文本/文档分类:文本分类是最基本的 NLP 任务之一,包括根据内容为文本分配类别(标签)。
词性标注:这是重要的文本预处理步骤之一。我们做什么,我们拥有的文本,从该文本中,我们为每个单词分配一个词性,就像它是名词或动词或形容词或副词一样。此方法用于聊天机器人,以便聊天机器人可以逐字理解每个单词。
语言检测和机器翻译:我们都知道谷歌翻译使用相同的方法。我们使用谷歌翻译,我们知道这是一个如此强大的应用程序。存在许多语言的地方。即使我们知道一种语言,我们也可以了解其他语言。我们可以将文本数据从一种语言转换为另一种语言。
知识图谱和 QA 系统:假设我们有大量的数据库,并且从该数据库中,我们尝试使用某种逻辑连接实体,然后我们制作一个知识图谱,然后我们可以将其转换为一个 Question-Ask 申请。
文本生成:我们在日常生活中都使用文本生成。即如果我们看到,在键盘中,当我们根据您之前的打字行为自动键入内容时,它会预测下一个单词,并且我们都知道在与某人聊天时使用了多少。
拼写检查和语法纠正:如果句子形成中出现拼写错误或发生某些语法错误,它会突出显示该单词,以便我们改进该单词或句子。
语音转文本:在这里,我们创建了一个像 Siri 这样的会话代理。