我想做一些句子分析（主要针对 Twitter 应用程序）并推断一些一般特征。 Ruby 中有针对此类事情的优秀自然语言处理库吗？
如同有没有好的自然语言处理库 https://stackoverflow.com/questions/870460/java-is-there-a-good-natural-language-processing-library但对于鲁比来说。我更喜欢一些非常笼统的东西，但任何线索都会受到赞赏！
三个优秀且成熟的NLP包是斯坦福核心自然语言处理 http://nlp.stanford.edu/software/corenlp.shtml, Open NLP http://opennlp.apache.org/ and LingPipe http://alias-i.com/lingpipe/index.html。有 Ruby 绑定到斯坦福核心自然语言处理 https://github.com/louismullie/stanford-core-nlp工具（GPL 许可证）以及OpenNLP https://github.com/louismullie/open-nlp工具（Apache 许可证）。
在更具实验性的方面，我坚持文本检索、提取和注释工具包 https://github.com/louismullie/treat(Treat)，在 GPL 下发布，为 Ruby 中几乎所有与 NLP 相关的 gem 提供了通用 API。下面的Treat功能列表也可以作为与Ruby 1.9兼容的稳定自然语言处理gem方面的一个很好的参考。
- 文本分段器和分词器（
punkt-segmenter, tactful_tokenizer, srx-english, scalpel)
- 英语、法语和德语的自然语言解析器以及英语的命名实体提取（
stanford-core-nlp).
- 词形变化和词形变化（
linguistics), 词干 (ruby-stemmer, uea-stemmer, lingua, etc.)
- WordNet 接口（
rwordnet)、词性标注器 (rbtagger, engtagger, etc.)
- 语言 （
whatlanguage）， 约会时间 （chronic, kronic, nickel), 关键字 (lda-ruby）提取。
- 通过索引和全文搜索进行文本检索（
ferret).
- 命名实体提取（
stanford-core-nlp).
- 使用决策树的基本机器学习（
decisiontree), MLP (ruby-fann), SVM (rb-libsvm）和线性分类（tomz-liblinear-ruby-swig).
- 文本相似度度量（
levenshtein-ffi, fuzzy-string-match, tf-idf-similarity).
未包含在 Treat 中，但与 NLP 相关：hotwater https://github.com/colinsurprenant/hotwater（字符串距离算法），yomu https://github.com/Erol/yomu（Apache Tiki 的绑定器，用于读取 .doc、.docx、.pages、.odt、.rtf、.pdf），图等级 https://github.com/louismullie/graph-rank（GraphRank 的实现）。
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