[11章完整版]NLP系统精讲与大厂案例落地实战

[11章完整版]NLP系统精讲与大厂案例落地实战 学习地址1：https://pan.baidu.com/s/1ToGjNrHIW8ZZ5uTMbVDbDg 提取码: xffn 学习地址2：https://share.weiyun.com/tzFIKvfy 密码：fwqe7m 一、自然语言处理的概念 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是指让计算机接受用户自然语言形式的输入，并在内部通过人类所定义的算法进行加工、计算等系列操作，以模拟人类对自然语言的理解，并返回用户所期望的结果。自然语言处理的目的在于用计算机代替人工来处理大规模的自然语言信息。在很大程度上与计算语言学（Computational Linguistics，CL）重合，是计算机科学与语言学的交叉学科，也是人工智能的重要方向。自然语言处理的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。让计算机能够确切理解人类的语言，并自然地与人进行交互是NLP的最终目标。 自然语言处理的挑战通常涉及语音识别、自然语言理解和自然语言生成。 二、NLP 的4个典型应用 1、情感分析 互联网上有大量的文本信息，这些信息想要表达的内容是五花八门的，但是他们抒发的情感是一致的：正面/积极的 – 负面/消极的。通过情感分析，可以快速了解用户的舆情情况。 2、聊天机器人 过去只有 Siri、小冰这些机器人，大家使用的动力并不强，只是当做一个娱乐的方式。但是最近几年智能音箱的快速发展让大家感受到了聊天机器人的价值。 3、语音识别 语音识别已经成为了全民级的引用，微信里可以语音转文字，汽车中使用导航可以直接说目的地，老年人使用输入法也可以直接语音而不用学习拼音 4、机器翻译 目前的机器翻译准确率已经很高了，大家使用 Google 翻译完全可以看懂文章的大意。传统的人肉翻译未来很可能会失业。 三、nlp自然语言处理难学吗 不难！ 成为一名合格的NLP算法工程师，需要掌握如下的基本技能： 1）掌握必要的数学基础及熟练的编程能力； 2）熟练使用python进行数据处理； 3）了解深度学习的理论基础； 4）熟悉NLP中常用的深度学习模型； 5）熟练掌握至少一种深度学习平台框架，如tensorflow、pytorch或keras等； 6）熟悉朴素贝叶斯、HMM、CRF等NLP中常用的机器学习算法； 7）熟练掌握NLP中分词、NER，情感分析、语义匹配等几种基本任务常用的模型及方法。 四、自然语言处理 (NLP)框架 1、LTK Natural Language ToolKit 是开发 Python 程序以管理和分析人类语言数据 (NLTK) 的主要框架之一。 NLTK 文档指出， 它为强大的 NLP 库提供包装器、一个活跃的社区以及对 50 多个语料库和词汇资源（包括 WordNet ）的直观访问。 它还提供了一套用于分类、标记化、词干提取、标记、解析和语义推理的文本处理库。 2、SpaCy 它是一个可以与 Python 和 Cython 一起使用的库。它是 NLTK 的发展，结合了词向量和预训练的统计模型。现在支持超过 49 种语言的标记化。 这个库可以被认为是处理标记化的库之一。文本可以分解为语义单元，如单词、文章和标点符号。 SpaCy 中提供了现实世界中项目所需的所有功能。在目前市场上所有的 NLP 软件中，它还拥有最快和最准确的句法分析。 五、NLP工程师的具体工作内容 具体来看，NLP工程师的日常工作主要在做各种清洗数据，还有实体序列标注模型的训练，以及知识图谱相关的工作，比如NLU模型的训练等。除此之外，还需要做各种各样其他的事情，比如写个接口，写个测试之类的琐事。当然，处于不同阶段的公司，NLP算法工程师的工作重心可能有所差异，这也不是一定，但是工作的大体方向差不多就是这样。 六、NLP工程师的发展前景 今后NLP的岗位会急速增长。增长的来源一部分来自于搜索引擎公司。另外来自于大量的已经产生的大量非结构化的数据处理相关的公司，以及从大量的语音识别转化出来的数据的利用相关的公司。在大趋势上，一定是企业对于海量用户产而生的嘈杂的声音的理解和利用。数据的量还在不断的急速增加，NLP工作量和任务类型也在增加，最终导致岗位需求的增加。由于NLP 的应用前景广泛，因此NLP工程师的发展前景也差不到哪里去。众所周知，比较常见的四个人工智能领域，即表格化数据、文本数据、图像和视频数据、语音数据。可以说文本数据的信息含量仅次于表格化数据，而想要高效利用好文本数据，就离不开 NLP 技术。因此NLP工程师的年薪在北京这样的一线大城市，至少也是20K起步。其未来的发展前景也是十分可期的。可以预测的是，NLP工程师在原公司的职业生命活力会比较强。与此同时，成熟的人才也会有很多创业机会可以考虑。