“ 神经网络本质上只是一种技术工具，在实际应用中需要根据不同的任务类型设计不同的神经网络模型 ”
在学习神经网络的过程中，我们了解到神经网络是一种技术手段；但如果要使用神经网络解决具体问题，还需要把神经网络技术与具体的问题相结合；因此就诞生了神经网络的两大主要任务类型，自然语言处理——NLP和计算机视觉——CV。
但一直说自然语言处理，那么自然语言处理到底能做哪些事情，它解决了哪些问题？ 这个就是我们今天要讨论的问题。
自然语言处理的任务分类
具体来说自然语言处理并不是一个准确的任务领域，只是一个大概的方向；任何与自然语言有关的问题都属于自然语言处理领域。但具体来看，根据不同的自然语言处理任务，自然语言处理又分为多种不同的任务类型；比如说，对话，问答，分类等。
那自然语言处理任务大概有哪些类型呢？
自然语言处理主要包括四大任务类型，而每个大的任务类型下又有多个小的子任务类型。
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序列标注任务
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分类任务
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生成式任务
序列标注任务
序列标注任务是解决NLP问题时经常遇到的基本问题，在序列标注中需要对序列中的每一个元素标注一个标签；一般来说，一个序列指一个句子，而一个元素指的是句子中的一个词。
比如信息提取问题就是可以被任务是一个序列标注问题，如从公告中获取会议时间，地点，人物等。
序列标注具体任务
（1）分词
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输入：word + tag（I：in word；E：end of word）；
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输出：tag of word，标签是E的后面加空格，就达到了分词的目的；
（2）词性标注（Part-of-Speech tagging ，POS tagging)
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输入：word + tag （词性：动词、名词、形容词等）；
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输出：词性；
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模型：HMM也可以做
（3）命名实体标注（name entity recognition, NER）
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输入：word + tag（B: begin of entity，I : inside of entity，o: outside of entity）；
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输出：实体标注；
（4）词义角色标注 (semantic role labeling, SRL) ：
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输入： word + 是不是谓语（B-Argo，I-Argo，BV ）；
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输出：语义角色；
分类任务
文本分类任务旨在对输入的文本进行分类，分配一个或多个预定义标签。
1.1 主题分类
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目标： 根据文本的主题将其归类。
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应用场景： 新闻分类、邮件分类。
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示例：
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输入：一篇关于“气候变化”的文章。
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输出：标签“环境”。
1.2 情感分析
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目标： 判断文本的情感倾向（积极、消极或中立）。
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应用场景： 用户评价分析、舆情监测。
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示例：
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输入：“这部电影太棒了！”
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输出：“积极”。
1.3 垃圾邮件检测
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目标： 判断邮件或消息是否为垃圾信息。
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应用场景： 邮件过滤、短信反诈骗。
生成式任务
文本生成任务旨在生成符合输入需求的文本。
2.1 机器翻译
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目标： 将一种语言翻译为另一种语言。
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应用场景： 多语言交流、跨境电商。
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示例：
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输入：“How are you?”
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输出：“你好吗？”
2.2 文本摘要
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目标： 提取或生成长文本的摘要。
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应用场景： 新闻摘要、报告生成。
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示例：
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输入：一篇长文。
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输出：简短的核心内容。
2.3 对话生成
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目标： 根据对话上下文生成自然的回答。
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应用场景： 聊天机器人、智能客服。
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示例：
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输入：“天气怎么样？”
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输出：“今天是晴天，温度22度。”
2.4 创意内容生成
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目标： 根据输入生成小说、诗歌、代码等创意内容。
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应用场景： 内容创作、游戏开发。
（文：AI探索时代）