应用程序编程接口（Application Programming Interface,简称API）在软件开发过程中起着重要作用,开发人员在软件开发、维护过程中借助API可以显著提高开发效率。API数量的急剧增长导致开发人员使用API的难度增加。API推荐技术帮助开发人员迅速找到需要的API。在API推荐技术中,研究人员需要分析各类包含自然语言的软件文档,从软件文档中提取API的功能描述、使用示例等信息,信息提取过程通常依赖于自然语言处理（Natural Language Processing,简称NLP）技术,因此,提升NLP库的分析能力能够优化API推荐技术对软件文档的应用,对API推荐技术的研究有着重要意义。为了更准确地分析软件文档,本文提出了一种面向API推荐的NLP库组合使用技术。本文的主要研究工作如下:（1）本文研究一种NLP库组合使用技术,利用不同NLP库的互补性来获得准确的结果,解决了推荐过程中NLP库的选择问题。NLP库组合使用技术包括两个主要步骤:文档级NLP库选取和语句级结果覆盖。首先,本文工作以自然语言处理结果的重叠度为度量指标,选取得分最高的NLP库为文档级NLP库;然后,逐句分析文档级NLP库的处理结果,将得分较低的语句级处理结果替换为其他NLP库中的最优结果,实现语句级的结果覆盖。本文将上述两个步骤相结合以实现不同NLP库的优势互补。（2）本文将NLP组合使用技术应用于API推荐场景中,设计并实现了面向API推荐的NLP库组合使用工具Com NT。该工具可对API推荐中的软件文档进行分词和词性标注,获得更准确的文本处理结果,优化API的特征标注,进而提高API推荐的准确度。（3）本文选取了4个热门的NLP库和200个软件文档构建实验数据集,用于评估NLP组合使用技术及其在API推荐场景中的应用效果。实验结果表明,NLP库组合使用技术在准确率方面优于单个NLP库,基于NLP组合使用的API推荐技术的推荐结果相比于传统API推荐技术具有更高的准确率。