1. 文本分类与情感分析
1.1 分类与标注
文本分类是将文本内容按照不同的主题或类别进行分类的过程。常见的分类方式包括主题分类、情感分类、标签分类等。其中，主题分类是根据文本所涉及的主题对其进行分类，情感分类是根据文本所表达的情感对其进行分类，标签分类则是将文本标记为多个标签，每个标签代表一个主题或情感。
1.2 情感倾向性分析
情感倾向性分析是通过对文本的情感倾向性进行分析，判断文本所表达的情感是积极、消极还是中性的过程。情感倾向性分析可以应用于舆情监控、产品评价、情感分析等方面。
2. 信息抽取与知识图谱
2.1 信息抽取
信息抽取是从文本中提取出关键信息的过程，包括实体识别、关系抽取、事件抽取等。实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等；关系抽取是指从文本中识别出实体之间的关系，如人之间的关系、组织之间的关系等；事件抽取是指从文本中识别出具有特定意义的事件，如时间、地点、人物等。
2.2 知识图谱构建
知识图谱是一种结构化的知识表示方法，它将实体和实体之间的关系用图谱的形式表示出来。知识图谱可以用于辅助信息检索、语义理解、问答系统等领域。
3. 文本生成与摘要提取
3.1 文本生成
文本生成是指通过自然语言处理技术生成符合语法和语义规则的文本的过程。文本生成可以应用于机器翻译、对话系统、智能客服等领域。
3.2 摘要提取
摘要提取是指从长篇文本中提取出关键信息，形成简短的摘要的过程。摘要提取可以应用于新闻摘要、科技论文摘要、产品介绍等领域。
4. 机器翻译与语音识别
4.1 机器翻译
机器翻译是指通过自然语言处理技术将一种语言翻译成另一种语言的过程。机器翻译可以应用于跨语言交流、翻译工具等领域。
