根据提供的问题撰写一篇综述性文章。
深度学习的一个重要领域是自然语言处理，它目前的主要应用包括哪些方面？
自然语言处理(NLP)是人工智能的重要领域之一，而深度学习技术在NLP方面的应用取得了显著的进展。目前，深度学习在NLP领域的主要应用包括以下几个方面：

1. 语言模型和文本生成：通过深度学习模型分析大量文本数据，建立出针对不同任务的语言模型，如机器翻译、自动摘要、对话系统等。通过这些模型，可以实现自动生成文本、语言转换等功能。

2. 词向量表达：利用深度学习模型，将文本中的词语进行向量化表示，从而提高NLP任务的准确性。这些表示可以帮助计算语言中的类比关系、文本分类等任务。

3. 命名实体识别与实体关系抽取：利用深度学习模型，可以识别文本中涉及到的实体名称，并建立实体之间的关系。这些模型可应用于信息提取、知识图谱构建等任务。

4. 文本分类与情感分析：深度学习模型最常用于将文本分类，例如电子邮件过滤和话题分类。此外，情感分析也是一种常见的应用，例如在社交媒体中分析用户的观点和情感倾向。

总之，深度学习技术为NLP提供了更加准确和有效的处理方法，在自然语言理解和生成等任务中显示出了巨大的潜力，并将继续推动NLP领域的发展。