文本生成概述
文本生成是利用计算机程序生成连贯的自然语言文本，这种生成可以是基于规则的，也可以是基于机器学习模型的，常用于机器翻译，对话系统，文本摘要，文本创作，数据增强等。
文本分类概述
文本分类是将文本分配到预定义的类别或标签中。将文本数据转换为数值表示形式，对模型进行训练，以便模型能够自动学习文本之间的模式和特征，从而进行准确的分类。常见的文本分类应用包括垃圾邮件检测、情感分析、新闻分类等。
关系提取概述
关系提取目标是从文本中识别和提取实体之间的关系，这些实体可以是人物、地点、组织、事件等，而关系则是连接这些实体的语义连接。关系提取只要是帮助理解文本中隐藏的信息或知识。用处主要为信息抽取、知识图谱构建、智能问答系统等。
问答系统概述
问答系统主要任务是回答用户提出的自然语言问题。其中包括文本理解、信息检索、答案生成以及答案评估等。适用的场景包括智能助手、专家系统、搜索引擎等。
