常见的自然语言处理任务有哪些？

常见的自然语言处理任务：

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。