推荐10个中文NLP框架

### 回答1：

答：1.PyTorch中文NLP框架 2.TensorFlow中文NLP框架 3.Gensim 4.DL4J 5.Stanford CoreNLP 6.OpenNLP 7.Flair 8.GPT-2 9.BERT 10.XLNet

### 回答2：
1. BERT4keras：基于Keras的BERT模型封装框架，提供了简单易用的接口，支持BERT等预训练模型的应用。

2. jieba：常用的中文分词工具，支持中文文本的分词处理，具有高效、准确的特点。

3. THULAC：清华大学开发的一种中文词法分析工具，具有高精度和高效率，支持中文分词、词性标注等任务。

4. SnowNLP：基于统计模型和机器学习方法的中文分析工具，支持中文文本情感分析、文本分类等任务。

5. LTP：哈工大社会计算与信息检索研究中心开发的中文语言处理工具包，包含分词、词性标注、依存句法分析等功能。

6. HanLP：由一系列模型组成的、面向中文的NLP工具包，支持中文分词、词性标注、命名实体识别等任务。

7. NLPIR：明日科技开发的中文信息处理工具包，支持中文分词、词性标注、关键词提取等功能。

8. FastHan：哈工大社会计算与信息检索研究中心开发的中文语言处理工具包，包含分词、词性标注、命名实体识别等功能，具有快速和高效的特点。

9. PyTorch-Transformers：基于PyTorch的预训练模型封装框架，支持BERT、GPT等模型的应用。

10. Kashgari：基于Keras的中文NLP框架，支持中文分词、词性标注、文本分类等任务，具有简单易用的接口。