Word processing with words

Обработка естественного языка сейчас не используются разве что в совсем консервативных отраслях. В большинстве технологических решений распознавание и обработка «человеческих» языков давно внедрена: именно поэтому обычный IVR с жестко заданными опциями ответов постепенно уходит в прошлое, чатботы начинают все адекватнее общаться без участия живого оператора, фильтры в почте работают на ура и т.д. Как же происходит распознавание записанной речи, то есть текста? А вернее будет спросить, что лежит в основе соврменных техник распознавания и обработки? На это хорошо отвечает наш сегодняшний адаптированный перевод – под катом вас ждет лонгрид, который закроет пробелы по основам NLP. Приятного чтения!

Что такое Natural Language Processing?

Natural Language Processing (далее – NLP) – обработка естественного языка – подраздел информатики и AI, посвященный тому, как компьютеры анализируют естественные (человеческие) языки. NLP позволяет применять алгоритмы машинного обучения для текста и речи.

Например, мы можем использовать NLP, чтобы создавать системы вроде распознавания речи, обобщения документов, машинного перевода, выявления спама, распознавания именованных сущностей, ответов на вопросы, автокомплита, предиктивного ввода текста и т.д.

Сегодня у многих из нас есть смартфоны с распознаванием речи – в них используется NLP для того, чтобы понимать нашу речь. Также многие люди используют ноутбуки со встроенным в ОС распознаванием речи.

Примеры

Cortana

В Windows есть виртуальный помощник Cortana, который распознает речь. С помощью Cortana можно создавать напоминания, открывать приложения, отправлять письма, играть в игры, узнавать погоду и т.д.

Siri

Siri это помощник для ОС от Apple: iOS, watchOS, macOS, HomePod и tvOS. Множество функций также работает через голосовое управление: позвонить/написать кому-либо, отправить письмо, установить таймер, сделать фото и т.д.

Gmail

Известный почтовый сервис умеет определять спам, чтобы он не попадал во входящие вашего почтового ящика.

Dialogflow

Платформа от Google, которая позволяет создавать NLP-ботов. Например, можно сделать бота для заказа пиццы, которому не нужен старомодный IVR, чтобы принять ваш заказ.

---

Python-библиотека NLTK

NLTK (Natural Language Toolkit) – ведущая платформа для создания NLP-программ на Python. У нее есть легкие в использовании интерфейсы для многих языковых корпусов, а также библиотеки для обработки текстов для классификации, токенизации, стемминга, разметки, фильтрации и семантических рассуждений. Ну и еще это бесплатный опенсорсный проект, который развивается с помощью коммьюнити.
Мы будем использовать этот инструмент, чтобы показать основы NLP. Для всех последующих примеров я предполагаю, что NLTK уже импортирован; сделать это можно командой import nltk

Основы NLP для текста

В этой статье мы рассмотрим темы:

1. Токенизация по предложениям.
2. Токенизация по словам.
3. Лемматизация и стемминг текста.
4. Стоп-слова.
5. Регулярные выражения.
6. Мешок слов.
7. TF-IDF.

1. Токенизация по предложениям

Токенизация (иногда – сегментация) по предложениям – это процесс разделения письменного языка на предложения-компоненты. Идея выглядит довольно простой. В английском и некоторых других языках мы можем вычленять предложение каждый раз, когда находим определенный знак пунктуации – точку.

Но даже в английском эта задача нетривиальна, так как точка используется и в сокращениях. Таблица сокращений может сильно помочь во время обработки текста, чтобы избежать неверной расстановки границ предложений. В большинстве случаев для этого используются библиотеки, так что можете особо не переживать о деталях реализации.

Пример:

Возьмем небольшой текст про настольную игру нарды:

Backgammon is one of the oldest known board games. Its history can be traced back nearly 5,000 years to archeological discoveries in the Middle East. It is a two player game where each player has fifteen checkers which move between twenty-four points according to the roll of two dice.

Чтобы сделать токенизацию предложений с помощью NLTK, можно воспользоваться методом nltk.sent_tokenize

На выходе мы получим 3 отдельных предложения:

Backgammon is one of the oldest known board games.

