作为一个自然语言处理模型，十个必须的主要内容包括以下方面：
1. 语言模型：语言模型是自然语言处理任务中最基础的模型之一。它的主要作用是对给定的一段文本进行概率评估，以便后续处理任务更加精确。语言模型可以从单词、字符、甚至是句子级别来进行建模。
2. 词法分析：词法分析是自然语言处理中的第一步，它的主要作用是将输入的文本分成单独的单词（词法单位）。这个过程需要借助于词典、正则表达式，以及其他自定义的规则等等。
3. 词向量表示：词向量表示可以将单词在计算机中进行关联和处理。它将每个单词表示成一个向量，这个向量能够反映该单词在语境中的含义。这个过程使用的技术包括word2vec、GloVe等。
4. 句法分析：句法分析的主要目标是识别出句子的结构和组成部分，并将其表示为树形结构。这个过程可以用来帮助理解和生成自然语言。
5. 语义分析：语义分析的主要目标是识别出句子的意义和语境。这个过程可以用来帮助句子的分类、生成和翻译等任务。
6. 信息提取：信息提取的主要目标是从自然语言文本中抽取出关键性信息，例如实体、关系、事件等等。这个过程可以帮助人们快速地了解大量文本所包含的内容。
7. 机器翻译：机器翻译的主要目标是将一种语言的文本转换成另一种语言的文本。这个过程可以使用基于规则的方法、统计机器翻译还有深度学习方法等。
8. 自然语言生成：自然语言生成的主要目标是让计算机自动生成自然语言文本，例如填空、文章写作等。这个过程可以使用基于规则的方法、统计机器翻译还有深度学习方法等。
9. 对话系统：对话系统的主要目标是让计算机可以与人类进行交互式的对话。这个过程可以涉及到自然语言处理、语音识别和语音合成等技术。
10. 多模式自然语言处理：多模式自然语言处理的主要目标是能够处理不同类型的多模式（如文本、图像、音频等）输入，并能够从这些输入中提取更准确的信息。这个过程是自然语言处理领域的最新进展之一。
