spaCy on avatud lähtekoodiga Pythoni teek loomuliku keele töötluseks, mille arendab Berliinis asuv ettevõte Explosion. See jagab tekstid sõnadeks ja lauseteks, määrab sõnaliigid ja algvormid, analüüsib lausestruktuuri ning tuvastab nimetatud olemid, nagu inimesed, ettevõtted või kohad. Eeltreenitud mudelid on saadaval paljudele keeltele, sealhulgas saksa keelele. spaCy on loodud kiiruse ja päris rakenduste jaoks, näiteks suurte dokumendimahtude eeltöötluseks.
NLTK (Natural Language Toolkit) on avatud lähtekoodiga Pythoni teek loomuliku keele töötluseks, mis loodi 2000. aastate alguses Pennsylvania Ülikoolis. See pakub tööriistu tokeniseerimiseks, sõnatüvede leidmiseks, sõnaliigi märgendamiseks ja lihtsaks klassifitseerimiseks ning juurdepääsu arvukatele tekstikorpustele. NLTK-d kasutatakse peamiselt õppetöös ja teaduses; tootmisrakendused tuginevad sageli sellistele teekidele nagu spaCy või transformer-mudelitele.
Nimeüksuste tuvastus (named entity recognition, NER) on loomuliku keele töötluse võte, mis leiab tekstist inimeste, ettevõtete ja kohtade nimed ning kuupäevad või summad ja määrab igaühele kategooria. See muudab vaba teksti struktureeritud andmeteks. Näide: e-kirjast eraldatakse automaatselt saatja ettevõte, kontaktisik, tarnekuupäev ja arve summa ning kantakse need CRM-i.
Sõltuvusanalüüs (dependency parsing) on loomuliku keele töötluse võte, mis kujutab lause grammatilist struktuuri sõnadevaheliste sõltuvustena. Iga sõna on seotud valitseva sõnaga, näiteks alus ja sihitis öeldisega: lauses „Klient tellib kaks lampi“ sõltuvad „klient“ ja „lampi“ sõnast „tellib“. See aitab infoekstraktsioonis, näiteks selle tuvastamisel, kes mida tegi.
Sõnaliigi märgendamine määrab automaatselt lause igale sõnale selle grammatilise kategooria, näiteks nimisõna, tegusõna, omadussõna või eessõna. Kuna paljud sõnad on mitmetähenduslikud (inglise keeles „book“ nimi- või tegusõnana, „light“ omadus- või nimisõnana), võtavad meetodid arvesse lause konteksti. POS-märgendamine on klassikaline eeltöötlussamm süntaksianalüüsil, teabe eraldamisel või õigekirjakontrollis ning seda pakuvad teegid nagu spaCy ja NLTK.