Its history can be traced back nearly 5,000 years to archeological discoveries in the Middle East.

It is a two player game where each player has fifteen checkers which move between twenty-four points according to the roll of two dice.

2. Токенизация по словам

Токенизация (иногда – сегментация) по словам – это процесс разделения предложений на слова-компоненты. В английском и многих других языках, использующих ту или иную версию латинского алфавита, пробел – это неплохой разделитель слов.

Тем не менее, могут возникнуть проблемы, если мы будем использовать только пробел – в английском составные существительные пишутся по-разному и иногда через пробел. И тут вновь нам помогают библиотеки.

Пример:

Давайте возьмем предложения из предыдущего примера и применим к ним метод nltk.word_tokenize

Вывод:

['Backgammon', 'is', 'one', 'of', 'the', 'oldest', 'known', 'board', 'games', '.']

['Its', 'history', 'can', 'be', 'traced', 'back', 'nearly', '5,000', 'years', 'to', 'archeological', 'discoveries', 'in', 'the', 'Middle', 'East', '.']

['It', 'is', 'a', 'two', 'player', 'game', 'where', 'each', 'player', 'has', 'fifteen', 'checkers', 'which', 'move', 'between', 'twenty-four', 'points', 'according', 'to', 'the', 'roll', 'of', 'two', 'dice', '.']

3. Лемматизация и стемминг текста

Обычно тексты содержат разные грамматические формы одного и того же слова, а также могут встречаться однокоренные слова. Лемматизация и стемминг преследуют цель привести все встречающиеся словоформы к одной, нормальной словарной форме.

Примеры:

Приведение разных словоформ к одной:

dog, dogs, dog’s, dogs’ => dog

То же самое, но уже применительно к целому предложению:

the boy’s dogs are different sizes => the boy dog be differ size

Лемматизация и стемминг – это частные случаи нормализации и они отличаются.

Стемминг – это грубый эвристический процесс, который отрезает «лишнее» от корня слов, часто это приводит к потере словообразовательных суффиксов.

Лемматизация – это более тонкий процесс, который использует словарь и морфологический анализ, чтобы в итоге привести слово к его канонической форме – лемме.

Отличие в том, что стеммер (конкретная реализация алгоритма стемминга – прим.переводчика) действует без знания контекста и, соответственно, не понимает разницу между словами, которые имеют разный смысл в зависимости от части речи. Однако у стеммеров есть и свои преимущества: их проще внедрить и они работают быстрее. Плюс, более низкая «аккуратность» может не иметь значения в некоторых случаях.

Примеры:

1. Слово good – это лемма для слова better. Стеммер не увидит эту связь, так как здесь нужно сверяться со словарем.
2. Слово play – это базовая форма слова playing. Тут справятся и стемминг, и лемматизация.
3. Слово meeting может быть как нормальной формой существительного, так и формой глагола to meet, в зависимости от контекста. В отличие от стемминга, лемматизация попробует выбрать правильную лемму, опираясь на контекст.

Теперь, когда мы знаем, в чем разница, давайте рассмотрим пример:

Вывод:

Stemmer: seen
Lemmatizer: see

Stemmer: drove
Lemmatizer: drive

4. Стоп-слова

Стоп-слова – это слова, которые выкидываются из текста до/после обработки текста. Когда мы применяем машинное обучение к текстам, такие слова могут добавить много шума, поэтому необходимо избавляться от нерелевантных слов.

Стоп-слова это обычно понимают артикли, междометия, союзы и т.д., которые не несут смысловой нагрузки. При этом надо понимать, что не существует универсального списка стоп-слов, все зависит от конкретного случая.

