深度学习在自然语言处理领域的应用主要包括：

词向量表示：深度学习可以通过词嵌入模型（如Word2Vec、GloVe）学习出每个词语的稠密向量表示，从而捕捉词语之间的语义关系和语法结构。

序列模型：深度学习的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等序列模型能够处理自然语言中的序列数据，如文本分类、命名实体识别、情感分析等任务。

语言模型：深度学习的神经语言模型（NLM）和Transformer模型等能够学习句子或文本的概率分布，从而生成自然语言文本或进行语言模型评估。

机器翻译：深度学习的序列到序列模型（Seq2Seq）结合注意力机制（Attention）等技术可以实现机器翻译任务。

文本生成：深度学习的生成对抗网络（GAN）和变分自动编码器（VAE）等生成模型可以用于生成自然语言文本，如对话系统、文本摘要、文章创作等任务。

总的来说，深度学习在自然语言处理领域的应用越来越广泛，能够帮助解决各种任务中的复杂问题，提高自然语言处理系统的性能和效果。