深度学习在自然语言处理领域的任务

深度学习在自然语言处理领域可以应用于很多任务，包括但不限于：

1. 语言模型：利用深度学习模型建立语言模型，对给定的文本进行预测和生成。

2. 词向量表示：使用深度学习模型将单词或者短语映射到向量空间，为自然语言处理任务提供基础。

3. 文本分类：将文本划分为不同的类别，如情感分析、主题分类等。

4. 命名实体识别：识别文本中的人名、地名、组织名等实体。

5. 机器翻译：将一种语言翻译成另一种语言。

6. 对话系统：建立自然语言对话系统，与人进行智能交互。

7. 文本摘要：从长文本中提取关键信息，生成简短的摘要。

8. 问答系统：回答用户提出的问题，如基于知识库的问答、机器阅读理解等。

以上仅是深度学习在自然语言处理领域的一部分任务，随着深度学习技术的不断发展，自然语言处理领域的应用也会越来越广泛。