提到自然語言處理(NLP)，有的朋友就會想到它無非和我們熟悉的java、php、c++等語言類似，都可以通過自學來完成，而且只要功夫深，是可以熟練到精通的地步，在這里中培小編提醒一下：這個課程和我們之前接觸的語言還真是不太一樣，自學起來是非常吃力的，這門科學如果光看書，是沒有辦法獲得應用能力的，建議去中培參加一下自然語言處理(NLP)課程，系統學習一下。

自然語言處理，是指用計算機對自然語言的形、音、 義等信息進行處理，是人工智能和語言學領域的分支學科，主要是研究如何讓計算機處理及運用自然語言，是人工智能的重要組成部分，即對字、詞、句、篇章的輸入、輸出、識別、分析、理解、生成等的操作和加工。自然語言處理一直以來都是比較抽象的，都是直接用詞匯和符號來表達概念。但是使用符號存在一個問題，比如兩個詞，它們的詞性相近但詞形不匹配，計算機內部就會認為它們是兩個詞。

自然語言處理是包括了計算機科學、語言學心理認知學等一系列學科的一門交叉學科，這些學科性質不同但又彼此相互交叉。因此，梳理自然語言處理的發展歷程對于我們更好地了解自然語言處理這一學科有著重要的意義。

隨著深度學習時代的來臨，神經網絡成為一種強大的機器學習工具，自然語言處理取得了許多突破性發展，情緒分析、自動問答、機器翻譯等領域都飛速發展。自然語言處理的領域關鍵詞主要集中在計算機語言、神經網絡、情感分析、機器翻譯、詞義消歧、信息提取、知識庫和文本 分析等領域。旨在基于歷史的科研成果數據的基礎上，對自然語言處理熱度甚至發展趨勢進行研究。

什么是NLP？
　　簡單來說，自然語言處理(NLP)就是開發能夠理解人類語言的應用程序或服務。這里討論一些自然語言處理(NLP)的實際應用例子，如語音識別、語音翻譯、理解完整的句子、理解匹配詞的同義詞，以及生成語法正確完整句子和段落，這并不是NLP能做的所有事情。

NLP實現
　　搜索引擎: 比如谷歌，Yahoo等。谷歌搜索引擎知道你是一個技術人員，所以它顯示與技術相關的結果；社交網站推送:比如Facebook News Feed。如果News Feed算法知道你的興趣是自然語言處理，就會顯示相關的廣告和帖子。語音引擎:比如Apple的Siri。

垃圾郵件過濾:如谷歌垃圾郵件過濾器。和普通垃圾郵件過濾不同，它通過了解郵件內容里面的的深層意義，來判斷是不是垃圾郵件。在機器學習中做一件復雜的事通常意味著建一條管道。這個辦法就是將你的問題分成細小的部分，然后用機器學習來單獨解決每一個細小的部分。再將多個相互補充的機器學習模型進行鏈接，這樣你就能搞定非常復雜的事。而且這正是我們將要對 NLP 所使用的策略。我們將理解英語的過程分解為多個小塊，并觀察每個小塊是如何工作的。

人工智能時代，互聯網將迎來最大的浪潮，你難道不想在這浪潮中充分的展現自己嗎？來中培學習自然語言處理(NLP)課程，你的不二選擇！未來，大數據和人工智是大勢所趨，到時將會有大量的數據需要處理，而自然語言處理(NLP)對數據的處理，有著得天獨厚的優勢，我相信在未來，自然語言處理(NLP)會越來越炙手可熱。

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