В NLTK есть предустановленный список стоп-слов. Перед первым использованием вам понадобится его скачать: nltk.download(“stopwords”). После скачивания можно импортировать пакет stopwords и посмотреть на сами слова:

Вывод:

['i', 'me', 'my', 'myself', 'we', 'our', 'ours', 'ourselves', 'you', "you're", "you've", "you'll", "you'd", 'your', 'yours', 'yourself', 'yourselves', 'he', 'him', 'his', 'himself', 'she', "she's", 'her', 'hers', 'herself', 'it', "it's", 'its', 'itself', 'they', 'them', 'their', 'theirs', 'themselves', 'what', 'which', 'who', 'whom', 'this', 'that', "that'll", 'these', 'those', 'am', 'is', 'are', 'was', 'were', 'be', 'been', 'being', 'have', 'has', 'had', 'having', 'do', 'does', 'did', 'doing', 'a', 'an', 'the', 'and', 'but', 'if', 'or', 'because', 'as', 'until', 'while', 'of', 'at', 'by', 'for', 'with', 'about', 'against', 'between', 'into', 'through', 'during', 'before', 'after', 'above', 'below', 'to', 'from', 'up', 'down', 'in', 'out', 'on', 'off', 'over', 'under', 'again', 'further', 'then', 'once', 'here', 'there', 'when', 'where', 'why', 'how', 'all', 'any', 'both', 'each', 'few', 'more', 'most', 'other', 'some', 'such', 'no', 'nor', 'not', 'only', 'own', 'same', 'so', 'than', 'too', 'very', 's', 't', 'can', 'will', 'just', 'don', "don't", 'should', "should've", 'now', 'd', 'll', 'm', 'o', 're', 've', 'y', 'ain', 'aren', "aren't", 'couldn', "couldn't", 'didn', "didn't", 'doesn', "doesn't", 'hadn', "hadn't", 'hasn', "hasn't", 'haven', "haven't", 'isn', "isn't", 'ma', 'mightn', "mightn't", 'mustn', "mustn't", 'needn', "needn't", 'shan', "shan't", 'shouldn', "shouldn't", 'wasn', "wasn't", 'weren', "weren't", 'won', "won't", 'wouldn', "wouldn't"]

Рассмотрим, как можно убрать стоп-слова из предложения:

Вывод:

['Backgammon', 'one', 'oldest', 'known', 'board', 'games', '.']

Если вы не знакомы с list comprehensions, то можно узнать побольше здесь. Вот другой способ добиться того же результата:

Тем не менее, помните, что list comprehensions быстрее, так как оптимизированы – интерпретатор выявляет предиктивный паттерн во время цикла.

Вы можете спросить, почему мы конвертировали список во множество. Множество это абстрактный тип данных, который может хранить уникальные значения, в неопределенном порядке. Поиск по множеству гораздо быстрее поиска по списку. Для небольшого количества слов это не имеет значения, но если речь про большое количество слов, то строго рекомендуется использовать множества. Если хотите узнать чуть больше про время выполнения разных операций, посмотрите на эту чудесную шпаргалку.

5. Регулярные выражения.

Регулярное выражение (регулярка, regexp, regex) – это последовательность символов, которая определяет шаблон поиска. Например:

• . – любой символ, кроме перевода строки;
• w – один символ;
• d – одна цифра;
• s – один пробел;
• W – один НЕсимвол;
• D – одна НЕцифра;
• S – один НЕпробел;
• [abc] – находит любой из указанных символов match any of a, b, or c;
• [^abc] – находит любой символ, кроме указанных;
• [a-g] – находит символ в промежутке от a до g.

Выдержка из документации Python:

Регулярные выражение используют обратный слеш () для обозначения специальных форм или чтобы разрешить использование спецсимволов. Это противоречит использованию обратного слеша в Python: например, чтобы буквально обозначить обратный слеш, необходимо написать '\\' в качестве шаблона для поиска, потому что регулярное выражение должно выглядеть как \, где каждый обратный слеш должен быть экранирован.

Решение – использовать нотацию raw string для шаблонов поиска; обратные слеши не будут особым образом обрабатываться, если использованы с префиксом ‘r’. Таким образом, r”n” – это строка с двумя символами (‘’ и ‘n’), а “n” – строка с одним символом (перевод строки).

Мы можем использовать регулярки для дополнительного фильтрования нашего текста. Например, можно убрать все символы, которые не являются словами. Во многих случаях пунктуация не нужна и ее легко убрать с помощью регулярок.

