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）是一种计算机科学和人工智能交叉领域的研究，旨在使计算机能够处理和理解人类语言。

NLP的主要研究和核心关键技术包括以下几个方面：

1. 语言模型：语言模型是一种用于预测句子或文本中下一个单词的概率分布的数学模型。语言模型的主要作用是为其他NLP任务提供基础，例如机器翻译、语音识别和语音合成等。

2. 分词：分词是将自然语言文本分解成单词或词组的过程。分词是许多NLP任务的预处理步骤，例如信息检索、文本分类和情感分析等。

3. 命名实体识别：命名实体识别是将文本中的名词或短语分类为预定义的类别，例如人名、地名、组织机构名等。命名实体识别是许多NLP任务的关键步骤，例如信息抽取和问答系统。

4. 语义分析：语义分析是一种将文本中的含义提取出来的技术。语义分析的主要任务包括情感分析、实体关系抽取和文本分类等。

5. 机器翻译：机器翻译是一种将一种语言的文本转换为另一种语言的过程。机器翻译的核心技术包括语言模型、分词、命名实体识别和语义分析等。

6. 聊天机器人：聊天机器人是一种能够模拟人类对话的计算机程序。聊天机器人的核心技术包括语言模型、自然语言生成和对话管理等。

下面举6个NLP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. 情感分析：情感分析是一种自然语言处理技术，用于确定文本中的情感倾向。情感分析通常分为两个步骤：情感分类和情感极性分析。情感分类用于将文本分类为正面、负面或中性，情感极性分析用于确定情感的强度。情感分析的核心技术包括语言模型和情感词典。

2. 文本分类：文本分类是一种将文本分类为预定义类别的技术。文本分类通常分为两个步骤：特征提取和分类器训练。特征提取用于将文本转换为数值特征向量，分类器训练用于学习如何将特征向量映射到类别。文本分类的核心技术包括分词、词袋模型和分类器算法。

3. 实体关系抽取：实体关系抽取是一种从文本中提取实体之间关系的技术。实体关系抽取通常分为三个步骤：实体识别、关系抽取和关系分类。实体识别用于识别文本中的实体，关系抽取用于识别实体之间的关系，关系分类用于将关系分类为预定义的类别。实体关系抽取的核心技术包括命名实体识别和关系抽取算法。

4. 信息抽取：信息抽取是一种从文本中抽取结构化信息的技术。信息抽取通常分为两个步骤：命名实体识别和关系抽取。命名实体识别用于识别文本中的实体，关系抽取用于识别实体之间的关系。信息抽取的核心技术包括命名实体识别、关系抽取和语义分析。

5. 问答系统：问答系统是一种能够回答用户自然语言问题的计算机程序。问答系统通常分为两个步骤：问题理解和答案生成。问题理解用于将用户问题转换为计算机可处理的形式，答案生成用于生成回答。问答系统的核心技术包括分词、命名实体识别、语义分析和自然语言生成。

6. 机器翻译：机器翻译是一种将一种语言的文本转换为另一种语言的技术。机器翻译通常分为两个步骤：源语言文本分析和目标语言文本生成。源语言文本分析用于将源语言文本转换为计算机可处理的形式，目标语言文本生成用于生成目标语言文本。机器翻译的核心技术包括语言模型、分词、命名实体识别和语义分析。