自然语言处理怎么入门？NLP快速入门

很多学习自然语言处理NLP的朋友进度都比较慢，可能是缺乏系统性的学习路线，自然语言处理怎么快速入门？今天来分享一下NLP学习路线。

自然语言处理怎么入门？

人工智能这一领域内容繁琐复杂，单单几个月想达到多么高超的技术是不可能的，但是只要你能跟着下面我提到的学习方法和建议一步步的学习，保证你能用最短的时间，入门NLP。

我个人觉得，NLP的学习可以分为两种。

• 第一种是从理论知识入手，举例来说就是自然语言处理的入门者需要先了解NLP语言和一些基本算法，如分类、集成、降维等算法。
• 第二种方法就是从实践case入手。真正进入了这个行业的人应该都有同一种感受，那就是实际操作比课本上的理论知识来的重要得多。

关于NLP学习，下面是我的一些具体建议：

• 先要拥有坚实的算法基础，这一步在开始NLP学习之前就应该掌握，任何语言的学习都可以，不过这里最推荐python。
• 学习正则表达。这一步很难入门，但是一旦开始学习，就很容易学习，并且还是遵循一定的逻辑。
• NLP包括很多概念，如pos标签、符号化、标记化等。而其中的重点就是标记化。根据所构建的项目内容不同，标记的内容也不同。在这一方面，python有很好的API能完成这些项目。
• ML的学习。ML基础知识可以从coursera课程中挑选，对于python这一语言来说,大多使用nltk。
• 评估指标学习。这一部分很重要但往往容易被人忽视。ROC曲线、F分数、精确度、偏差与方差等等都适用于此。
• 深度学习。在所有步骤之后，如果你的分类器仍旧有很高的偏差，或者需要更复杂的内容，这就需要deep learning的帮助。深度学习对于高度非线性特征空间的具体任务来说是非常有用的。

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