Анализ текстов на предмет тех или иных атрибутов.
В базовом варианте, когда на каждое из часто употребимых слов, свой вход, боюсь, идея будет неработоспособна. Первый слой будет охрененным и нейросеть будет тупо запоминать подсовываемое, а не обучаться.
Как вариант - морфологичский разбор слова и подача как базового варианта (сильно уменьшается число входов), так и (это обязательно) его морфология (окончания там и т.п.)
Дальше хотелось бы это дело иметь не статическое для одного слова, а динамику. Замыкаем выходы на входы, возможно, через вспомогательную сеть, и подаём слово за словом. В конце - смотрим сигналы на выходе.
Проблемы две.
1. Я не знаю, как оценить потребную структуру такой неросети.
2. Я не знаю как обучать такие "динамические" неросети, кроме как генетическим алгоритмом. А он тут, чувствую, будет не сильно эффективен и обучение будет очень медленным.