117笔记问答NLP（自然语言处理）涵盖了以下内容：
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分词（Tokenization）：将文本拆分成单个词语或标记的过程。
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词性标注（Part-of-speech tagging）：为词语标注其词性，例如名词、动词、形容词等。
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命名实体识别（Named Entity Recognition）：识别文本中的命名实体，例如人名、地名、组织机构等。
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句法分析（Parsing）：分析句子的语法结构，确定词与词之间的关系。
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语义角色标注（Semantic Role Labeling）：为句子中的词语标注其在句子中的语义角色，例如施事者、受事者、时间等。
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情感分析（Sentiment Analysis）：分析文本的情感倾向，判断其情感为积极、消极还是中性。
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机器翻译（Machine Translation）：将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的技术。
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文本分类（Text Classification）：将文本分为不同的类别，例如垃圾邮件分类、情感分类等。
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文本生成（Text Generation）：使用模型自动生成文本，例如文章摘要、对话系统等。
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问答系统（Question Answering）：根据问题自动从文本中提取答案。
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文本聚类（Text Clustering）：将文本根据相似性进行聚类。
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文本摘要（Text Summarization）：从大量文本中自动提取关键信息，生成文本摘要。
以上仅列举了一些常见的NLP任务，实际上NLP还涉及到很多其他任务和技术，例如语言模型、对话系统、信息抽取等。