神经网络技术在自然语言处理中的应用非常广泛，已被证明可以有效地解决各种语言处理问题。其中，深度学习技术是近年来研究最为热门的语言处理方法之一，其通过使用多层神经网络模型实现对文本的自动化理解、分析和处理。
一般来说，神经网络技术主要是用来解决两类自然语言处理问题：文本分类和序列建模。文本分类任务是将给定的文本数据集分类到一个预定义的集合中，而序列建模任务则是将给定的一系列文本数据转换为相应的标签或概率分布。接下来我们分别来探讨这两类任务中神经网络技术的应用。
文本分类任务是指将输入文本自动分类到一个或多个预定义的类别中。在这个过程中，通常需要对文本进行特征提取，并利用这些特征来训练分类模型。传统的文本分类方法通常需要手动提取文本特征，这个过程比较复杂，且存在一定的主观性和局限性。但是，神经网络模型可以自动地从原始数据中学习特征表示，因此成为了解决文本分类问题的强有力工具。
神经网络模型中最常用的分类模型是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。在 CNN 中，通过卷积层和池化层的交替使用，可以有效地提取文本特征。同时，这种结构也可以适应不同长度的输入文本，从而使得神经网络模型可以处理各种文本分类问题。在 RNN 中，则采用了一种新的网络结构——长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU），可以更好地解决序列建模问题，即在处理文本时，需要考虑上下文信息的影响因素。同时，在文本分类任务中，RNN 可以捕获上下文关系，以全局的方式理解输入的文本，提高文本分类效果。
序列建模是指将给定的一系列文本数据转换为相应的标签或概率分布。例如，自然语言生成、机器翻译和命名实体识别等任务都属于序列建模问题。在这类问题中，给定一个输入序列，需要预测输出序列或标签。
在序列建模中，通常采用的神经网络模型是 RNN 或其变形结构。与文本分类不同的是，序列建模需要将上下文信息真正融入模型中进行处理。RNN 通过引入隐藏状态（hidden state）和输出（output），将上下文信息从一个时间步传递到另一个时间步，并且不断地使用前一时刻的隐藏状态来计算当前时刻的输出。这种递归的网络结构可以保留输入文本序列的上下文信息，从而更好地解决序列建模问题。
LSTM 和 GRU 是常用的 RNN 变形结构，它们通过引入门控机制来控制信息的流动，使得网络可以对输入和输出进行更加精细的控制。因此，它们广泛应用于自然语言处理中的序列建模任务，如机器翻译、命名实体识别、问答系统等。
除了 RNN，还有一种被广泛使用的序列模型是 Transformer。Transformer 是一种基于自注意力机制（self-attention mechanism）的神经网络模型。它在处理序列数据时，不像 RNN 需要逐个时间步地处理，而是同时处理所有时间步的数据。这种特殊的网络结构极大地提高了数据的吞吐量，加快了训练和推理的速度，同时也为自然语言处理任务带来了更高的性能。
总体来说，神经网络技术在自然语言处理中的应用非常广泛，已经成为了最为重要的自然语言处理方法之一。通过使用深度学习技术，神经网络模型可以自动地从原始数据中学习特征表示，有效地解决了文本分类和序列建模问题。文本分类任务中常用的神经网络结构是 CNN 和 RNN，而序列建模任务中主要采用 RNN 或者 Transformer 等结构。这些技术在文本分类、命名实体识别、机器翻译、问答系统等自然语言处理任务中都有广泛应用，其应用前景非常广阔。