Практические применения систем анализа текстов на естественном языке
Достижимые цели у этой задачи сейчас такие: 
* автокаталог (поток новостей распихивать по темам)
* автореферат (из текста выбрать — или составить — то, что его вкратце опишет, и при поиске показать)
Недостижимая на сегодня цель — выделить сущности, устранить синтаксическую и семантическую неоднозначность, сохранить связи и отношения в базе знаний (пример: из текста этой статьи узнать о новой единице измерения и уметь переводить её в литры). То есть понять смысл текста так, как его понимает человек. 
Если про своё про практическое, то я участвовал недолго в этом проекте. Применял его (ох...) для авто-реврайта текстов с учётом контекста (чтоб в тексте про машины заменяла бы слово «oil» на «petroleum», но никак не на «flattery»).
Я сейчас работаю над похожей системой (ссылку на которую привел автор). Определяются некоторые категории сущностей (ФИО, названия организаций, марки машин, номера телефонов и куча всего прочего) для них пишутся правила (как их выделять в тексте). По выделенным сущностям строится семантическая сеть. Для выделения отношений между сущностями тоже пишутся правила. Ну и собственно полученная сеть (или граф) красиво визуализируется, если нужно укладывается в базу. К сожалению более подробно я рассказывать не могу, но область применения очень широкая. Особенно хороший результат получается, если есть огромная кипа довольно похожих документов, различного рода оперативных справок (правил выделения писать для них меньше).
Если как-нибудь время найду и начальство не будет сильно против, обязательно напишу тут статью, думаю народу будет интересно.