简述自然语言处理的主要研究与核心关键技术，并至少举6个不同类型的应用实例进行解释说明其具体工作过程及其用到的核心关键技术

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学、人工智能、语言学和心理学等多学科交叉领域的重要研究方向，其主要目标是让计算机能够理解、处理、生成和表达自然语言。NLP 的主要研究包括自然语言理解、自然语言生成、自然语言分析和自然语言应用等方面。

核心关键技术包括：
1. 词法分析技术，即将自然语言文本分解成一个个单独的单词，如分词、词性标注等；
2. 句法分析技术，即分析自然语言文本中的句子结构和语法规则，如语法分析、依存句法分析等；
3. 语义分析技术，即分析自然语言文本的意义和语义关系，如命名实体识别、情感分析、关系抽取等；
4. 语言模型技术，即用概率模型来计算自然语言文本的生成概率和语言结构概率，如n-gram语言模型、神经网络语言模型等；
5. 机器翻译技术，即将一种自然语言翻译成另一种自然语言，如统计机器翻译、神经机器翻译等；
6. 对话系统技术，即用计算机模拟人类对话行为，实现人机交互，如智能客服、智能问答系统等。

下面举6个不同类型的应用实例进行解释说明其具体工作过程及其用到的核心关键技术：
1. 智能客服：智能客服是一种基于自然语言处理技术的人工智能客服系统，可以通过语音或文字与客户进行交互，实现快速响应和问题解决。其核心技术包括语音识别、语义理解、对话管理和自然语言生成等。
2. 情感分析：情感分析是一种自然语言处理技术，可以分析文本中的情感倾向和情感强度，如积极、消极或中性等。其核心技术包括情感词典、情感分类器和情感分析模型等。
3. 命名实体识别：命名实体识别是一种自然语言处理技术，可以识别出文本中的人名、地名、组织机构名等特定实体。其核心技术包括分词、词性标注、命名实体识别模型等。
4. 关系抽取：关系抽取是一种自然语言处理技术，可以从文本中提取出实体之间的关系，如公司与股东的关系等。其核心技术包括命名实体识别、句法分析和关系抽取模型等。
5. 文本分类：文本分类是一种自然语言处理技术，可以将文本按照预先设定的类别进行分类，如新闻分类、垃圾邮件分类等。其核心技术包括特征提取、分类器建模和模型优化等。
6. 机器翻译：机器翻译是一种自然语言处理技术，可以将一种自然语言翻译成另一种自然语言。其核心技术包括双语语料库、对齐算法、翻译模型和语言生成等。