请教一个 NLP 的问题

请问一下大佬，有没有开源的组件可以提取短语的，例如：

牛顿冷却定律在得到 APP 的实践背景介绍「得到锦囊」产品刚上线时，该版块首页的最热排序暴露了两个问题：分页时数据重复和最热榜单被霸屏，本文将围绕解决这两个问题来展开，介绍下如何参考牛顿冷却定律来优化最热内容的排序。“牛顿冷却定律”本质上它描述了高于周围温度的物体会向外散热，并逐渐降温的过程，同时单位时间内散热与周围温差会成正比关系。通过建立”温度”与”时间”之间的函数关系，构建一个”指数式衰减”（ Exponential decay ）的过程。如果我们把”热文排名”想象成一个”自然冷却”的过程，那么如下的场景是成立的：任一时刻，网站中所有的文章，都有一个”当前温度”，温度最高的文章就排在第一位。随着时间流逝，所有文章的温度都逐渐”冷却”。一、最热榜单暴露的问题 2020 年 1 月初，得到 App 的新产品「得到锦囊」正式上线。产品刚上线时，版块首页的最热排序模块，暴露出了两个问题：分页时数据重复和最热榜单被霸屏，本文将围绕解决这两个问题来展开。排序规则与朴素的实现方案产品需求定义的最热排序规则是：按照问题的总查看量来倒序排列，且有分页和查询条件。服务端对于这种场景，最简单高效的实现方式，就是利用 sql 的 query 语句了，于是我们就直接 [order by {问题的查看量} desc] 来实现了。总查看数 = 获得查看权益的用户数 = 购买数 + 赠一得一领取数这个简单朴素的实现方式，在加上缓存策略，使得我们用较小的成本就满足了产品需求，也应对了较高的流量。

如上述语句，可以提取出：“牛顿冷却定律”，“得到锦囊”，“热榜单霸屏” 等短语，感谢。