常見的NLP任務包括：
文本分類：將文本分為不同的預定義類別，例如情感分析、垃圾郵件分類等。
命名實體識別：識別文本中的實體，如人名、地名、組織名等。
信息抽取：從結構化或非結構化文本中提取出特定的信息，如提取出發站和終點站等。
語言模型：預測下一個單詞或句子的概率。
機器翻譯：將一種語言的文本翻譯成另一種語言。
文本生成：生成具有一定邏輯和語法的新文本，如對話系統的回答生成。
摘要生成：從一篇文本中生成一個簡短的摘要。
問答系統：回答用戶提出的問題，如智能助手、知識圖譜問答等。
文本聚類：將文本分為相似的群組。
情感分析：分析文本的情感傾向，如積極、消極或中性。
語義角色標注：標注句子中的語義角色，如謂詞的論元。
信息檢索：根據用戶的查詢，從大規模文本庫中檢索相關的文檔。
依存句法分析：分析句子中詞與詞之間的依存關系。
文本配對：判斷兩個文本之間的關系，如相似度、匹配程度等。
拼寫糾錯：根據上下文語境，糾正拼寫錯誤的單詞。
這只是一些常見的NLP任務，實際上NLP涉及的任務非常廣泛，隨著技術的不斷發展，還會涌現出更多新的任務。
