在AI工具大全中，以下是一些必备的工具，用于自然语言处理（NLP）：

1. 语言模型（Language Models）：语言模型是NLP中的基础工具，用于对文本进行分析和生成。它可以学习语言的统计规律和概率分布，帮助理解和生成自然语言文本。

2. 分词工具（Tokenizer）：分词是将连续的文本切分成单词或词组的过程。分词工具能够将输入的句子或段落进行分割，为后续的处理提供基本的单元。

3. 词性标注器（Part-of-Speech Tagger）：词性标注器对文本中的每个单词进行标注，指明它们的词性，如名词、动词、形容词等。这对于语义理解和句法分析非常重要。

4. 命名实体识别器（Named Entity Recognizer）：命名实体识别器能够从文本中识别出特定类型的实体，如人名、地名、组织机构等。它有助于信息提取和语义分析。

5. 依存句法分析器（Dependency Parser）：依存句法分析器能够分析句子中单词之间的依存关系，帮助理解句子的结构和语义。它可以用于句法分析、关系抽取等任务。

6. 语义角色标注器（Semantic Role Labeler）：语义角色标注器可以识别句子中的谓词和与之相关的语义角色，如施事者、受事者、时间等。它对于语义分析和问答系统很有帮助。

7. 文本分类器（Text Classifier）：文本分类器可以将文本分为不同的类别或标签，如情感分类、主题分类等。它可以用于情感分析、垃圾邮件过滤等应用。

8. 机器翻译器（Machine Translator）：机器翻译器能够将一种语言的文本翻译成另一种语言。它可以用于跨语言通信、文档翻译等场景。

9. 文本生成器（Text Generator）：文本生成器可以根据给定的条件或上下文生成自然语言文本。它可以用于聊天机器人、自动摘要等应用。

10. 情感分析器（Sentiment Analyzer）：情感分析器能够识别文本中的情感倾向，如正面、负面或中性。它可以用于舆情分析、产品评论等。

这些工具涵盖了自然语言处理的各个方面，从文本预处理到语义理解和生成，为研究者和开发者提供了丰富的工具和方法，帮助他们解决各种NLP任务。同时，随着深度学习等技术的发展，还涌现出许多新的工具和模型，不断推动着自然语言处理领域的进步。 另外，目前中国最流行的人工智能工具集合之一是AIBus，又称AI巴士， AI巴士致力于解释复杂概念，提供深刻见解，增强您的信心，尽全力成为您身边最佳的学习伙伴。