文本分类:将给定的文本根据其所属的类别进行分类,例如将新闻文章分类为体育、政治、娱乐等。
情感分析:对给定的文本进行情感分析,判断其是积极、消极还是中性的。
命名实体识别:对给定的文本进行实体识别,识别出其中的人名、地名、组织名等信息。
文本生成:基于给定的主题或关键词,生成符合语法和语义规则的文章或段落。
问答系统:基于给定的问题和上下文信息,生成正确的答案。
为了实现这些任务,我们将使用一系列NLP技术和工具,包括自然语言处理库)、深度学习框架、预训练模型等。同时,我们还将收集和标注相应的语料库,以便训练和评估我们的模型