自然语言处理全家福,nlp自然语言处理 _nlp

上面也说了人工智能自然语言处理所涉猎到的技能和技术领域非常广泛，毫不夸张地说，一名自然语言处理工程师一定是个全能型人才，要掌握大部分的人工智能领域技术，所以真正从事这方面的人才也非常少，现在社会上从市自然语言处理的人大部分都是非科班出身，不是工作中自学的就是跟着项目一起摸爬滚打出来的，所以从事自然语言处理的专业人士，行业发展是非常客观的。
如何系统性地学习NLP自然语言处理？

自然语言处理(NLP)是人工智能领域从感知智能迈向认知智能领域最关键的技术之一。自然语言处理融合了语言学、计算机科学、人工智能等多种科学，最主要的目的是解决“让机器可以理解自然语言”的问题。要知道，认知智能到目前为止，都还只是我们人类独有的“特权”与技能，因此，被誉为人工智能皇冠上的明珠。如果想系统学习并掌握自然语言处理这一技能，在东方林语看来，需要我们从理论与实战两个维度同步努力才可以。
必须掌握的一些理论知识1.必须要掌握的一些数学基础知识具体来说主要包括:微积分、线性代数、概率论和统计学四大基础课程。尤其是需要掌握概率论、信息论、贝叶斯法则等这些最基本知识。2.必须的机器学习知识最优化模型是人工智能机器学习的“核心与灵魂”，几乎每个价值巨大的技术学习模型背后，本质上都是一个最优化模型。
科技抽象于生活，科技也是为了更好的服务生活。每个机器学习模型背后都是一个最优化问题。为了寻找这个世界里的最优解，我们需要掌握最大似然估计/最大后验估计、梯度下降法等基础知识。为了让机器可以像人一样思考，对机器学习、深度学习等框架，要有一个系统的了解。另外需要重点掌握逻辑回归/因子分解机，最大熵模型/条件随机变换场，主题模型、各种预训练模型等机器学习模型的相关概念、原理、优劣势、具体应用场景等相关内容。
必须掌握的一些实战知识1.大数据相关的一些基础知识具体包括Linux操作系统、分布式系统、Hadoop等计算机基础知识。2.围绕NLP相关知识，需要掌握的一些术语。具体包括如下术语与知识点:tf/df/idfIG/CHI/MIPageRank相似度计算3.系统了解搜索引擎是如何搭建的包括搜索引擎原理、搜索引擎架构、搜索引擎的核心模块等，并了解搜索引擎的最主要盈利模式，广告系统是如何搭建的。
4.了解如何让机器猜的更准为了让机器猜的更准，需要掌握几种关键的算法。比如:基于协同过滤的推荐算法基于内容的推荐算法混合推荐算法让机器理解人类的语言，是一件非常困难的事情。比如词法分析、句法分析、语义分析、知识库等，每个环节都很关键，任何一个环节机器“理解”不到位的话，就会“失之毫厘差之千里” 。借助自然语言处理与知识图谱等这些人工智能领域的细分技术，实现从感知智能向认知智能的迈进。
自然语言处理（NLP）包含哪些内容？

目前，NLP的主要研究范围与方向有以下几个方面：1、信息检索2、机器翻译3、文档分类4、问答系统5、信息过滤6、自动文摘7、信息抽取8、文本挖掘9、舆情分析10、机器写作11、文本朗读12、语音合成13、语音识别14、自动分词15、词性标注16、句法分析17、自然语言生成18、信息抽取另外，自然语言处理的数据为文本数据，主要有以下5种类型的处理：1、分词：我们一般处理的自由文本有中文、英文等，词为文本的基本单位，然而分词当然是NLP中最重要的步骤。