3.文本分类和情感分析：自然语言处理技术可以根据文本的内容和语义将其分类或分析情感。
1. 机器翻译：自然语言处理技术使得机器能够理解输入文本的语义，并将其翻译成另一种语言。例如，谷歌翻译和百度翻译等在线翻译工具就使用了自然语言处理技术。
2. 语音识别：自然语言处理技术可以将人类语音转化为文本形式。这种技术被广泛应用于智能助手（如Siri和Alexa）和语音控制系统（如语音助手和语音导航）等。
3. 文本分类和情感分析：自然语言处理技术可以根据文本的内容和语义将其分类或分析情感。这种技术可用于垃圾邮件过滤、新闻分类、社交媒体舆情分析等领域。
4. 信息抽取和命名实体识别：自然语言处理技术可以从大量文本中提取和识别特定信息，如人物、地点、时间和事件等。这对于信息检索、知识图谱构建和智能客服等方面都有应用价值。
5. 对话系统：自然语言处理技术使得机器能够理解自然语言输入并生成相应的回应。这种技术在智能助手、在线客服、虚拟代理人等领域得到了广泛应用。
6. 文本摘要和生成：自然语言处理技术可以根据给定的文本生成其摘要或生成新的文本。这对于新闻报道的自动摘要、生成对话内容和自动生成代码文档等方面都有应用。
7. 问答系统：自然语言处理技术使得机器能够理解用户提出的问题，并给出相应的答案。这种技术被广泛应用于智能搜索引擎、智能助手和智能客服系统等领域。
总结起来，自然语言处理技术在人工智能中的应用案例涵盖了机器翻译、语音识别、文本分类和情感分析、信息抽取和命名实体识别、对话系统、文本摘要和生成以及问答系统等领域。这些应用案例使机器能够理解和处理人类语言，提高人机交互的效率和质量。