1樓：炒蛋哥
自然語言處理（簡稱nlp），是研究計算機處理人類語言的一門技術，包括：
2.資訊抽取：從給定文字中抽取重要的資訊，比如，時間、地點、人物、事件、原因、結果、數字、日期、貨幣、專有名詞等等。
通俗說來，就是要了解誰在什麼時候、什麼原因、對誰、做了什麼事、有什麼結果。涉及到實體識別、時間抽取、因果關係抽取等關鍵技術。
3.文字挖掘（或者文字資料探勘）：包括文字聚類、分類、資訊抽取、摘要、情感分析以及對挖掘的資訊和知識的視覺化、互動式的表達介面。目前主流的技術都是基於統計機器學習的。
4.機器翻譯：把輸入的源語言文字通過自動翻譯獲得另外一種語言的文字。
根據輸入媒介不同，可以細分為文字翻譯、語音翻譯、迅皮手語翻譯、圖形翻譯等。機器翻譯從最早的基於規則的方法到二十年前的基於統計的方法，再到今天的基於神經網路（編碼-解碼）的方法，逐漸形成了一套比較嚴謹的方法體系。
5.資訊檢索：對大規模的文件進行索引。
可簡單對文件中的詞彙，賦之以不同的權重來建立索引，也可利用1，2，3的技術來建立更加深層的索引。在查詢的時候，對輸入的查詢表示式比如乙個檢索詞或者乙個句子進行分析，然後在索引裡面查詢匹配的候選文件，再根據乙個排序機制把候選文件排序，最後輸出排序得分最高的文件。
6.問答系統：對乙個自然語言表達的問題，由問答系統給出乙個精準的答案。
需要對自然語言查詢語句進行某種程度的語義分析，包括實體鏈結、關係識別，形成邏輯表示式，然後到知識庫中查詢可能的候選答案並通過乙個排序機制找出最佳的答案。
7.對話系統：系統通過一系列的對話，跟使用者進行聊天、、完成某一項任務。
涉及到使用者意圖理解、通用聊天引擎、問答引擎、對話管理等技術。此外，為了體現上下文相關，要具備多輪對話能力。同時，為了體現個性化，要開發使用者畫像以及基於使用者畫像的個性化回覆。
隨著深度學習在影象識別、語音識別領域的大放異彩，人們對深度學習在nlp的價值也寄予厚望。再加上alphago的成功，人工智慧的研究和應用變得炙手可熱。自然語言處理作為人工智慧領域的認知智慧型，成畝悶差為目前大家關注的焦點。
很多研究生都在進入自然語言領域，寄望未來在人工智慧方向大展身手。但是，大家常常遇到一些問題。俗話說，萬事開頭難。
如果第一件事情成功了，學生就能建立信心，找到竅門，今後越做越好。否則，也可能就灰心喪氣，罩賣甚至離開這個領域。
2樓：小知06389耘骨
我覺得應該多看看類似的書，推薦《數學之美》，這個書寫得特別科普且生動形象，我相信你不會覺得枯燥。這個我極力推薦，我相信科研的真正原因是因為興趣，而不是因為功利的一些東西。接下來說，《統計自然語言處理基礎》這本書，這書實在是太老了，但是也很經典，看不看隨意了。
現在自然語言處理都要靠統計學知識，所以我十分十分推薦《統畢巨集計學習方法》，李航的。李航老師用自己課餘時間7年寫的，而且有博士生review的。自然語言處理和機器學習不同，機器學習依靠的更多是嚴謹的數學知識以及推倒，去創造乙個又乙個機器學習演算法。
而自然語言處理是把那些機器學習大牛們創造出來的東西當tool使用。所以入門也只是需要涉獵而已，把每攔雀個模型原簡數早理看看，不一定細緻到推倒。
自然語言處理包括哪些內容
3樓：暢熙厹
自然語言處理包括內容如下：
1、自然語言處理（natural language processing，nlp）是電腦科學領域與人工智慧領域中的乙個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通訊的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、電腦科學、數學於一體的科學。
2、因此，這一領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，所以它與語言學的研究有著密切的聯絡，但又有重要的區別。自然語言處理並不是一般地研究自然語言，而在於研製能有效地實現自然語言通訊的計算機系統，特別是其中的軟體系統。因而它是電腦科學的一部分。
