深度学习在自然语言处理中的应用非常广泛，涵盖了自然语言理解、机器翻译、问答系统、情感分析、文本分类等多个领域。
其中，自然语言理解是深度学习在自然语言处理中的一个重要应用。自然语言理解包括了分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等多个任务。深度学习应用于自然语言理解中，可以使用循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）等模型进行建模。其中，RNN能够捕捉语言中的上下文信息，CNN则可以对文本的局部特征进行提取。
除此之外，深度学习在机器翻译中也有广泛的应用。机器翻译是将一种语言翻译成另一种语言的任务。深度学习在机器翻译中的应用主要是使用序列到序列模型（seq2seq）进行建模，其中编码器将源语言句子编码成一个向量，解码器则将这个向量解码成目标语言的句子。
此外，深度学习在问答系统、情感分析、文本分类等领域也有广泛的应用。在问答系统中，深度学习可以通过使用神经网络模型，对问题进行建模，并从候选答案中找到最佳答案。在情感分析中，深度学习可以通过对文本中的情感进行分类，实现情感的自动识别。在文本分类中，深度学习可以对文本进行分类，例如将文章分类为新闻、体育、娱乐等类别。
综上所述，深度学习在自然语言处理中的应用非常广泛，其能够通过各种神经网络模型，对自然语言的各种任务进行建模和处理，从而实现自然语言的自动化处理和分析。