Модуль re в Python представляет операции с регулярными выражениями. Мы можем использовать функцию re.sub, чтобы заменить все, что подходит под шаблон поиска, на указанную строку. Вот так можно заменить все НЕслова на пробелы:

Вывод:

'The development of snowboarding was inspired by skateboarding  sledding  surfing and skiing '

Регулярки – это мощный инструмент, с его помощью можно создавать гораздо более сложные шаблоны. Если вы хотите узнать больше о регулярных выражениях, то могу порекомендовать эти 2 веб-приложения: regex, regex101.

6. Мешок слов

Алгоритмы машинного обучения не могут напрямую работать с сырым текстом, поэтому необходимо конвертировать текст в наборы цифр (векторы). Это называется извлечением признаков.

Мешок слов – это популярная и простая техника извлечения признаков, используемая при работе с текстом. Она описывает вхождения каждого слова в текст.

Чтобы использовать модель, нам нужно:

1. Определить словарь известных слов (токенов).
2. Выбрать степень присутствия известных слов.

Любая информация о порядке или структуре слов игнорируется. Вот почему это называется МЕШКОМ слов. Эта модель пытается понять, встречается ли знакомое слово в документе, но не знает, где именно оно встречается.

Интуиция подсказывает, что схожие документы имеют схожее содержимое. Также, благодаря содержимому, мы можем узнать кое-что о смысле документа.

Пример:
Рассмотрим шаги создания этой модели. Мы используем только 4 предложения, чтобы понять, как работает модель. В реальной жизни вы столкнетесь с бОльшими объемами данных.

1. Загружаем данные

Представим, что это наши данные и мы хотим загрузить их в виде массива:

I like this movie, it's funny.
I hate this movie.
This was awesome! I like it.
Nice one. I love it.

Для этого достаточно прочитать файл и разделить по строкам:

Вывод:

["I like this movie, it's funny.", 'I hate this movie.', 'This was awesome! I like it.', 'Nice one. I love it.']

2. Определяем словарь

Соберем все уникальные слова из 4 загруженных предложений, игнорируя регистр, пунктуацию и односимвольные токены. Это и будет наш словарь (известные слова).

Для создания словаря можно использовать класс CountVectorizer из библиотеки sklearn. Переходим к следующему шагу.

3. Создаем векторы документа

Далее, мы должны оценить слова в документе. На этом шаге наша цель – превратить сырой текст в набор цифр. После этого, мы используем эти наборы как входные данные для модели машинного обучения. Простейший метод скоринга – это отметить наличие слов, то есть ставить 1, если есть слово и 0 при его отсутствии.

Теперь мы можем создать мешок слов используя вышеупомянутый класс CountVectorizer.

Вывод:

Это наши предложения. Теперь мы видим, как работает модель «мешок слов».

Еще пару слов про мешок слов

Сложность этой модели в том, как определить словарь и как подсчитать вхождение слов.

Когда размер словаря увеличивается, вектор документа тоже растет. В примере выше, длина вектора равна количеству известных слов.

В некоторых случаях, у нас может быть неимоверно большой объем данных и тогда вектор может состоять из тысяч или миллионов элементов. Более того, каждый документ может содержать лишь малую часть слов из словаря.

Как следствие, в векторном представлении будет много нулей. Векторы с большим количеством нулей называются разреженным векторами (sparse vectors), они требуют больше памяти и вычислительных ресурсов.

Однако мы можем уменьшить количество известных слов, когда используем эту модель, чтобы снизить требования к вычислительным ресурсам. Для этого можно использовать те же техники, что мы уже рассматривали до создания мешка слов:

• игнорирование регистра слов;
• игнорирование пунктуации;
• выкидывание стоп-слов;
• приведение слов к их базовым формам (лемматизация и стемминг);
• исправление неправильно написанных слов.

Другой, более сложный способ создания словаря – использовать сгруппированные слова. Это изменит размер словаря и даст мешку слов больше деталей о документе. Такой подход называется «N-грамма».

