情感分析、文本相似度和句子推理都屬於常見中文分詞應用中的句子關系判斷。後面的情感分析、文本相似度、句子推斷是中文自然語言處理中常見的任務，需要進行句子關系判斷。
其中，分詞是中文自然語言處理的基礎步驟，可以將句子切割成有意義的詞，為後續任務提供基礎。
在情感分析的任務中，需要對文本的情感進行分類，通常使用機器學習算法對文本的特征進行提取和分類。文本相似性任務是指比較兩個文本之間的相似性，通常使用詞向量模型進行特征提取和相似度計算。
句子推理任務是指給定前提和假設，判斷能否從前提推導出假設通常需要邏輯推理和語義理解。這些任務都需要判斷句子關系，這對中文自然語言處理具有重要意義。
數據擴展:
情感分析是指通過文本挖掘人們對產品、服務、組織、個人和事件的看法、情感傾向和態度。隨著互聯網的發展，情感分析應運而生。早期主要用於分析網上賣貨用戶的評論。
從而判斷用戶是“喜歡”還是“不喜歡”所購買的商品。後來隨著自媒體的普及，情感分析技術更多的被用於識別話題發起者和參與者的情感走向。
從中判斷或挖掘話題的價值，從而分析相關輿情。情感分析應用廣泛，研究領域涉及自然語言處理、信息檢索、機器學習、人工智能等。
領域依賴是指文本情感分析的模型對於某個領域的文本數據非常有效，但是應用到其他領域時，分類模型的性能會嚴重下降。