自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一种在计算机科学和人工智能领域中，用来处理和理解人类自然语言的技术。NLP的强大工具包括：
1. 词法分析器（Tokenizer）：将文本分解成单词或符号的工具，以便进一步处理。
2. 词性标注器（Part-of-Speech Tagger）：将每个单词标注为特定的词性（如名词、动词、形容词等），以帮助词义消歧和句法分析。
3. 句法分析器（Parser）：将句子解析为语法结构，如短语结构树或依存关系树，以理解句子的语法结构和成分之间的关系。
4. 语义角色标注器（Semantic Role Labeler）：将句子中的单词与其在句子中扮演的语义角色进行关联，例如“施事”、“受事”、“时间”等。
5. 命名实体识别器（Named Entity Recognizer）：将句子中的实体（如人名、地名、组织机构名等）标注出来，以便识别和提取相关信息。
6. 信息抽取工具（Information Extraction）：从文本中提取结构化的信息，如关系抽取、事件抽取、实体关系抽取等。
7. 情感分析器（Sentiment Analyzer）：分析文本中的情感倾向，判断其是积极的、消极的还是中性的。
8. 文本生成器（Text Generator）：根据已有的文本材料，生成新的文本，如文本摘要、机器翻译、对话系统等。
9. 机器翻译（Machine Translation）：将一种语言的文本翻译成另一种语言的工具，如将英语翻译成中文。
10. 问答系统（Question Answering）：根据给定的问题，从文本中找到相应的答案，如搜索引擎中的问题回答功能。
以上工具只是NLP领域中的一小部分，NLP的应用非常广泛，包括文本分类、信息检索、对话系统、智能客服、文本挖掘、情感分析、自动摘要等领域。随着深度学习和大数据的发展，NLP的工具和方法变得越来越强大，可以更好地处理和理解自然语言。