TensorFlow中的自然语言处理模型有以下经典结构：
循环神经网络（RNN）：常用于处理序列数据，如文本数据。通过循环神经网络，可以实现语言模型、文本生成、机器翻译等任务。
长短期记忆网络（LSTM）：一种特殊的循环神经网络结构，能够更好地处理长序列数据，并且有效地解决了梯度消失和梯度爆炸的问题。
门控循环单元（GRU）：类似于LSTM，也是一种用于处理序列数据的神经网络结构，但相对于LSTM来说，参数更少，训练速度更快。
Transformer：一种基于自注意力机制的模型结构，适用于处理长距离依赖关系的序列数据，常用于机器翻译、文本生成等任务。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：一种基于Transformer结构的预训练模型，通过双向上下文表示学习来提高自然语言处理任务的性能。
GPT（Generative Pre-trained Transformer）：一种基于Transformer结构的预训练语言模型，通过无监督预训练来提高自然语言处理任务的性能。
除了上述经典结构外，TensorFlow中还有许多其他用于自然语言处理的模型和技术，如Word2Vec、Attention机制等。这些模型和技术的应用范围广泛，能够帮助开发者解决各种自然语言处理任务。