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(jìn)步要好得多。最近，因?yàn)槲覀兿胙芯咳斯ぶ悄茏匀徽Z言處理項(xiàng)目，我們一直在閱讀相關(guān)書籍，從數(shù)學(xué)的奧秘，統(tǒng)計(jì)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(jìn)步要好得多。最近，因?yàn)槲覀兿胙芯咳斯ぶ悄茏匀徽Z言處理項(xiàng)目，我們一直在閱讀相關(guān)書籍，從數(shù)學(xué)的奧秘，統(tǒng)計(jì)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(jiān)實(shí)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(jìn)展？簡(jiǎn)單地說，人的習(xí)慣性思維決定了你對(duì)事物的理解方式。

在過去的20年里，科學(xué)家對(duì)自然語言處理的研究一直局限于或局限于人類學(xué)習(xí)語言的方式。簡(jiǎn)而言之，就是用計(jì)算機(jī)來模仿人腦。當(dāng)時(shí)，大多數(shù)科學(xué)家認(rèn)為，機(jī)器要翻譯或識(shí)別語音，就必須讓計(jì)算機(jī)理解我們的語言，而要做到這一點(diǎn)，就必須讓計(jì)算機(jī)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?yàn)橹挥羞@樣的試錯(cuò)，才能取得今天的成就。

現(xiàn)在，語音識(shí)別和翻譯已經(jīng)做得很好了，但是很多不在我們機(jī)器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域的人仍然錯(cuò)誤地認(rèn)為語音識(shí)別和翻譯是通過理解自然語言的計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)的，而這實(shí)際上是通過數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)來實(shí)現(xiàn)的。

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

數(shù)的關(guān)系，公式的計(jì)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(shí)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(shí)點(diǎn)。。。。

自然語言處理的建模過程是什么？

NLP建模過程一般包括以下八個(gè)步驟：1。文本預(yù)處理

-刪除HTML標(biāo)記

-轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)ASCII字符

-刪除特殊字符

-詞干：轉(zhuǎn)換為原型

-引理化：形態(tài)學(xué)約簡(jiǎn)

-刪除終止符

2。文本分析：了解語言的語法和結(jié)構(gòu)

-詞性標(biāo)注詞性標(biāo)注]識(shí)別每個(gè)單詞是名詞還是動(dòng)詞、形容詞等

-淺層分析或組塊

識(shí)別名詞短語、動(dòng)詞短語、形容詞短語等

-例如，句子由名詞短語和動(dòng)詞短語組成。

-依賴解析

識(shí)別標(biāo)記之間的依賴關(guān)系，例如，fox→Brown的標(biāo)記是amod，意思是修飾名詞的形容詞

3。探索性數(shù)據(jù)分析

-文本云、直方圖、熱圖等

-word2vec

4。文本表示

-標(biāo)記

-文本到序列

-填充序列

5。特征工程

-構(gòu)造特征

6。建模

-雙向LSTM，注意機(jī)制，CNN等

7。評(píng)價(jià)模型

8。部署

一個(gè)很好的問題。我是一個(gè)web應(yīng)用程序架構(gòu)師，多年來一直致力于回答這個(gè)問題。歡迎跟我來了解更多。

除了人工智能自然語言處理應(yīng)用的開發(fā)外，幾大云服務(wù)提供商都開通了人工智能開發(fā)平臺(tái)，使得基于云服務(wù)開發(fā)人工智能應(yīng)用更加方便。

基于語音識(shí)別技術(shù)，我們可以開發(fā)語音到文本工具h(yuǎn)ttps://www.toutiao.com/i6800657995140170248/

AI聊天機(jī)器人可以開發(fā)基于語音合成技術(shù)https://www.toutiao.com/i6801401363742851596/

等等。。。

關(guān)于自然語言處理方面有哪些可以入手的項(xiàng)目？

自然語言處理與計(jì)算機(jī)視覺、個(gè)人虛擬助理、智能機(jī)器人、語音識(shí)別一起，將成為未來國(guó)內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的五大趨勢(shì)。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(chǎng)變化的線索、預(yù)測(cè)價(jià)格趨勢(shì)、評(píng)估市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)等。然而，要實(shí)現(xiàn)人工智能在金融業(yè)的全場(chǎng)落地，首先要做的是自然語言處理技術(shù)。這項(xiàng)技術(shù)是重點(diǎn)和難點(diǎn)。

自然語言處理可以實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)與人之間的自然語言交流。它是一門綜合語言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)的科學(xué)。它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能和語言學(xué)研究計(jì)算機(jī)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(jìng)爭(zhēng)模式轉(zhuǎn)變?yōu)楹献髂Ｊ?，?shí)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(shí)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(shí)整合。自然語言處理與知識(shí)映射相結(jié)合的趨勢(shì)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?？梢院敛豢鋸埖卣f，一個(gè)自然語言處理工程師必須是一個(gè)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(xué)，要么跟著項(xiàng)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。