Editing 自然语言处理 (section)

== 核心任务 ==

=== 词法与句法分析 ===
包括分词、词性标注、命名实体识别与句法依存分析等，旨在解析语言的基本结构。中文等语言由于缺乏天然词边界，分词本身即是一项重要任务。

=== 语义理解 ===
研究如何让计算机理解文本的含义，涵盖词义消歧、语义角色标注、指代消解等任务，是实现深层语言理解的关键。

=== 文本分类与情感分析 ===
将文本归入预定义类别（如垃圾邮件识别），或判断文本所表达的情感倾向，广泛应用于舆情监测与商业分析。

=== 机器翻译 ===
将一种自然语言自动翻译为另一种语言，从早期的统计机器翻译发展到如今基于神经网络的端到端翻译，质量已大幅提升。

=== 文本生成与问答 ===
包括自动摘要、对话生成、阅读理解与开放域问答等，是当前大语言模型最具代表性的应用方向。