Какие библиотеки Python можно использовать для обширной обработки текста, включая автоматическое исправление ошибок и удаление ненужных символов?

Для обширной обработки текста и исправления ошибок можно использовать следующие библиотеки на Python:

1. NLTK (Natural Language Toolkit) - это широко используемая библиотека для обработки текста на естественных языках. Она содержит множество инструментов для токенизации, лемматизации, разметки частей речи и многих других задач.

2. SpaCy - еще одна популярная библиотека для обработки текста, которая обладает высокой скоростью работы и хорошей производительностью. SpaCy также предоставляет инструменты для исправления ошибок и очистки текста.

3. TextBlob - простая в использовании библиотека, которая предоставляет функции для анализа текста, включая исправление орфографии и грамматики.

4. PyEnchant - библиотека, которая предоставляет возможности для проверки орфографии на основе словарей.

5. Pattern - многофункциональная библиотека, которая включает инструменты для работы с текстом, включая автоматическое исправление ошибок.

Вы можете экспериментировать с этими библиотеками и выбрать наиболее подходящий инструмент для вашего проекта. Кроме того, некоторые из них могут быть легко интегрированы с другими инструментами и фреймворками на Python.

Я рассмотрел несколько вариантов, но они либо были слишком базовы для моих нужд, либо требовательны к ресурсам.
 А как по вашему библиотека должна понимать что правильно? Придётся разбираться в "слишком базовых" вещах. 
 
Грамматические ошибки (например, "Я не знает куда он пошёл." должно стать "Я не знаю, куда он пошёл.").
 А может быть "Она не знает куда он пошёл"? 
 NLP задачи это всегда или долго или дорого. А иногда и то и другое. 
 
 Серебрянной пули не будет. По библиотекам смотрите на набор Natasha , в первую очередь на razdel . Или как альтернативу DeepPavlov . 
 Так же можно попробовать довериться в решении задачи современным LLM, но это отдельная кроличья нора со своими особенностями.