3、語言是人類區別其他動物的本質特性。在所有生物中，只有人類才具有語言能力。人類的多種智慧型都與語言有著密切的關係。
人類的邏輯思維以語言為形式，人類的絕大部分知識也是以語言文字的形式記載和流傳下來的。因而，它也是人工智慧的乙個重要，甚至核心部分。
4、用自然語言與計算機進行通訊，這是人們長期以來所追求的。因為它既有明顯的實際意義，同時也有重要的理論意義：人們可以用自己最習慣的語言來使用計算機，而無需再花大量的時間和精力去學習不很自然和習慣的各種計算機語言。
自然語言處理的一般步驟
4樓：網友
自然語言處理（nlp）關注的是人類的自然語言與計算機裝置之間的相互關係。nlp是計算機語言學的重要方面之一，它同樣也屬於電腦科學和人工智慧領域。而文字挖掘和nlp的存在領域類似，它關注的是識別文字資料中有趣並且重要的模式。
但是，這二者仍有不同。首先，這兩個概念並沒有明確的界定（就像「資料探勘」和「資料科學」一樣），並且在不同程度上二者相互交叉，具體要看與你交談的物件是誰。我認為通過洞見級別來區分是最容易的。
如果原始文字是資料，那麼文字挖掘就是資訊，nlp就是知識，也就是語法和語義的關係。
我們的目的並不是二者絕對或相對的定義，重要的是要認識到，這兩種任務下對資料的預處理是相同的。
努力消除歧義是文字預處理很重要的乙個方面，我們希望保留原本的含義，同時消除噪音。
以下就是處理文字任務的幾大主要步驟：
1.資料收集。
2.資料預處理。
在原始文字語料上進行預處理，為文字挖掘或nlp任務做準備。
資料預處理分為好幾步，其中有些步驟可能適用於給定的任務，也可能不適用。但通常都是標記化、歸一化和替代的其中一種。
3.資料探勘和視覺化。
無論我們的資料型別是什麼，挖掘和視覺化是探尋規律的重要步驟。
常見任務可能包括視覺化字數和分佈，生成wordclouds並進行距離測量。
4.模型搭建。
這是文字挖掘和nlp任務進行的主要部分，包括訓練和測試。
在適當的時候還會進行特徵選擇和工程設計。
語言模型：有限狀態機、馬爾可夫模型、詞義的向量空間建模。
機器學習分類器：樸素貝葉斯、邏輯迴歸、決策樹、支援向量機、神經網路。
序列模型：隱藏馬爾可夫模型、迴圈神經網路（rnn）、長短期記憶神經網路（lstms）
5.模型評估。
模型是否達到預期？
度量標準將隨文字挖掘或nlp任務的型別而變化。
以上觀點僅供參考，而在自然語言文字預處理方面的技術在國內效果比較好的並不多，具有代表性的如：北理工張華平博士的nlpir大資料語義智慧型分析技術。nlpir大資料語義智慧型分析平臺是根據中文資料探勘的綜合需求，融合了網路精準採集、自然語言理解、文字挖掘和語義搜尋的研究成果，並針對網際網絡內容處理的全技術鏈條的共享開發平臺。
如果感興。
自然語言處理在金融領域有哪些應用？
常見的自然語言處理。應用包括語義分析 資訊抽取 文字挖掘 機器翻譯等內容。在金融行業。自然語言處理的亂數主要應用場景包括文字合規檢查 資料檢索 語言機械人等。比如，目前很多機構都提供文字機械人客服服務，這背後就有自然語言處理技術的支撐。譁培首通過對文字內容中遲進行語義分析，判別其意圖，最終通過文字合...
大自然的語言還有哪些，大自然語言有哪些
通過 動植物的表現，我們可以對將要發生的自然現象有所預知。大自然的語言有哪些?立春過後，大地漸漸從沉睡中甦醒過來。冰雪融化，草木萌發，各種花次第開放。再過兩個月，燕子翩然 歸來。不久，布穀鳥也來了。於是轉入炎熱的夏季，這是植物孕育 果實的時期。到了秋天，果實成熟，植物的葉子漸漸變黃，在秋風中簌簌 地...
你好，我想考自然語言處理專業的博士，不知道哪個學校好考一點
這種自然語言促進應該是屬於人工智慧的範圍，可以考清華，北郵 自然語言處理哪個學校比較好？國內較好的學校有北大 清華 中科院 哈工大 復旦 華中 蘇大 東北大學。中國傳媒大學的自然語言處理一般。自然語言處理是電腦科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通訊的...