靠NumPy在CPU上跑推理，没有GPU资源的团队也能轻松落地。上层封装把Natasha系列的各组件统一到一个Doc对象里，几行代码就能从原始文本拿到带标注和句法结构的文档。不过要实话实说：模型是在新闻语料上调优的，换到其他领域效果会打折扣，而且README自己也提醒生产环境用户优先用底层库，而不是这个顶层API。