文本分类、文本匹配、序列标注、生成式任务

文本分类、文本匹配、序列标注、生成式任务 是 NLP 中非常核心的任务类别，但 NLP 的任务范围更为广泛，还可以从不同维度进一步细分和补充。以下是更全面的 NLP 任务分类框架，涵盖经典任务、细分场景及新兴方向：

一、基础核心任务（按输入输出形态划分）

1. 文本分类（Text Classification）

定义：将文本整体划分为预定义的类别。
细分场景：

情感分析（如正面 / 负面 / 中性情感）；
主题分类（如新闻分类为政治 / 科技 / 娱乐）；
垃圾邮件检测、意图识别（如用户 query 意图为 “查询天气”“投诉问题”）；
多标签分类（文本可能属于多个类别，如一篇文章同时涉及 “科技” 和 “环保”）。

2. 文本匹配（Text Matching）

定义：判断两个文本之间的语义关系（如相似度、相关性、是否同义等）。
细分场景：

语义相似度计算（如 “猫喜欢吃鱼” 和 “鱼类是猫的最爱” 的相似度）；
问答匹配（判断问题与候选答案是否匹配）；
自然语言推理（NLI，如判断 “前提：小明在吃苹果” 与 “假设：小明在吃东西” 是否为蕴含 / 矛盾 / 中立关系）；
重复文本检测（如查重、同义句识别）。

3. 序列标注（Sequence Labeling）

定义：为文本序列中的每个 token（词 / 子词）标注类别，强调上下文依赖关系。
细分场景：

命名实体识别（NER，标注人名、地名、机构名等，如 “[北京] 是 [中国] 的首都”）；
词性标注（POS，标注动词、名词、形容词等词性）；
分词（中文等无天然分隔符语言的词边界标注）；
句法标注（如依存句法分析中的角色标注，标记 “主谓”“动宾” 关系）；
槽位填充（对话系统中提取关键信息，如 “订一张 [北京] 到 [上海] 的 [明天] 的机票”）。

4. 生成式任务（Text Generation）

定义：根据输入生成符合语法和语义的文本序列，输出长度不固定。
细分场景：

文本续写 / 补全（如 GPT 系列的上下文生成）；
机器翻译（如中英互译，输入一种语言生成另一种语言）；
摘要生成（如将长文档压缩为短摘要）；
问答生成（根据文档生成问题，或根据问题生成答案）；
对话生成（如聊天机器人、多轮对话交互）；
创意写作（如诗歌、故事、代码生成等）。

二、其他重要任务类别

5. 结构化预测任务

定义：输出具有复杂结构的结果，而非单一类别或序列标签。
典型任务：

句法分析（如 constituency parsing，生成句子的语法树结构）；
依存句法分析（标记词与词之间的依存关系，如 “主语 – 谓语”“定语 – 中心语”）；
语义角色标注（SRL，标注句子中谓词的论元角色，如 “施事”“受事”“时间”）；
知识图谱构建（如实体关系抽取，从文本中提取 “实体 – 关系 – 实体” 三元组，如 “[李白]-[朝代]-[唐朝]”）。

6. 文本检索与匹配增强任务

定义：从大规模文本库中检索与查询相关的内容，或优化匹配精度。
细分任务：

信息检索（IR，如搜索引擎根据 query 返回相关网页）；
稠密检索（Dense Retrieval，用向量表示文本，通过向量相似度匹配）；
问答系统（QA，结合检索与生成，如从文档中提取答案回答问题）；
推荐系统中的文本匹配（如根据用户评论推荐相似商品）。

7. 低资源与跨语言任务

定义：针对数据稀缺场景或多语言场景的任务，强调泛化能力。
典型任务：

低资源文本分类 / 命名实体识别（如小语种或专业领域数据不足时的任务）；
跨语言迁移学习（如用英语数据训练的模型迁移到法语任务）；
机器翻译中的低资源语言翻译（如非洲语言与英语的互译）；
零样本 / 少样本学习（如仅用少量示例完成新任务，如 GPT 的零样本分类）。

8. 文本编辑与改写任务

定义：对现有文本进行修改、优化或转换，保留核心语义的同时调整形式。
细分任务：

文本改写（如同义句转换、风格转换，将正式文本改为口语化）；
语法纠错（检测并修正文本中的语法错误）；
文本简化（将复杂文本改写为易懂版本，如儿童读物）；
摘要改写（调整摘要的长度或侧重点）。

9. 多模态 NLP 任务

定义：结合文本与其他模态（图像、音频等）的任务，是当前热点方向。
典型任务：

图文生成（如根据图片生成描述文本，或根据文本生成图像）；
跨模态检索（如用文本检索相似图片，或用图片检索相关文本）；
语音转文本（ASR，语音识别）与文本转语音（TTS）；
视频字幕生成（结合视频画面与音频生成字幕）；
多模态情感分析（结合文本、表情、语音语调判断情感）。

10. 新兴与实用任务

定义：随着技术发展出现的高价值任务，更贴近实际应用。
典型任务：

大语言模型的对齐任务（如 RLHF，使模型输出符合人类价值观）；
文本安全与审核（检测恶意文本、仇恨言论、虚假信息）；
代码生成与理解（如根据需求生成代码，或解释代码功能）；
个性化文本生成（如根据用户风格生成邮件、推荐语）；
知识问答（结合外部知识库回答事实性或推理问题）。

总结

NLP 任务的划分可以从 输入输出形态（如分类、生成）、技术目标（如检索、改写）、应用场景（如多模态、低资源）等多个维度展开。你提到的四类任务是基础框架，而实际中任务会根据具体需求进一步细分和交叉（例如 “知识问答” 可视为生成式任务与检索任务的结合）。随着 Transformer 等架构的发展，许多任务正逐渐被统一到 “预训练 + 微调” 或 “提示学习” 的框架下，任务边界也在不断模糊，但核心仍是对文本语义的理解与生成能力的优化。