在本文開(kāi)始前，筆者想問(wèn)大家這幾個(gè)場(chǎng)景是否有接觸或者使用過(guò)：
       a、閱讀軟件或者APP文字看的累了，想聽(tīng)一會(huì)兒有聲的，點(diǎn)開(kāi)文本朗讀選擇女聲或者男聲還有各種情景聲來(lái)讓眼睛休息下；
       b、看文章或者學(xué)習(xí)時(shí)(電子設(shè)備)碰到了不認(rèn)識(shí)的外文單詞或詞句，劃線或者選中選擇翻譯來(lái)對(duì)比，或者復(fù)制到其他翻譯APP或軟件上進(jìn)行釋義；
　　c、對(duì)著手機(jī)說(shuō)一段話希望直接翻譯為文字；
　　d、有時(shí)候購(gòu)物或者公號(hào)里的人工客服不在而又有些困惑急于解決，先回復(fù)看有什么解答，竟然也能出來(lái)答案(雖然比較弱雞)
當(dāng)然還有其他場(chǎng)景，相信大家或多或少都遇到過(guò)。但重點(diǎn)不在這里，筆者只是想讓大家明白這些應(yīng)用場(chǎng)景下都或或少會(huì)用到自然語(yǔ)言處理(NLP)這門(mén)技術(shù)。
　　自然語(yǔ)言處理(NLP，Natural Language Processing)雖然只是人工智能（AI，Artificial Intelligence）的一個(gè)子領(lǐng)域，但是在當(dāng)前的人工智能時(shí)代下，對(duì)生活的改變和影響日漸深遠(yuǎn)。作為人類(lèi)智慧的結(jié)晶，自然語(yǔ)言處理(NLP )也是AI行業(yè)最為困難的問(wèn)題之一(語(yǔ)言是個(gè)大學(xué)問(wèn))，但是這種挑戰(zhàn)也帶來(lái)了更多的機(jī)會(huì)，從業(yè)人才急需！薪資逐漸看漲，縱觀全網(wǎng)招聘信息，普遍2萬(wàn)以上(具體情況請(qǐng)自行網(wǎng)上查看，本文不再詳述)。

如果你有志于在人工智能行業(yè)發(fā)展并從事自然語(yǔ)言處理(NLP)相關(guān)工作，那么建議大家來(lái)中培IT教育培訓(xùn)！現(xiàn)正火爆開(kāi)辦《自然語(yǔ)言處理(NLP)》課程，在科技重鎮(zhèn)北京和金融中心上海分別舉辦高端課程，行業(yè)領(lǐng)軍人物、專(zhuān)家大咖、計(jì)算機(jī)碩士/博士等現(xiàn)場(chǎng)授課，讓你快速進(jìn)入行業(yè)狀態(tài)，擁有豐富實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
　　自然與處理(NLP)作為AI環(huán)境下必不可少的一環(huán)，是將人類(lèi)的語(yǔ)言轉(zhuǎn)化為機(jī)器可以理解的、結(jié)構(gòu)化的、完整的語(yǔ)義表達(dá)，也就是讓計(jì)算設(shè)備能夠理解和生成人類(lèi)的語(yǔ)言。這對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是一個(gè)重要的實(shí)踐轉(zhuǎn)化，生活的方方面面都在應(yīng)用和產(chǎn)生這類(lèi)需求。自然與處理(NLP)的底層基于大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和語(yǔ)言學(xué)，通過(guò)語(yǔ)言學(xué)和相關(guān)算法的處理，主要應(yīng)用于以下范疇：文本朗讀（Text to speech）/語(yǔ)音合成（Speech synthesis）；語(yǔ)音識(shí)別（Speech recognition）；中文自動(dòng)分詞（Chinese word segmentation）；詞性標(biāo)注（Part-of-speech tagging）；句法分析（Parsing）；自然語(yǔ)言生成（Natural language generation）；文本分類(lèi)（Text categorization）；信息檢索（Information retrieval）；信息抽取（Information extraction）；文字校對(duì)（Text-proofing）；問(wèn)答系統(tǒng)（Question answering）；機(jī)器翻譯（Machine translation）；自動(dòng)摘要（Automatic summarization）；文字蘊(yùn)涵（Textual entailment）等方面。
　　其中處理的難點(diǎn)又在于對(duì)于語(yǔ)言的歧義性(我們自己有時(shí)候理解都會(huì)出現(xiàn)偏差)、語(yǔ)言的不規(guī)則性(錯(cuò)字錯(cuò)詞，不連貫的字詞不規(guī)范的輸入等很難在機(jī)器上界定)、知識(shí)的依賴(lài)性(同一個(gè)字詞會(huì)產(chǎn)生不同的語(yǔ)義理解，比如七天又是時(shí)間又是酒店名)以及語(yǔ)境(這個(gè)是關(guān)聯(lián)性，需要讓機(jī)器明白語(yǔ)境使用范圍和分辨情境)等。
　　而解決難點(diǎn)的著手處又在于對(duì)規(guī)則方法的分析使用(主要是語(yǔ)言學(xué)的范疇)，統(tǒng)計(jì)方法的不同情景應(yīng)用(N-gram離散語(yǔ)言模型、NLPM神經(jīng)概率語(yǔ)言模型等模型的深度完善和優(yōu)化以及詞語(yǔ)的相似度、關(guān)系和映射等算法與語(yǔ)言學(xué)的結(jié)合)，深度學(xué)習(xí)的加強(qiáng)(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的革新和優(yōu)化)。這是一個(gè)沒(méi)有終點(diǎn)，需要不斷學(xué)習(xí)和進(jìn)化并帶來(lái)革命性變革的領(lǐng)域。隨著技術(shù)的革新，從業(yè)人員的不斷增加和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的提升，自然語(yǔ)言處理將帶來(lái)生活方式的深度變革，并對(duì)社會(huì)形態(tài)造成影響(想想機(jī)器可能會(huì)思考~~~)。但是NLP又是AI人工智能時(shí)代的最大瓶頸，因?yàn)檎Z(yǔ)言生成這個(gè)技能實(shí)在還有很長(zhǎng)的路要走(當(dāng)然隨著技術(shù)飛速發(fā)展，前景可期！)。
　　拋開(kāi)行業(yè)前景和高深理論，目前很多公司都在自然語(yǔ)言處理(NLP)上發(fā)力，目前主要應(yīng)用就在機(jī)器翻譯和語(yǔ)言生成上(科大訊飛的翻譯神器讓你走到哪兒都能適應(yīng)當(dāng)?shù)厣睿鞖忸A(yù)報(bào)等生活必備應(yīng)用被大規(guī)模數(shù)據(jù)采用)，所以行業(yè)急需大量專(zhuān)業(yè)人才。
　　想學(xué)自然語(yǔ)言處理(NLP)，就來(lái)中培偉業(yè)，國(guó)內(nèi)頂尖師資隊(duì)伍，行業(yè)資深從業(yè)大咖和計(jì)算機(jī)行業(yè)的碩士博士現(xiàn)場(chǎng)實(shí)戰(zhàn)授課，讓每一個(gè)學(xué)習(xí)的同學(xué)都能獲得行業(yè)最佳的指導(dǎo)，并能獲得中國(guó)信息化培訓(xùn)中心頒發(fā)《自然語(yǔ)言處理（NLP）高級(jí)工程師》證書(shū)，讓你獲得從業(yè)的金質(zhì)獎(jiǎng)杯！
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