“ 神經網絡本質上只是一種技術工具，在實際應用中需要根據不同的任務類型設計不同的神經網絡模型 ”

在學習神經網絡的過程中，我們了解到神經網絡是一種技術手段；但如果要使用神經網絡解決具體問題，還需要把神經網絡技術與具體的問題相結合；因此就誕生了神經網絡的兩大主要任務類型，自然語言處理——NLP和計算機視覺——CV。

但一直說自然語言處理，那么自然語言處理到底能做哪些事情，它解決了哪些問題？ 這個就是我們今天要討論的問題。

自然語言處理的任務分類

具體來說自然語言處理并不是一個準確的任務領域，只是一個大概的方向；任何與自然語言有關的問題都屬于自然語言處理領域。但具體來看，根據不同的自然語言處理任務，自然語言處理又分為多種不同的任務類型；比如說，對話，問答，分類等。

那自然語言處理任務大概有哪些類型呢？

自然語言處理主要包括四大任務類型，而每個大的任務類型下又有多個小的子任務類型。

• 序列標注任務
• 分類任務
• 生成式任務

序列標注任務

序列標注任務是解決NLP問題時經常遇到的基本問題，在序列標注中需要對序列中的每一個元素標注一個標簽；一般來說，一個序列指一個句子，而一個元素指的是句子中的一個詞。

比如信息提取問題就是可以被任務是一個序列標注問題，如從公告中獲取會議時間，地點，人物等。

序列標注具體任務

（1）分詞

• 輸入：word + tag（I：in word；E：end of word）；
• 輸出：tag of word，標簽是E的后面加空格，就達到了分詞的目的；

（2）詞性標注（Part-of-Speech tagging ，POS tagging)

• 輸入：word + tag （詞性：動詞、名詞、形容詞等）；
• 輸出：詞性；
• 模型：HMM也可以做

（3）命名實體標注（name entity recognition, NER）

• 輸入：word + tag（B: begin of entity，I : inside of entity，o: outside of entity）；
• 輸出：實體標注；

（4）詞義角色標注 (semantic role labeling, SRL) ：

• 輸入： word + 是不是謂語（B-Argo，I-Argo，BV ）；
• 輸出：語義角色；

分類任務

文本分類任務旨在對輸入的文本進行分類，分配一個或多個預定義標簽。

1.1 主題分類

• 目標：根據文本的主題將其歸類。
• 應用場景：新聞分類、郵件分類。
• 示例：

    a.輸入：一篇關于“氣候變化”的文章。

    b.輸出：標簽“環境”。

1.2 情感分析

• 目標：判斷文本的情感傾向（積極、消極或中立）。
• 應用場景：用戶評價分析、輿情監測。
• 示例：

     a.輸入：“這部電影太棒了！”

     b.輸出：“積極”。

1.3 垃圾郵件檢測

• 目標：判斷郵件或消息是否為垃圾信息。
• 應用場景：郵件過濾、短信反詐騙。

生成式任務

文本生成任務旨在生成符合輸入需求的文本。

2.1 機器翻譯

• 目標：將一種語言翻譯為另一種語言。
• 應用場景：多語言交流、跨境電商。
• 示例：

     a.輸入：“How are you?”

     b.輸出：“你好嗎？”

2.2 文本摘要

• 目標：提取或生成長文本的摘要。
• 應用場景：新聞摘要、報告生成。
• 示例：

     a.輸入：一篇長文。

     b.輸出：簡短的核心內容。

2.3 對話生成

• 目標：根據對話上下文生成自然的回答。
• 應用場景：聊天機器人、智能客服。
• 示例：

     a.輸入：“天氣怎么樣？”

     b.輸出：“今天是晴天，溫度22度。”

2.4 創意內容生成

• 目標：根據輸入生成小說、詩歌、代碼等創意內容。
• 應用場景：內容創作、游戲開發。
• 
  

本文轉載自公眾號AI探索時代 作者：DFires

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