1.情感分析：对大量的文本数据进行情感标注，如积极、消极、中性等情感类别，让人工智能模型学习到不同情感倾向的文本特征，从而能够对新的文本进行情感分析。这在社交媒体监测、产品评价分析、舆情监测等方面具有重要应用，帮助企业和机构了解公众对产品、事件的情感态度。

2.命名实体识别：标注文本中的人名、地名、组织机构名、时间、日期等实体，使自然语言处理系统能够识别和理解文本中的关键信息，为信息检索、知识图谱构建、机器翻译等任务提供基础支持。例如在新闻报道中，快速提取出关键人物、地点和事件等信息，便于进行信息整理和分析。

3.文本分类：根据文本的主题、领域、意图等对文本进行标注分类，如将文本分为科技、娱乐、体育、财经等不同类别，或分为问答、指令、陈述等不同意图类别。这有助于文本信息的组织和管理，提高信息检索和文本处理的效率，在智能客服、信息推荐等领域有广泛应用。