深度學習在自然語言處理領域的應用主要包括：
詞向量表示：深度學習可以通過詞嵌入模型（如Word2Vec、GloVe）學習出每個詞語的稠密向量表示，從而捕捉詞語之間的語義關系和語法結構。
序列模型：深度學習的循環神經網絡（RNN）和長短時記憶網絡（LSTM）等序列模型能夠處理自然語言中的序列數據，如文本分類、命名實體識別、情感分析等任務。
語言模型：深度學習的神經語言模型（NLM）和Transformer模型等能夠學習句子或文本的概率分布，從而生成自然語言文本或進行語言模型評估。
機器翻譯：深度學習的序列到序列模型（Seq2Seq）結合注意力機制（Attention）等技術可以實現機器翻譯任務。
文本生成：深度學習的生成對抗網絡（GAN）和變分自動編碼器（VAE）等生成模型可以用于生成自然語言文本，如對話系統、文本摘要、文章創作等任務。
總的來說，深度學習在自然語言處理領域的應用越來越廣泛，能夠幫助解決各種任務中的復雜問題，提高自然語言處理系統的性能和效果。