N-грамма это последовательность каких-либо сущностей (слов, букв, чисел, цифр и т.д.). В контексте языковых корпусов, под N-граммой обычно понимают последовательность слов. Юниграмма это одно слово, биграмма это последовательность двух слов, триграмма – три слова и так далее. Цифра N обозначает, сколько сгруппированных слов входит в N-грамму. В модель попадают не все возможные N-граммы, а только те, что фигурируют в корпусе.

Пример:

Рассмотрим такое предложение:

The office building is open today

Вот его биграммы:

• the office
• office building
• building is
• is open
• open today

Как видно, мешок биграмм – это более действенный подход, чем мешок слов.

Оценка (скоринг) слов

Когда создан словарь, следует оценить наличие слов. Мы уже рассматривали простой, бинарный подход (1 – есть слово, 0 – нет слова).

Есть и другие методы:

1. Количество. Подсчитывается, сколько раз каждое слово встречается в документе.
2. Частотность. Подсчитывается, как часто каждое слово встречается в тексте (по отношению к общему количеству слов).

7. TF-IDF

У частотного скоринга есть проблема: слова с наибольшей частотностью имеют, соответственно, наибольшую оценку. В этих словах может быть не так много информационного выигрыша для модели, как в менее частых словах. Один из способов исправить ситуацию – понижать оценку слова, которое часто встречается во всех схожих документах. Это называется TF-IDF.

TF-IDF (сокращение от term frequency — inverse document frequency) – это статистическая мера для оценки важности слова в документе, который является частью коллекции или корпуса.

Скоринг по TF-IDF растет пропорционально частоте появления слова в документе, но это компенсируется количеством документов, содержащих это слово.

Формула скоринга для слова X в документе Y:

Формула TF-IDF. Источник: filotechnologia.blogspot.com/2014/01/a-simple-java-class-for-tfidf-scoring.html

TF (term frequency — частота слова) – отношение числа вхождений слова к общему числу слов документа.

IDF (inverse document frequency — обратная частота документа) — инверсия частоты, с которой некоторое слово встречается в документах коллекции.

В итоге, вычислить TF-IDF для слова term можно так:

Пример:

Можно использовать класс TfidfVectorizer из библиотеки sklearn, чтобы вычислить TF-IDF. Давайте проделаем это с теми же сообщениями, что мы использовали в примере с мешком слов.

I like this movie, it's funny.
I hate this movie.
This was awesome! I like it.
Nice one. I love it.

Код:

Вывод:

Заключение

В этой статье были разобраны основы NLP для текста, а именно:

• NLP позволяет применять алгоритмы машинного обучения для текста и речи;
• NLTK (Natural Language Toolkit) – ведущая платформа для создания NLP-программ на Python;
• токенизация по предложениям – это процесс разделения письменного языка на предложения-компоненты;
• токенизация по словам – это процесс разделения предложений на слова-компоненты;
• лемматизация и стемминг преследуют цель привести все встречающиеся словоформы к одной, нормальной словарной форме;
• стоп-слова – это слова, которые выкидываются из текста до/после обработки текста;
• регулярное выражение (регулярка, regexp, regex) – это последовательность символов, которая определяет шаблон поиска;
• мешок слов – это популярная и простая техника извлечения признаков, используемая при работе с текстом. Она описывает вхождения каждого слова в текст.

Отлично! Теперь, зная основы выделения признаков, вы можете использовать признаки как входные данные для алгоритмов машинного обучения.

Если вы хотите увидеть все описанные концепции в одном большом примере, то вам сюда.

Предложите, как улучшить StudyLib

(Для жалоб на нарушения авторских прав, используйте

другую форму
)

Word processing software helps you manipulate a text document and create or edit a text document.

A quality word processing software can also provide output options such as printing or exporting a text document into other formats.

Without word processing software, you would have difficulty processing paragraphs, pages, and even papers.

Not many people know that early word processing software was standalone devices, but word processors come as lightweight software that’s easy to install with technological advancements.

Another great advantage of word processing software is that it allows you to store documents electronically, display them across screens, or fully modify documents before printing them.

Even though word processing software isn’t complex to learn, it might take a bit of time to learn how to take full advantage of the software with so many functions.

