自然语言处理工具简介

自然语言处理（NLP）工具是人工智能领域的重要组成部分，广泛应用于文本分析、语言理解、对话交互等场景。以下是一些常见的NLP工具分类及功能：

文本处理工具

• 分词与词性标注：如jieba、spaCy，用于将连续文本切分为词语并标注语法角色
• 文本摘要：如TextRank、BERTSum，自动提取关键信息生成简洁摘要
• 情感分析：如VADER、SnowNLP，判断文本情感倾向（正面/负面/中性）

语言模型工具

• 预训练模型：如GPT、BERT，提供强大的语言理解和生成能力
• 模型微调：使用Hugging Face Transformers进行领域定制化训练
• 模型部署：通过TensorFlow Serving或PyTorch Serve实现高效服务化

对话系统工具

• 意图识别：如Rasa NLU，解析用户输入的语义意图
• 对话管理：基于规则或深度学习的对话流程控制
• 语音交互：集成语音识别（ASR）与合成（TTS）模块

如需了解具体应用场景，可访问 NLP_工具/应用场景 进行深入探索。