NLP（自然语言处理）的主要任务可以分为以下几个方面‌：

1. ‌词法分析（Lexical Analysis）‌：这是NLP的基础，包括分词（Tokenization）、词性标注（Part-of-Speech Tagging）和命名实体识别（Named Entity Recognition）。

   • ‌分词‌是将文本分割成有意义的单元，如单词、短语或句子。
   • ‌词性标注‌是为文本中的每个词分配一个词性标签，如名词、动词、形容词等。
   • ‌命名实体识别‌是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。

2. ‌句法分析（Syntactic Analysis）‌：研究句子结构的任务，包括依存句法分析（Dependency Parsing）和成分句法分析（Constituency Parsing）。

   • ‌依存句法分析‌是确定句子中词与词之间的依存关系。
   • ‌成分句法分析‌是将句子分解为更小的语法单位，如短语、子句等。

3. ‌语义分析（Semantic Analysis）‌：研究句子意义的任务，包括语义角色标注（Semantic Role Labeling）、语义依存分析（Semantic Dependency Parsing）和指代消解（Coreference Resolution）。

此外，NLP还包括其他一些核心任务，如：

• ‌关系抽取（Relation Extraction）‌：从文本中识别实体之间的关系。
• ‌情感分析（Sentiment Analysis）‌：确定文本中表达的情感倾向。
• ‌文本分类（Text Classification）‌：将文本分配到预定义的类别中。
• ‌主题建模（Topic Modeling）‌：发现文本中的主题或话题。

这些任务共同构成了自然语言处理领域的核心内容，涵盖了从基础的语言结构分析到高级的语义理解和应用‌12。

‌大语言模型的应用场景‌

大语言模型在多个领域都有广泛应用，包括但不限于：

1. ‌文本分类‌：通过分析输入文本，将其归类到预定义的类别中，例如垃圾邮件过滤、情感分析等。
2. ‌问答系统‌：回答用户提出的自然语言问题，可以应用于智能助手、客服系统等。
3. ‌文档总结‌：自动提取文本中的主要信息，生成文档摘要或摘录，例如新闻文章概要、会议记录等。
4. ‌文本生成‌：生成新的文本，包括诗歌、故事、文章等，应用于创意写作、内容生成等。