Also, keep in mind that some word processing software comes from the office bundle that includes other processing software.

In this article, you’ll learn more about word processing software and see 15 of the best examples.

Whether you’re a writer, editor, or only need quality word processing software to prepare your documents pre-printing, at least one of these 15 software will be a good pick!

Even though most word processing software has similar features and offers similar benefits, the small but significant differences between these word processing software examples can make a huge difference for personal use.

1. Microsoft Word

The most known word processing software is Microsoft Word, and chances are high you’ve used it at least on one occasion to process or create text documents.

Word is the most known word processing software because the creator of Windows creates it and it often comes integrated with the Windows operating system.

However, Word is also known for the benefits it offers. Improved search and navigational experience combined with the ability to work with others simultaneously are just some of the benefits.

Along with that, Word gives you the ability to access, share, and work on your documents from almost anywhere.

With plenty of options to create, edit, and process text, Word also has additional visual effects, turning text into diagrams, and combining visual aspects into text documents.

Instant help when creating documents is another great integration that especially helps writers. Exporting and having document flexibility is helpful when producing specific documents for your studies or work, and it’s just one of many benefits of Word.

2. iWork Pages

iWork Pages is a must-have word processing software for Apple users. Even though Microsoft Word is available for macOS, iWork is a great native alternative that helps Apple users process, create, and work with word documents.

iWork Pages was previously known as AppleWorks, and it is part of the official Apple iWork suite.

Not only Pages can help you create documents, but they can also help you to collaborate with others efficiently, create animated documents from your data, and even build interactive charts from your text.

What’s great about Pages is that it comes with built-in help and sample formulas, so you don’t always have to create a document from scratch. Instead, you can use templates or benefit from function suggestions to improve the way you work.

With over 30 spreadsheet templates, you won’t have to create text documents from scratch unless you enjoy creating your work from scratch. Templates can help you spend less time formatting and creating the basics of your document and yet leave you with more time to focus on your text.

3. OpenOffice Writer

Among the paid word processing software, there are a couple of free gems such as OpenOffice.

OpenOffice is a free and open productivity suite that includes Writer, the perfect software for word processing.

Whether you’re trying to draft a quick letter or working on complex text documents (maybe even writing a book), the writer is a reliable and fully equipped word processing software to handle all needed tasks.

What’s great about Writer is that it is very easy to use, so you won’t have to spend hours learning the ins and outs of the software to take full advantage of it.

Instead, you will be able to focus on producing documents of all types and letting Writer help you along the way.

With built-in features such as AutoCorrect or AutoComplete, you can quickly write your documents without having to worry about making mistakes.

Along with these two features, OpenOffice Writer comes with a table of contents, references, multi-page display, and notes to help you annotate and review documents, as well as create well-structured text documents.

Lastly, exporting isn’t going to be a problem since Writer can help you export your text document into other formats such as HTML, PDF, or even .odt.

Also, keep in mind that OpenOffice provides templates you can download and use with Writer to make your drafts easier.

4. WordPerfect

WordPerfect is described as the Microsoft Office alternative. It is an all-in-one suite that focuses on productivity and efficiency when working with digital documents (especially text documents).

Inside the WordPerfect Office, you will have access to a neat and efficient word processor that can help you quickly draft new documents, create letters or brochures, write resumes, and even start writing a book.

What’s so special about WordPerfect is that it supports collaboration with about 60 file formats, so you can import and export documents from any third-party software.

With the help of Reveal Codes, WordPerfect provides seamless formatting after you import documents from any source.

And if you’re looking to “spice up” your text documents, you can do so easily with the help of built-in PDF forms into this powerful and versatile word processing software.

5. FocusWriter

If you spend a lot of time writing documents in your word processing software, and yet you find it hard to concentrate and focus on the words, FocusWriter is a great pick.

FocusWriter is a very simple word processing software that utilizes a versatile interface hidden away from the most important part of the software. This way, you can focus on the page and text, and whenever you need to use any integrated feature, all you have to do is swipe your cursor across the edges to open the hidden menu.

