Текстовые нейросети предназначены в основном для обработки естественного языка, однако, их применение не ограничивается только этим видом задач. Одним из наиболее распространенных применений текстовых нейросетей является анализ тональности текстов. То есть нейросеть может обработать большой объем текстовой информации и определить, является ли эта информация положительной, отрицательной или нейтральной. Это может быть полезно для мониторинга репутации компаний в социальных сетях, определения настроения общества по определенному вопросу, а также для других целей. Текстовые нейросети также могут применяться для задачи автоматической классификации текстов по темам. Например, нейросеть может на основе текстового материала определить, относится ли он к политике, спорту, экономике или культуре. Это может быть полезно для автоматических новостных лент, персонализации контента и др. Текстовые нейросети могут применяться также для вопросно-ответных систем. Такие системы могут отвечать на вопросы пользователя на естественном языке и предоставлять ответ в той же форме. Например, в таких приложениях, как Siri от Apple или Google Assistant, используются текстовые нейросети, чтобы понимать запросы пользователей и выдавать им ответы. Еще одним примером применения текстовых нейросетей является задача машинного перевода. На основе текстовых нейросетей можно создать модели, которые могут переводить тексты с одного языка на другой. Такие модели могут быть полезны для бизнеса, учебных заведений и многих других сфер. Таким образом, можно сделать вывод, что текстовые нейросети применяются преимущественно для обработки естественного языка, но их применение может быть разнообразным и не ограничиваться только этим видом задач.