在自然语言处理中，词向量的用途有哪些？请用markdown格式列出至少5点。
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在自然语言处理中，词向量的用途主要包括但不限于以下几点：

1. **文本分类**：通过词向量可以捕捉到词语间的意义相似性，使得机器学习模型能够在文档分类任务中，比如情感分析、垃圾邮件检测等，表现更加准确。
2. **信息检索**：词向量能够帮助改进搜索引擎的质量，提高相关文档的匹配度，通过理解查询中的关键词与文档内容之间的语义联系来提供更相关的结果。
3. **机器翻译**：在训练神经机器翻译模型时，词向量作为输入，帮助模型学习不同语言间词语的对齐关系，从而生成更自然的翻译文本。
4. **情感分析**：利用词向量可以更准确地识别文本中表达的情感倾向，因为它们能够在多维空间中表示出词语的情感色彩。
5. **命名实体识别**：通过预训练的词向量，可以增强模型对专有名词（如人名、地名、组织机构名等）的识别能力，提高任务的准确性。
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