经验篇：朋友成功入职商汤自然语言处理算法工程师，整理了一份自然语言处理入门学习资料（NLP自然语言处理/学习路径）_自然语言处理算法工程师培训见习内容

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。简单点说就是怎样让计算机能够理解人类的语言，以执行如机器翻译、文本分析、情感分析等任务。

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自然语言处理是人工智能领域比较火热的方向，本人决定入坑是因为听那个谁说，这个方向对数学要求不像计算机视觉那么高巴拉巴拉…其实吧，入门基础要求的数学知识，线代、概率、统计一个没落下。

线性代数：向量、 矩阵、距离计算（余弦距离、欧式距离、曼哈顿距离、明可夫斯基距离、切比雪夫距离、杰卡德距离、汉明距离、标准欧式距离、皮尔逊相关系数）
概率论：随机试验、条件概率、全概率、贝叶斯定理、信息论
统计学：图形可视化（饼图、条形图、热力图、折线图、箱线图、散点图、雷达图、仪表盘）、数据度量标准（平均数、中位数、众数、期望、方差、标准差）、概率分布（几何分布、二项分布、正态分布、泊松分布）、统计假设检验
还有机器学习的基础知识（经典的书：李航统计学习方法、周志华机器学习西瓜书、机器学习实战），以及深度学习要了解CNN、RNN、LSTM …

当然，这些相