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自然语言处理的核心任务？自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是AI领域的一个分支，它主要分为4个基本任务：词法分析、句法分析、篇章分析和向量技术。
自然语言处理的相关研究最早是从什么开始的？自然语言处理 应该是兴起于翻译 NLP=自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。
最早的自然语言理解方面的研究工作是机器翻译。1949年，美国人威弗首先提出了机器翻译设计方案。20世纪60年代，国外对机器翻译曾有大规模的研究工作，耗费了巨额费用，但人们当时显然是低估了自然语言的复杂性，语言处理的理论和技术均不成热，所以进展不大。
主要的做法是存储两种语言的单词、短语对应译法的大辞典，翻译时一一对应，技术上只是调整语言的同条顺序。但日常生活中语言的翻译远不是如此简单，很多时候还要参考某句话前后的意思。
知识图谱属于自然语言处理么？不属于。知识图谱是在NLP的基础上发展而来的。它的核心是知识库。
一般来讲，知识图谱主要目标是用来描述真实世界中存在的各种实体和概念，以及他们之间的关系，通过这种关系来描述实体之间的关联。目前，知识图谱在自然语言处理领域有两大类的应用：1）搜索和问答领域。2）自然语言理解类的场景，比如在具体的机器翻译领域，句法分析相关的工作。
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