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自然语言处理是目前人工智能领域内的一个很重要的方向。它的目的是实现人和计算机程序之间使用自然语言(汉语、英语等语言)进行有效通信。但是自然语言处理也不是单纯地研究自然语言,而是集语言学、计算机科学、数学等多种学课为一体的领域。简单来说,就是计算机接受来自输入用户自然语言形式的输入,通过程序中存储的算法对输入参数进行拆分计算等等操作,来达到类似人类理解语言的目的,并对处理结果进行分析,针对性的返回期望的输出结果。作为人工智能领域公认的最高境界,自然语言处理(NLP)也被称为“人工智能皇冠上的珍珠”。
1 自然语言处理(NLP)发展前景
首先来说,NLP属于认知智能,相对于图像语音识别来说,其实现起来更加复杂和困难。这也是为何在人脸识别和语音输入等功能逐渐完善的当下,NLP方面还没有什么成型可以商用的技术的原因。
而NLP算法的应用场景有很多,像是对话系统,翻译系统,图像的多模态等等。目前国内许多NLP方向的人才都被像BAT之流的大公司垄断了。因此市面上的NLP方向人才较少。在此时,趁着人工智能领域还有着较大人才缺口的时候,学习NLP相关算法,抓住时代带来的机遇,可以说是一个不错的选择。
不仅在就业方面,NLP方向大有可为,在学术方面,NLP作为人工智能完全的课题,其中很多的难点重点都还没有解决。也很值得同学们为此终身奋斗。
2 如何学习NLP算法
知识结构梳理
和大多数本科生在学校期间学习的爬虫或者网站开发等技术向方向不同,想要很好地掌握NLP算法,需要我们掌握的知识量要大很多,对于其中包含的基础知识及其分类,可以大概划分如下:
面对如此大量的知识体系,我建议可以通过线上视频课或者线下课程的形式,来系统完整地学习NLP算法。和其他编程算法不同,NLP算法设计的基础知识较多。下面会对上述知识进行分步介绍:
首先是基础原理部分,这部分的知识以机器学习和深度学习为主,首先是机器学习部分。
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