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引言

自然语言处理（NLP）作为人工智能领域的重要分支，涵盖了从基础的文本处理到复杂的语义理解等众多任务。随着大语言模型（LLM）的兴起，传统NLP任务与大模型的结合成为新的研究热点。本文将介绍一个NLP的15项任务大融合系统，该系统集成了市面上常见的NLP任务，并通过通义千问Qwen3大模型实现这些任务，同时展示传统NLP技术与大模型的结合样例及实现代码。

系统概述

本系统旨在通过一个统一的框架实现15项NLP任务，包括但不限于中文分词、子词切分、词性标注、文本分类、实体识别、关系抽取、文本摘要、机器翻译、自动问答、情感分析、意图识别、语义相似度计算、文本生成、对话系统和多模态融合。系统采用模块化设计，每个任务作为一个独立的模块，通过共享的底层表示和模型参数实现任务间的信息共享和协同学习。

传统NLP与大模型的结合

1. 中文分词与子词切分

任务描述：中文分词是将连续的中文文本切分为有意义的词汇序列，子词切分则是将词汇进一步分解为更小的单位。

结合样例：使用Qwen3大模型进行中文分词和子词切分，通过微调模型使其适应特定领域的分词规则。

实现代码：