自然语言处理（NLP）的核心任务主要包括两个方面：自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。

自然语言理解（NLU）： 自然语言理解的目标是让计算机能够分析和理解文本。

这涉及提取文本中的实体、概念、情感等信息。

具体任务包括命名实体识别、词性标注、句法分析、语义分析等。

自然语言生成（NLG）： 自然语言生成的目标是让计算机能够根据给定的输入信息生成符合语法和语义规则的自然语言文本。

这包括机器翻译、文本生成、语音合成等任务。

在机器翻译领域，NLG技术可以将源语言文本转化为目标语言文本，保持语义的一致性。

综上所述，自然语言处理的核心任务集中在理解和生成自然语言文本，从而实现人机之间的有效交互。

这些技术在语音识别、机器翻译、文本分类、情感分析等多个NLP研究领域中发挥着重要作用。