在人工智能设计工具大全中，有许多可用于自然语言处理的工具。这些工具通过利用机器学习和深度学习等技术，可以帮助开发者处理和分析文本数据，实现语义理解、情感分析、机器翻译、文本生成等任务。以下是一些常见的自然语言处理工具：

1. 自然语言处理库：有一些开源的自然语言处理库，如NLTK、SpaCy和CoreNLP等，提供了丰富的工具和函数，用于文本预处理、词性标注、句法分析等任务。

2. 语言模型：语言模型可以根据给定的上下文预测下一个词或短语，常用的语言模型包括n-gram模型和神经网络语言模型（如BERT、GPT等），这些模型可以用于文本生成、机器翻译等任务。

3. 词向量：词向量是将词语映射到实数向量的表示方法，常用的词向量模型包括Word2Vec和GloVe等，这些模型可以帮助计算词语的相似性、进行聚类等。

4. 信息抽取工具：信息抽取工具可以从非结构化文本中提取出结构化的信息，如命名实体识别（NER）、关系抽取等。常用的工具包括Stanford NER、OpenIE等。

5. 情感分析工具：情感分析工具可以自动分析文本中的情感倾向，如正面、负面或中性。这些工具可以用于社交媒体分析、舆情监测等领域。

6. 机器翻译工具：机器翻译工具可以自动将一种语言的文本翻译成另一种语言。常见的机器翻译工具包括Google Translate、Microsoft Translator等。

7. 文本生成工具：文本生成工具可以生成符合语法和语义规则的文本，如对话系统、新闻摘要生成等。这些工具可以基于统计模型或神经网络模型实现。

8. 问答系统工具：问答系统工具可以回答用户提出的自然语言问题，如基于检索的问答系统和基于知识图谱的问答系统等。

9. 文本分类工具：文本分类工具可以将文本分为不同的类别，如垃圾邮件过滤、情感分类等。常用的分类模型包括朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）和深度学习模型（如卷积神经网络和循环神经网络）。

以上是一些常见的可用于自然语言处理的工具，它们各自具有不同的特点和适用场景。开发者可以根据自己的需求选择合适的工具来进行自然语言处理任务的设计和实现。 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， 在AI巴士注册一个账号，可以同时支持iPhone苹果手机，Android安卓手机，iPad平板，安卓平板，windows个人电脑或Mac电脑等所有设备平台。