完结11章NLP系统精讲与大厂案例落地实战

[完结11章]NLP系统精讲与大厂案例落地实战 资料地址1：https://pan.baidu.com/s/16Tm3q8RnV9HnD2xFkRDEbA 提取码：ai0p 资料地址2：https://share.weiyun.com/tzFIKvfy 密码：fwqe7m 一、什么是自然语言处理（NLP） 自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言,所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。 自然语言处理(NLP)是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域。 二、NLP应用领域有哪些 1、机器翻译 机器翻译也许是NLP领域中最梦寐以求和最受欢迎的应用之一。其定义是为任何两个语言之间提供实现句法、语法、语义正确翻译的技术。*机器翻译几乎是NLP中第一个主要研究与开发的领域*。 2、语音识别系统 *语音识别也许是NLP中最难的应用*。在人工智能系统中，最难的智能测试也许就是*图灵测试*。这个测试是测试计算机的智能程度。向计算机和人提出一个问题，如果不能说出哪个答案是由人给出的，则通过测试。 3、问答系统 问答系统(Question Answering System,QAS)基于NLP和信息检索(Information Retrieval,IR)技术构建问题回答规则。问答系统主要涉及的是*构建鲁棒的、可扩展的系统，以自然语言形式为用户问题提供答案*。 4、上下文识别与消解 上下文识别与消解(contextual recognition and resolution)是理解自然语言中一个广泛的领域，包括*基于语法和语义的推理*。词义消歧是一个流行的应用，我们希望通过该应用找到给定句子中单词的上下文意义。 三、nlp自然语言处理包括哪些 1、分词（Tokenization）：将文本拆分成单个词语或标记的过程。 2、词性标注（Part-of-speech tagging）：为词语标注其词性，如名词、动词、形容词等。 3、命名实体识别（Named Entity Recognition）：识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织机构等。 4、句法分析（Parsing）：分析句子的语法结构，确定词与词之间的关系。 5、语义角色标注（Semantic Role Labeling）：为句子中的词语标注其在句子中的语义角色。 6、情感分析（Sentiment Analysis）：分析文本的情感倾向，判断其情感为积极、消极还是中性。 7、机器翻译（Machine Translation）：将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的技术。 8、文本分类（Text Classification）：将文本分为不同的类别，如垃圾邮件分类、情感分类等。 9、文本生成（Text Generation）：使用模型自动生成文本，如文章摘要、对话系统等。 10、问答系统（Question Answering）：根据问题自动从文本中提取答案。 11、文本聚类（Text Clustering）：将文本根据相似性进行聚类。 12、文本摘要（Text Summarization）：从大量文本中自动提取关键信息，生成文本摘要 四、NLP的任务类型 主要划分为了四大类： 类别到序列 序列到类别 同步的序列到序列 异步的序列到序列 其中“类别”可以理解为是标签或者分类，而“序列”可以理解为是一段文本或者一个数组。简单概况NLP的任务就是从一种数据类型转换成另一种数据类型的过程，这与绝大多数的机器学习模型相同或者类似，所以掌握了NLP的技术栈就等于掌握了机器学习的技术栈。 五、nlp自然语言处理就业前景 非常乐观 NLP自然语言处理领域的就业前景非常乐观。随着大数据、人工智能和深度学习的快速发展，自然语言处理行业呈现出快速增长的趋势。特别是在GPT模型和ChatGPT等技术的推动下，NLP技术正在不断进步，为人机交互和自然语言处理领域带来更多可能性。这些技术的发展不仅颠覆了以往的NLP行业生态，而且对NLP产业进行了降维打击，预示着NLP手工业到NLP工业的变迁。 市场需求和工资待遇：2024年，NLP自然语言处理工程师的招聘需求量显著增长，尤其是在广州地区，与2023年相比增长了200%，工资待遇也有所提高。北京作为需求量最高的地区，占到了37.8%，显示了NLP技术在全国范围内的广泛需求。 技能要求：NLP工程师的岗位职责包括算法需求分析、模型训练与优化、性能评估与报告等。任职要求包括熟悉Python语言、Linux环境开发经验、主流深度学习框架等。具有在大规模知识图谱或大模型项目中担任过核心角色的候选人将更具竞争力。 发展前景：随着技术的不断进步和应用领域的扩展，NLP自然语言处理工程师的发展前景广阔。从机器翻译到智能助手，从情感分析到文本分类，NLP技术的应用场景日益丰富，对人才的需求也随之增加。 综上所述，NLP自然语言处理领域的就业前景看好，对于有志于投身这一领域的人才来说，是一个充满机遇的选择。