自然语言处理(Natural Langauge Processing,NLP)是计算机系统理解人类语言的一种能力,它也是人工智能(AI)的子集。NLP在很多商业场景中都有所应用,比如推荐系统、对话机器人等。NLP相关的岗位薪资和前景在机器学习算法岗中也是具有很大的吸引力,很多人转行从事这方面的研究,大多数人是通过自学来提升自己的能力。简单地说,自然语言处理就是用人工智能来处理、理解以及运用人类语言。它体现了真正意义上的“人工智能”,百度机器学习专家余凯说过“听与看,说白了就是阿猫和阿狗都会的,而只有语言才是人类独有的”,也就是说只有当计算机具备了处理自然语言的能力时,才算实现了真正的智能。
自然语言处理技术在生活中应用广泛,例如机器翻译、手写体和印刷体字符识别、语音识别后实现文字转换、信息检索、抽取与过滤、文本分类与聚类、舆情分析和观点挖掘等。它们分别应用了自然语言处理当中的语法分析、语义分析、篇章理解等技术,是人工智能界最前沿的研究领域。时至今日AI在这些技术领域的发展已经把识别准确率从70%提高到了90%以上,但只有当准确率提高到99%及以上时,才能被认定为自然语言处理的技术达到人类水平,这仍然是巨大的困难和挑战。
信息爆炸式增长的时代,如何从海量数据中抽丝剥茧挖掘有价值的内容?让全世界拥有相通的语言一直是萦绕在人们心中的梦想,人工智能技术实现了用机器翻译不同的语言,从最初只能翻译单词到现在可以整句或通篇翻译。尤其是现在有了一些可携带的设备能够实现实时翻译,有了它你可以行走到世界上任何一个国家,即使看不懂文字,听不懂语言,也能够借助机器翻译与他人进行交流和沟通,不必再为相互不能理解而困扰。创新技术已经成为全球经济发展的最重要推动力之一,人工智能快速赋能传统产业。社会民生诉求的归因分析,舆情的监控维稳研判以及施政效果的量化分析,这些看似毫不相关的问题,实施路径是类似的:在全部数据或者文档中,通过数据的人工标注的方式进行信息的归类标注。但面对着日益庞大的数据量,传统的数据分析方式愈感力不从心,认知技术包括数据挖掘、机器学习和自然语言处理正在取代传统分析方法。
目前,网络上也有很多多免费资源可以帮助自学者发展NLP方面的专业知识,但资源多且杂,没有很好的一条线将其串起来,那么在本文中,我们列出了针对初学者和中级学习者的学习资源。针对初学者的NLP资源。对于初学者而言,可以采用两种方法,即传统的机器学习和深度学习来学习使用NLP,这两种方法差别很大的,这里讲述了两者之间的区别。自然语言处理势必成为人工智能时代的新宠儿,自然语言处理这门学科也将引入大量的学习者,任何行业的成功人士当属那些先行者,自然语言处理的浪潮还未席卷,选择中培参加自然语言处理这门学科就是有先见之明。
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