有人问我为啥要用百度举例，因为百度的AI算是最强的吧，而且根红苗正。
EasyDL 自然语言处理方向
基本的白话文就是用人工智能去处理录入的语言。 比较常见的就是文字识别，或者文字转换。我个人比较常用和常见的就是语言转文字或者翻译。现在的翻译基本都比较牛B,可以自己训练自己，然后确保翻译的内容正确，或者贴近真人的表达
百度的EasyDL基于文心·NLP大模型领先的语义理解技术，为企业/开发者提供一整套NLP定制与应用能力，主要是为了给企业服务用的。
一般个人也没这个需求，都是在使用企业软件的时候需要这些东西。
但都有啥内容或者应用场景呢。
第一个比较常见，文本分类，单标签分类。 定制分类标签实现文本内容的自动分类，每个文本属于一种标签种类。 像什么电商的评论给分类--企业用的。
然后就是多标签分类，也是文本分类。就是每个文本可以属于多个标签类型。
然后就是情感倾向分析。当然是通过文字啊。 基本就是通过对包含主观信息的文本进行情感倾向性的判断，情感现在一般也只分为积极消极和中等。
再个比较常见的就是文本相似度，说白了就是查重。看你论文是不是抄的之类的。
还有文本创作，这个就比较牛逼了。
就是你给规范个范围，给一些引导词汇，然后AI自己写文章。
最后常见的就是文本实体关系抽取模型可针对文本中的实体，定义并建立两个实体的关系。常见应用场景：知识图谱构建、行业问答推理。
用于文本的AI还是比较实用的，省时省力，很多事情都不用堆人工了。