為什么自然語言處理很難？這是非常困難的，但它比前20年自然語言處理的進步要好得多。最近，因為我們想研究人工智能自然語言處理項目，我們一直在閱讀相關(guān)書籍，從數(shù)學的奧秘，統(tǒng)計理論，概率論等。！讀了這么多書

為什么自然語言處理很難？

這是非常困難的，但它比前20年自然語言處理的進步要好得多。最近，因為我們想研究人工智能自然語言處理項目，我們一直在閱讀相關(guān)書籍，從數(shù)學的奧秘，統(tǒng)計理論，概率論等。！讀了這么多書之后，我發(fā)現(xiàn)很多東西都取決于你的堅實基礎(chǔ)。為什么自然語言處理的頭20年如此困難，或者沒有進展？簡單地說，人的習慣性思維決定了你對事物的理解方式。

在過去的20年里，科學家對自然語言處理的研究一直局限于或局限于人類學習語言的方式。簡而言之，就是用計算機來模仿人腦。當時，大多數(shù)科學家認為，機器要翻譯或識別語音，就必須讓計算機理解我們的語言，而要做到這一點，就必須讓計算機有能力模仿人類什么樣的智慧，這是人類理解的普遍規(guī)律，我們不應(yīng)該嘲笑他們，因為只有這樣的試錯，才能取得今天的成就。

現(xiàn)在，語音識別和翻譯已經(jīng)做得很好了，但是很多不在我們機器學習研究領(lǐng)域的人仍然錯誤地認為語音識別和翻譯是通過理解自然語言的計算機來實現(xiàn)的，而這實際上是通過數(shù)學和統(tǒng)計學來實現(xiàn)的。

從規(guī)則到統(tǒng)計的進步是人類對事物理解的突破。統(tǒng)計語言模型的建立是當今自然語言處理的基礎(chǔ)和關(guān)鍵，但許多事物都會有其固有的缺陷，無法改變。

數(shù)的關(guān)系，公式的計算，n元模型在語言模型中的定位，為什么馬爾可夫假設(shè)中n的值這么小，涉及的知識太多，我這里不能一一回答。我只想說，純自然語言處理不像以前那么混亂，現(xiàn)在比以前好多了。困難不在于它本身，而在于它涉及太多的知識點。。。。

人工智能自然語言處理就業(yè)形勢與行業(yè)發(fā)展前景如何？

自然語言處理與計算機視覺、個人虛擬助理、智能機器人、語音識別一起，將成為未來國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的五大趨勢。從投資的角度來看，自然語言處理也是投資最多的領(lǐng)域之一。

隨著人工智能的不斷發(fā)展，它還可以在金融行業(yè)的分析中發(fā)揮至關(guān)重要的作用，如關(guān)注市場變化的線索、預(yù)測價格趨勢、評估市場風險等。然而，要實現(xiàn)人工智能在金融業(yè)的全場落地，首先要做的是自然語言處理技術(shù)。這項技術(shù)是重點和難點。

自然語言處理可以實現(xiàn)計算機與人之間的自然語言交流。它是一門綜合語言學、計算機科學和數(shù)學的科學。它是計算機科學、人工智能和語言學研究計算機與人類語言相互作用的領(lǐng)域。說白了，人工智能可以理解人。

隨著智能領(lǐng)域分工的日益清晰，各大企業(yè)已經(jīng)從最初的競爭模式轉(zhuǎn)變?yōu)楹献髂Ｊ?，實現(xiàn)雙贏，自然語言處理技術(shù)也越來越受到大家的青睞。

可以預(yù)見，未來20年，自然語言處理將成為人工智能應(yīng)用的最大突破之一。近年來，知識地圖在搜索領(lǐng)域占有一席之地，在快速推廣中，一是多領(lǐng)域關(guān)聯(lián)，二是知識整合。自然語言處理與知識映射相結(jié)合的趨勢在未來很有可能。

如上所述，人工智能自然語言處理涉及廣泛的技能和技術(shù)領(lǐng)域。可以毫不夸張地說，一個自然語言處理工程師必須是一個全面的人才。他必須掌握人工智能領(lǐng)域的大部分技術(shù)，所以真正從事這一領(lǐng)域的人才很少?，F(xiàn)在城市里從事自然語言處理的大部分人都是非理科類背景的，要么在工作中自學，要么跟著項目一起爬出來，所以從事自然語言處理的專業(yè)人士，產(chǎn)業(yè)發(fā)展是非?？陀^的。