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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。
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。
知识图谱五大应用场景？知识图谱的应用场景有很多，以下是其中五大应用场景：
1. 搜索引擎：知识图谱可以用于构建更智能的搜索引擎，通过将不同实体和概念之间的关系建模，可以提供更准确和相关的搜索结果。
2. 问答系统：知识图谱可以用于构建智能问答系统，通过将问题和答案与知识图谱中的实体和关系匹配，可以回答用户的特定问题。
3. 推荐系统：知识图谱可以用于构建个性化推荐系统，通过分析用户的兴趣和偏好，并将其与知识图谱中的实体和关系进行匹配，从而向用户推荐相关的内容。
4. 自然语言处理：知识图谱可以用于改进自然语言处理任务，如命名实体识别、实体关系抽取、语义解析等。通过将自然语言与知识图谱中的实体和关系进行连接，可以提高自然语言处理任务的准确性和效率。
5. 企业智能化：知识图谱可以用于构建企业内部的知识库和知识管理系统，帮助企业组织和管理大量的结构化和非结构化知识，并为企业决策提供支持。
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