常见的NLP任务包括：
文本分类：将文本分为不同的预定义类别，例如情感分析、垃圾邮件分类等。
命名实体识别：识别文本中的实体，如人名、地名、组织名等。
信息抽取：从结构化或非结构化文本中提取出特定的信息，如提取出发站和终点站等。
语言模型：预测下一个单词或句子的概率。
机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
文本生成：生成具有一定逻辑和语法的新文本，如对话系统的回答生成。
摘要生成：从一篇文本中生成一个简短的摘要。
问答系统：回答用户提出的问题，如智能助手、知识图谱问答等。
文本聚类：将文本分为相似的群组。
情感分析：分析文本的情感倾向，如积极、消极或中性。
语义角色标注：标注句子中的语义角色，如谓词的论元。
信息检索：根据用户的查询，从大规模文本库中检索相关的文档。
依存句法分析：分析句子中词与词之间的依存关系。
文本配对：判断两个文本之间的关系，如相似度、匹配程度等。
拼写纠错：根据上下文语境，纠正拼写错误的单词。
这只是一些常见的NLP任务，实际上NLP涉及的任务非常广泛，随着技术的不断发展，还会涌现出更多新的任务。
