1. 詞法分析（分詞、詞性、實體）：
– 算法：基於Bi-LSTM-CRF算法體系，以及豐富的多領域詞表
– 應用：優酷、YunOS、螞蟻金服、推薦算法、資訊搜索等
2. 句法分析（依存句法分析、成分句法分析）：
– 算法：Shift-reduce，graph-based，Bi-LSTM
– 新聞領域、商品評價、商品標題、搜索Query
– 應用：資訊搜索、評價情感分析
3. 情感分析（情感對象、情感屬性、情感屬性關聯）：
– 算法：情感詞典挖掘，屬性級、句子級、篇章級情感分析
– 應用：商品評價、商品問答、品牌輿情、互聯網輿情
4. 句子生成（句子可控改寫、句子壓縮）：
– 算法：Beam Search、Seq2Seq+Attention
– 應用：商品標題壓縮，資訊標題改寫，PUSH消息改寫
5. 句子相似度（淺層相似度、語義相似度）：
– 算法：Edit Distance，Word2Vec，DSSM
– 應用：問大家相似問題、商品重發檢測、影視作品相似等
6. 文本分類/聚類（垃圾防控、信息聚合）：
– 算法：ME，SVM，FastText
– 應用：商品類目預測、問答意圖分析、文本垃圾過濾、輿情聚類、名片OCR後語義識別等
7. 文本表示（詞向量、句子向量、篇章向量、Seq2Seq）：
– Word2Vec、LSTM、DSSM、Seq2Seq爲基礎進行深入研究
8. 知識庫
– 數據規模：電商同義詞，通用同義詞，電商上下位，通用上下位，領域詞庫（電商詞、娛樂領域詞、通用實體詞），情感詞庫
– 挖掘算法：bootstrapping，click-through mining，word2vec，k-means，CRF
– 應用：語義歸一、語義擴展、Query理解、意圖理解、情感分析
9. 語料庫
– 分詞、詞性標註數據，依存句法標註數據