NLP（自然語言處理）涵蓋了以下內容：
分詞（Tokenization）：將文本拆分成單個詞語或標記的過程。
詞性標注（Part-of-speech tagging）：為詞語標注其詞性，例如名詞、動詞、形容詞等。
命名實體識別（Named Entity Recognition）：識別文本中的命名實體，例如人名、地名、組織機構等。
句法分析（Parsing）：分析句子的語法結構，確定詞與詞之間的關系。
語義角色標注（Semantic Role Labeling）：為句子中的詞語標注其在句子中的語義角色，例如施事者、受事者、時間等。
情感分析（Sentiment Analysis）：分析文本的情感傾向，判斷其情感為積極、消極還是中性。
機器翻譯（Machine Translation）：將一種語言的文本自動翻譯成另一種語言的技術。
文本分類（Text Classification）：將文本分為不同的類別，例如垃圾郵件分類、情感分類等。
文本生成（Text Generation）：使用模型自動生成文本，例如文章摘要、對話系統等。
問答系統（Question Answering）：根據問題自動從文本中提取答案。
文本聚類（Text Clustering）：將文本根據相似性進行聚類。
文本摘要（Text Summarization）：從大量文本中自動提取關鍵信息，生成文本摘要。
以上僅列舉了一些常見的NLP任務，實際上NLP還涉及到很多其他任務和技術，例如語言模型、對話系統、信息抽取等。
