是否存在可处理人称指代本地化的类似num2words的Python库？

你需要的能力属于带语法屈折语言的本地化适配场景，核心需求是调用内置多语言语法规则的工具，自动调整人名、称谓的形态来适配不同指代场景，以下是符合要求的工具库：

• pycldr：基于Unicode官方CLDR通用本地化数据开发的Python库，是最接近num2words开箱即用属性的通用方案，内置上百种语言的语法规则，覆盖姓名变格、称谓适配、格式调整等能力，完全支持立陶宛语等小语种的人名变格需求，调用时只需指定目标语言、对应语法格（比如书信称呼用的呼格），输入原始人名即可输出正确格式。
• pymorphy3：针对斯拉夫语系优化的轻量形态分析库，支持俄语、乌克兰语等语言的名词、人名变格调整，适合俄语区相关的本地化场景，调用逻辑简单、运行性能高。
• 小语种专属场景可以选择对应语言社区维护的专用工具，比如立陶宛语官方维护的lt-toolboxPython绑定，内置规则完全覆盖当地人名、地名的所有变格场景，精准度更高。

调用示例（pycldr实现立陶宛语人名变格） #

from cldr import Locale

# 加载立陶宛语本地化规则
lt_locale = Locale("lt")
original_name = "Jonas Jonaitis"
# 转为书信称呼场景所需的呼格
vocative_name = lt_locale.names.inflect(original_name, case="vocative")

# 最终输出正确写法：Gerb. Jonas Jonaiti
print(f"Gerb. {vocative_name}")

如果是多语言批量本地化场景优先选择pycldr，规则由Unicode官方维护稳定性更高，覆盖的语言范围也更广；如果是单一小语种深度适配场景，选择对应语言的专用形态处理库精准度更好。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Andrius