一起看看自然语言处理的常见应用：

1、文本分类

文本分类是指给定一个文本，预测其所属的预定类别。目的是对文档的主题或主旨进行分类。在<<一种流行文本分类应用是情感分析>>一文中，常用类别标签表示源文本的情绪色调，例如“积极”或“消极”。其他3类文本分类的应用：

垃圾邮件过滤，依照文本分类电子邮件的垃圾邮件。

语言识别，对源文本的语言进行分类。

题材分类，分类虚构故事的体裁。

2、语言建模

语言建模真的是一个很有趣的自然语言问题的子任务，特别是在其他一些任务的基础上调节语言模型。

“问题是预测出给定单词的下一个单词。该任务是语音或光学字符识别的基础，也用于拼写校正，手写识别和统计学的机器翻译。”

除了关于学术研究的兴趣，语言模型还是许多应用深度学习的自然语言处理架构的关键组成部分。语言模型可以学习词与词之间的概率关系，然后生成与源文本统计上一致的词汇新序列。语言模型可以用于文本或语音生成，应用如下：

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。

详解自然语言处理的常见应用-开课吧

3、语言识别

语音识别是解决如何理解人类所说的问题。

“语音识别的任务是将包含口语在内的自然语言的声学信号转换成符合说话者预期的相应的单词序列。”给定依据文本生成的音频数据，模型必须能生成人类可读的文本。鉴于过程的自动性，这个任务也可称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）。语言模型用于创建以音频数据为基础的的输出文本，应用包括：

生成演讲文本。

为电影或电视节目创建字幕。

开车时向收音机发出命令。

4、说明生成

说明生成是解决如何描述图像内容的问题，依照诸如照片等的数字图像生成和图像内容相关的文本描述。

说明生成的语言模型用于根据图像生成标题，一些具体的应用包括：

描述场景的内容

创建照片的标题

描述视频

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