自然语言处理的以下七个常见应用：1.文本分类文本分类文本分类是指给定的文本，预测其所属的预定类别。 “文本分类”的目的是对文档的主题进行分类。 -p575，静态自然语言处理基础知识（http://amzn.to/2ePBz9t)，1999年，一种流行的文本分类应用是情感分析（https://en.wikipedia.org/wiki/Sentiment_analysis），其中常用的类别标签用于表示源文本的情感语调，例如“正”和“正”。或“否定”。文本分类的其他三种类型的应用：垃圾邮件过滤，基于文本的电子邮件垃圾邮件分类。语言识别，对源文本的语言进行分类。主题分类，小说故事类型的分类。另外，您可以根据需要向文本分配多个类别标签（所谓的多标签分类）。例如，为推文分配多个主题标签。 2.语言建模语言建模确实是自然语言问题的一个有趣子任务，尤其是在其他任务的基础上调整语言模型。问题是预测给定单词的下一个单词。此任务是语音或光学字符识别的基础，还用于拼写校正，手写识别和统计机器翻译。 -p575，统计自然语言处理基础（http://amzn.to/2ePBz9t)，1999年。除了学术研究兴趣外，语言模型还是许多应用深度学习的自然语言处理体系结构的关键组成部分。语言模型可以学习单词之间的概率关系，然后生成与源文本在统计上一致的新词汇序列。语言模型可用于生成文本或语音。该应用程序如下：生成新的文章标题。生成新的句子，段落或文档。生成后续句子建议。 3.语音识别语音识别是为了解决如何理解人类所说的问题。语音识别的任务是将包括口头语言在内的自然语言的声信号转换成满足说话者期望的相应单词序列。 -p458，深度学习（http://amzn.to/2uE7WvS)，2016年。给定从文本生成的音频数据，该模型必须能够生成人类可读的文本。考虑到过程的自动性质，该任务也可以称为自动语音识别（ASR）。语言模型用于基于音频数据创建输出文本。应用程序包括：生成语音文本。为电影或电视节目创建字幕。开车时向收音机发出命令。 4.描述生成描述生成是根据诸如照片和与图像内容相关的其他文本描述之类的数字图像生成来解决如何描述图像内容的问题。说明生成的语言模型用于基于图像生成字幕。一些特定的应用程序包括：对场景内容的描述，以创建照片的字幕描述视频。5.机器翻译机器翻译是指将一种语言的源文本转换为另一种语言。 “机器翻译，一种将文本或语音从一种语言自动翻译为另一种语言，是NLP最重要的应用之一。 -p463，统计自然语言处理基础（http://amzn.to/2ePBz9t)，1999年。鉴于增加了深度神经网络，该任务现在也称为神经机器翻译（neural machine translation）。 “在机器翻译任务中，输入由某种语言的符号序列组成，并且计算机程序必须将输入转换为其他语言的符号序列。机器翻译通常应用于自然语言，例如从英语到法语。最近，深度学习已开始对该任务产生重要影响。 -p98，深度学习（http://amzn.to/2uE7WvS)，2016年机器翻译的语言模型用于根据源文本以第二种语言输出目标文本。 6.文档摘要文档摘要是指基于文本创建相应简短描述的任务。它的语言模型用于基于完整文档输出摘要。相关应用程序如下：＆middot;创建文档标题。 ＆amp; middot;生成文档摘要。 ＆amp; middot; 7。问题回答问题回答是指给出一个主题（例如文本文档）以回答有关该主题的特定问题。 “ Q＆amp; A”系统，该系统尝试回答有问题的用户查询