自然语言处理（NLP）的主要任务非常多样，涵盖了多个方面，包括但不限于以下几个关键领域：
文本分类：这涉及将文本数据分配给预定义的类别或标签。例如，情感分析可以归类为正面、负面或中性评论；新闻分类可以根据主题（如体育、政治、娱乐等）对新闻文章进行分类。
信息抽取：从文本中抽取出结构化信息的过程。这可以包括实体识别（识别文本中的特定名词，如人名、地点、组织等），关系抽取（识别实体之间的关系），以及事件抽取（识别文本中描述的事件及其参与者）。
问答系统：构建能够回答用户提出的问题的系统。这通常涉及理解问题的语义，从相关文本中检索信息，并生成简洁明了的答案。
机器翻译：将一种语言的文本自动转换为另一种语言。这涉及对源语言文本的理解，以及目标语言文本的生成，确保翻译既准确又流畅。
文本摘要：自动生成文本摘要，以简洁的形式传达原始文档的主要内容。这有助于用户快速了解大量文本信息。
对话系统：构建能够与人类进行自然对话的系统，包括聊天机器人、语音助手等。这些系统需要理解用户的输入，并生成适当的响应。
语义角色标注：明确句子中谓词与论元之间的关系，揭示其底层的语义结构。这有助于更深入地理解句子的含义。
词义消歧：确定一个词在特定上下文中的确切含义。由于自然语言中存在一词多义的现象，词义消歧对于准确理解文本至关重要。
文本生成：根据给定的输入或条件，自动生成新的文本内容。这可以包括文章写作、诗歌创作、故事生成等。
语音识别与合成：将语音转换为文本（语音识别），以及将文本转换为语音（语音合成）。这些技术在人机交互领域具有广泛应用。
这些任务构成了NLP领域的核心挑战，随着深度学习技术的发展，NLP在解决这些任务方面取得了显著进展。然而，由于自然语言的复杂性和多样性，NLP仍然是一个充满挑战和机遇的领域。