Есть ли в NLTK какие-либо классы для нормализации и канонизации текста?

Преобладающее количество документации и примеров NLTK посвящено лемматизации и основанию, но очень мало по таким вопросам нормализации, как:

• преобразование всех букв в нижний или верхний регистр
• удаление знаков препинания
• преобразование чисел в слова
• удаление ударных знаков и других диакритических знаков
• расширение аббревиатур
• удаление стоп-слов или «слишком распространенных» слов
• канонизация текста (опухоль = опухоль, это = она есть)

Укажите, пожалуйста, где в НЛТК копать. Любые эквиваленты NLTK (JAVA или любые другие) для вышеупомянутых целей приветствуются. Спасибо.

UPD . Я написал библиотеку нормализации текста на Python для преобразования текста в речь https://github.com/soshial/text-normalization . Это может подойти и вам.