With integrated features such as timers, alarms, daily goals, fully customizable themes, and even the ability to use typewriter sound effects, this word processing software will help you stay on track and get things done.

Along with these features, FocusWriter has optional features such as live statistics, spell-checking, and even the ability to use FocusWriter in 20 different languages.

These features aim to improve the user experience and make word processing tasks fun and more productive since you can set your own goals.

This is a word processing software that adds improved features that aren’t very common among its competitors.

6. LibreOffice Writer

When you are a very organized person and need word processing software that will match this, LibreOffice Writer is worth trying.

LibreOffice Writer is a modern word processing software that ensures you can edit any document quickly with the help of integrated features.

Therefore, Writer is good enough for doing quick and simple edits. Still, it’s also more than enough to finish books, edit many content pages, add diagrams, and even feature indexes into your documents.

The user interface is very neat and even though there are many features they’re hidden away so you can focus on the most important aspect of word processing: the text.

7. AbiWord

When you require a very similar word processing software to Word, and yet you’re on a budget, AbiWord is a good choice.

AbiWord is compatible with the latest operating systems and interface-wise, it is very similar to Microsoft Word. Even though it’s not the “prettiest” word processing software, it has everything you might need to get the work done efficiently, and it won’t cost you a penny.

With compatibility to work with all standard text documents, AbiWord also allows you to share your documents with others easily or even merge your letters directly with your email.

Even though AbiWord might not have all features other word processing software include, AbiWord is built on the extensible plugin architecture, so you can always find plugins to include features you might be missing.

On top of that, I should mention that AbiWord is available in 30 different languages, and it is still getting updates so that you won’t be relying on an outdated version.

8. WPS Word

WPS offers a suite similar to Microsoft Office that includes three components: the Word, Excel, and Presentation.

Word is a word processing software that is highly compatible with almost all compatible document formats, and it is even compatible with all operations systems.

Creating documents from scratch with Word is very simple, and yet with standard formatting tools everyone is familiar with, editing documents is even easier.

On top of that, Word includes many extras that are rarely found in other word processing software, such as hundreds of document templates. Therefore, if you don’t feel like creating documents from scratch, basing your documents on pre-existing templates can save you a lot of time and work.

Combining media with text is highly possible, and viewing multiple documents simultaneously improves efficiency when working with multiple documents.

With collaboration tools, password protection for chosen documents, and automatic spell-checking tools, you can easily get your work done without worrying about accuracy.

9. Polaris Docs

Polaris Office is a combination of tools that includes Docs, a highly versatile version that’s very similar to a combination of Microsoft Word and Google Docs.

It’s a very versatile word processing software that allows you to work on your documents wherever you are.

Not only is it available as computer software, but it also has a dedicated web browser version and even the app version suitable for Android and iOS smartphones.

Collaboration is guaranteed with such versatility, and when it comes down to getting the work done, Polaris Docs supports all types of documents, including sheets, slides, and more.

Saved documents can be worked on in groups, meaning that more than one person can edit the document in real-time. And if you ever decide to collaborate on a document with someone, you can invite them with a link and keep the communication open with an integrated chat in the Polaris Docs.

Feature-wise, Polaris Docs is packed with the most standard features you would expect from a word processing software, and yet the main improvement is the way you can collaborate with others and work on the same document in real-time.

10. Writemonkey

If you search for a word processing document that will leave you on your own with your words and yet will hide all functionalities in a very minimalistic and simple interface, Writemonkey makes a great choice.

Writemonkey might look like a coding interface at first, but it is a stripped-down word processing software that helps you focus on your writing.

Of course, Writemonkey is also ideal for making quick edits and even reading.

This is probably one of the lightest and smallest word processing software that is very easy to install and even easier to get used to.

What’s also great is that you have full control over the interface to customize it to your needs. On top of that, you can set timed writing or even feature a visual progress bar to make your writing work feel like a breeze.

And if you ever end up missing something in Writemonkey, you can always introduce third-party upgrades to this word processing software via plugins.

11. Dropbox Paper

When you need a versatile, reliable, and quick word processing software that’s perhaps web-based, Dropbox Paper is worth considering.

