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）是计算机科学与人工智能领域的一个重要分支，其主要研究如何让计算机能够理解、处理和生成自然语言，以便更好地与人类进行交互和沟通。其核心关键技术包括语言模型、信息提取、文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别等。

下面是6个不同类型的应用实例：

1. 文本分类：将文本根据主题或者类别进行分类，例如新闻分类、垃圾邮件过滤、商品评论分类等。其核心关键技术包括特征提取、分类算法和模型训练。例如，朴素贝叶斯分类器、支持向量机、决策树等算法。

2. 情感分析：判断文本中表达的情感倾向，例如正面、负面、中性等。其核心关键技术包括情感词典、词向量模型、文本预处理、分类算法等。例如，基于词典的情感分析、基于深度学习的情感分析等。

3. 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。其核心关键技术包括语言模型、对齐算法、翻译模型等。例如，统计机器翻译、神经机器翻译等。

4. 文本生成：基于给定的上下文生成一段符合语法和语义的文本。其核心关键技术包括语言模型、生成算法、文本评估等。例如，基于规则的文本生成、基于神经网络的文本生成等。

5. 问答系统：回答用户提出的问题。其核心关键技术包括自然语言理解、知识表示、答案生成等。例如，基于检索的问答系统、基于知识图谱的问答系统等。

6. 语音识别：将语音信号转换为文本。其核心关键技术包括声学模型、语言模型、特征提取等。例如，基于HMM的语音识别、基于深度学习的语音识别等。