自然语言处理（NLP）中使用的一些常见外观系统包括：
1. NLTK（自然语言工具包）：NLTK 是 Python 中广泛使用的 NLP 库。它为标记化、词干提取、词性标记、解析等任务提供了各种工具和资源。
2. Spacy：Spacy 是一个流行的 NLP 库，专注于效率和生产就绪性。它为命名实体识别、依存分析和句子分类等任务提供预训练模型。
3. Gensim：Gensim是一个专门从事主题建模和文档相似性分析的库。它提供了潜在语义索引 (LSI)、潜在狄利克雷分配 (LDA) 和 Word2Vec 等算法的高效实现。
4. CoreNLP：CoreNLP是斯坦福大学开发的Java库，提供了广泛的NLP工具。它包括标记化、命名实体识别、情感分析、共指解析等模块。
5. spaCy-Transformers：spaCy-Transformers 是 spaCy 库的扩展，集成了基于 Transformer 的模型，例如 BERT、GPT-2 和 RoBERTa。它可以轻松集成用于各种 NLP 任务的强大的预训练模型。
6. OpenNLP：OpenNLP是一个Apache项目，为NLP任务提供工具包。它为标记化、句子检测、词性标记和命名实体识别等任务提供模型和工具。
7. AllenNLP：AllenNLP是一个基于PyTorch构建的用于自然语言理解研究的库。它提供了预构建的模型和抽象，用于处理复杂的 NLP 任务，例如机器阅读理解、语义角色标记和文本蕴涵。
这些只是几个示例，还有许多其他 NLP 库和框架可用于不同的用例和编程语言。
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