Dropbox Paper is a lightweight web-based word processing software that allows simple editing and collaboration between teams.

With Dropbox Paper, you can create documents from scratch or import existing documents to easily track any edits or changes made by your team members. On top of that, with this light word processing software, you can keep everything organized, ensure feedback is properly given, and even improve your documents.

You can do almost everything in Dropbox Paper that you would do in other word processing software. However, Paper can also serve as a co-editing software.

Whether you’re trying to improve communication in your team, improve collaboration between team members, or you’re writing a book with your partner, Paper is the place to stay productive, organized, and efficient.

12. Scribus

If you require professional word processing software to handle your business/work documents or edit and prepare your book for publishing, Scribus is a great choice.

Even though it’s a bit different from standard word processing software, Scribus allows you to choose one of the designed layouts, set your typesetting, and even improve your written documents with professional-looking quality images.

With Scribus, you can also create animations that you can place directly inside your document, or you can turn your text documents into interactive PDF presentations.

On top of that, the creation of forms or questionnaires is very simple. With OpenType support, you can now edit your existing documents with advanced features such as advanced typography.

While Scribus is a great fit for simple editing and personal documents, it excels at creating magazine covers, newspaper front pages, preparing the books for publishing, and even manufacturing artwork.

It might not be the standard word processing software most people are looking for, but it will fit professional needs easily for a very fair price.

13. SoftMaker FreeOffice TextMaker

When you need a simple word processing software, SoftMaker FreeOffice is a great stepping stone that won’t cost you anything, and yet it includes almost everything you might need for personal or business use.

In the FreeOffice, you will get TextMaker included. TextMaker is a small but efficient word processing software that allows you to create all types of documents and edit existing documents that you can easily import.

What’s unique about TextMaker is that it doesn’t only focus on written documents. Instead, it also offers great features for processing words on graphics. Therefore, you can use TextMaker to create great text for your images, logos, or even banners.

With many different fonts, styles, and even wrapping options, TextMaker will make all your graphics look professional and attractive yet easy to read.

Since TextMaker can import almost all types of documents, you can also export your work in the most standard formats, such as Word DOC and DOCX. However, what’s also great about TextMaker is that it allows you to create PDF files from your documents.

You can even create an EPUB eBook with the help of TextMaker, which is a great feature, considering that SoftMaker provides the TextMaker for free.

14. Zoho Docs Writer

Zoho Docs Writer is a perfect example of an online word processing software that is easy to use and easy to access. Yet, in return, you will get very reliable and advanced features you can use on any of your documents.

The writer allows you to focus on your words in a distraction-free interface, yet you can work with others in an effortless document sharing.

With the most standard features, you would expect a word processing software packed in the interface you can access via the web browser and even get unlimited versions of your document.

These versions help you compare differences and find differences after collaboration with others.

One of the most advanced yet convenient features is publishing your documents directly (if you are a content creator).

If not, Zoho Docs Writer can help you electronically sign documents and even fill out PDF forms (or edit PDFs) without a problem.

15. Google Docs

Suppose you are not a fan of standalone word processing documents or don’t consider your computer reliable enough for your work. In that case, Google Docs is one of the most reliable web-based word processing software than most others in this space that you can get your hands on.

Along with the Sheets, Slides, and Forms, Docs allows you to not only create documents from scratch or import and edit existing documents, but it also allows you to store all your documents in the cloud for free.

You can easily access your documents from any device, as long as you’re signed in to your Google account, and yet you will easily get used to the functionality and features of the Docs.

On top of that, Docs is very flexible, so you can export them in many different formats just the way you can import documents. However, one thing to keep in mind is that you will need an internet connection at all times to access your documents or work on them.

Conclusion

Even though Microsoft Word is one of the most known word processing software globally, there is much other software that is as good and worth giving it a try.

One couldn’t do without quality word processing software, but you even get the chance to find the one that will fit your needs the most with so many choices.

Even though each one of these is similar, there are differences in the interface, functionality, and even features that the software provides.

With that being said, you can easily choose according to your needs and purpose, which I highly recommend!