自然語言處理(Natural Langauge Processing,NLP)是計算機系統理解人類語言的一種能力,它也是人工智能(AI)的子集。NLP在很多商業場景中都有所應用,比如推薦系統、對話機器人等。NLP相關的崗位薪資和前景在機器學習算法崗中也是具有很大的吸引力,很多人轉行從事這方面的研究,大多數人是通過自學來提升自己的能力。簡單地說,自然語言處理就是用人工智能來處理、理解以及運用人類語言。它體現了真正意義上的“人工智能”,百度機器學習專家余凱說過“聽與看,說白了就是阿貓和阿狗都會的,而只有語言才是人類獨有的”,也就是說只有當計算機具備了處理自然語言的能力時,才算實現了真正的智能。
自然語言處理技術在生活中應用廣泛,例如機器翻譯、手寫體和印刷體字符識別、語音識別后實現文字轉換、信息檢索、抽取與過濾、文本分類與聚類、輿情分析和觀點挖掘等。它們分別應用了自然語言處理當中的語法分析、語義分析、篇章理解等技術,是人工智能界最前沿的研究領域。時至今日AI在這些技術領域的發展已經把識別準確率從70%提高到了90%以上,但只有當準確率提高到99%及以上時,才能被認定為自然語言處理的技術達到人類水平,這仍然是巨大的困難和挑戰。
信息爆炸式增長的時代,如何從海量數據中抽絲剝繭挖掘有價值的內容?讓全世界擁有相通的語言一直是縈繞在人們心中的夢想,人工智能技術實現了用機器翻譯不同的語言,從最初只能翻譯單詞到現在可以整句或通篇翻譯。尤其是現在有了一些可攜帶的設備能夠實現實時翻譯,有了它你可以行走到世界上任何一個國家,即使看不懂文字,聽不懂語言,也能夠借助機器翻譯與他人進行交流和溝通,不必再為相互不能理解而困擾。創新技術已經成為全球經濟發展的最重要推動力之一,人工智能快速賦能傳統產業。社會民生訴求的歸因分析,輿情的監控維穩研判以及施政效果的量化分析,這些看似毫不相關的問題,實施路徑是類似的:在全部數據或者文檔中,通過數據的人工標注的方式進行信息的歸類標注。但面對著日益龐大的數據量,傳統的數據分析方式愈感力不從心,認知技術包括數據挖掘、機器學習和自然語言處理正在取代傳統分析方法。
目前,網絡上也有很多多免費資源可以幫助自學者發展NLP方面的專業知識,但資源多且雜,沒有很好的一條線將其串起來,那么在本文中,我們列出了針對初學者和中級學習者的學習資源。針對初學者的NLP資源。對于初學者而言,可以采用兩種方法,即傳統的機器學習和深度學習來學習使用NLP,這兩種方法差別很大的,這里講述了兩者之間的區別。自然語言處理勢必成為人工智能時代的新寵兒,自然語言處理這門學科也將引入大量的學習者,任何行業的成功人士當屬那些先行者,自然語言處理的浪潮還未席卷,選擇中培參加自然語言處理這門學科就是有先見之明。
通過參加中培自然語言處理課程的學習,幫你建立對人工智能AI對認知,為你對職業發展提供助理,我們每一個人都應該緊隨時代對腳步,創造屬于我們今生今世對精彩。
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