自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）是一種在計算機科學和人工智能領域中，用來處理和理解人類自然語言的技術。NLP的強大工具包括：
1. 詞法分析器（Tokenizer）：將文本分解成單詞或符號的工具，以便進一步處理。
2. 詞性標注器（Part-of-Speech Tagger）：將每個單詞標注為特定的詞性（如名詞、動詞、形容詞等），以幫助詞義消歧和句法分析。
3. 句法分析器（Parser）：將句子解析為語法結構，如短語結構樹或依存關系樹，以理解句子的語法結構和成分之間的關系。
4. 語義角色標注器（Semantic Role Labeler）：將句子中的單詞與其在句子中扮演的語義角色進行關聯，例如“施事”、“受事”、“時間”等。
5. 命名實體識別器（Named Entity Recognizer）：將句子中的實體（如人名、地名、組織機構名等）標注出來，以便識別和提取相關信息。
6. 信息抽取工具（Information Extraction）：從文本中提取結構化的信息，如關系抽取、事件抽取、實體關系抽取等。
7. 情感分析器（Sentiment Analyzer）：分析文本中的情感傾向，判斷其是積極的、消極的還是中性的。
8. 文本生成器（Text Generator）：根據已有的文本材料，生成新的文本，如文本摘要、機器翻譯、對話系統等。
9. 機器翻譯（Machine Translation）：將一種語言的文本翻譯成另一種語言的工具，如將英語翻譯成中文。
10. 問答系統（Question Answering）：根據給定的問題，從文本中找到相應的答案，如搜索引擎中的問題回答功能。
以上工具只是NLP領域中的一小部分，NLP的應用非常廣泛，包括文本分類、信息檢索、對話系統、智能客服、文本挖掘、情感分析、自動摘要等領域。隨著深度學習和大數據的發展，NLP的工具和方法變得越來越強大，可以更好地處理和理解自然語言。
