在自然语言处理（NLP）领域，Python 库的丰富选择为开发者提供了强大的工具。然而，有一些库虽然功能出色，但鲜少被提及，却能显著提升 NLP 工作的效率。

首先是 TextBlob 库，它提供了简单而直观的文本处理功能。可以轻松进行词性标注、情感分析、文本翻译等操作。对于快速原型开发和初步的文本分析，TextBlob 是一个便捷的选择。

gensim 库也是一个瑰宝。在处理大规模文本数据时，它的主题模型和词向量模型非常实用。能够帮助我们发现文本中的潜在主题，以及生成高质量的词向量表示。

polyglot 库则专注于多语言处理。如果您的 NLP 任务涉及多种语言，这个库可以提供出色的语言检测、命名实体识别等功能，大大拓展了处理多语言文本的能力。

pymystem3 对于俄语文本处理特别有价值。它能够准确地进行词法分析和词性标注，为俄语 NLP 项目提供了有力支持。

最后，SnowNLP 库在中文处理方面表现出色。它能够进行中文文本的情感分析、关键词提取等任务，为中文 NLP 工作者提供了高效的工具。

这些鲜为人知的 Python 库在特定的 NLP 任务中具有独特的优势。探索和运用它们，可以为您的 NLP 工作带来意想不到的效率提升，帮助您在自然语言处理的道路上走得更远。在实际项目中，根据具体需求灵活选择和运用这些库，将为您的工作增添更多的可能性和便利性。