117笔记问答自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的内容涵盖以下几个方面：
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词法分析（Lexical Analysis）：将输入的自然语言文本分割成单词（Tokenization）并对每个单词进行词干提取（Stemming）和词形还原（Lemmatization），以便进行后续处理。
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句法分析（Syntactic Analysis）：对自然语言句子进行分析和解析，包括词性标注（Part-of-Speech Tagging）、句法树构建（Parsing）和依存关系分析（Dependency Parsing），以了解句子的语法结构。
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语义分析（Semantic Analysis）：理解和解释自然语言句子的意义，包括语义角色标注（Semantic Role Labeling）、命名实体识别（Named Entity Recognition）和词义消歧（Word Sense Disambiguation）等。
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语义关系抽取（Semantic Relation Extraction）：从文本中抽取出实体之间的关系，例如，主谓关系、动宾关系等。
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信息抽取（Information Extraction）：从大量文本中自动提取出结构化信息，例如，实体抽取（Entity Extraction）、事件抽取（Event Extraction）和关系抽取（Relation Extraction）等。
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文本分类（Text Classification）：将文本分为不同的类别或标签，例如，情感分析（Sentiment Analysis）和主题分类（Topic Classification）等。
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机器翻译（Machine Translation）：将一种自然语言的文本翻译成另一种自然语言的文本。
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问答系统（Question Answering）：根据用户提出的问题，从文本中找到相关的答案，并以自然语言形式返回给用户。
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对话系统（Dialogue System）：与用户进行自然语言交互，实现类似人机对话的功能。
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自动摘要（Automatic Summarization）：从大量文本中自动提取出主要信息，生成简洁的摘要文本。
这些内容是自然语言处理的主要领域，不同的任务和应用场景可能会涉及到不同的技术和方法。