在本文開始前，筆者想問大家這幾個場景是否有接觸或者使用過：
       a、閱讀軟件或者APP文字看的累了，想聽一會兒有聲的，點開文本朗讀選擇女聲或者男聲還有各種情景聲來讓眼睛休息下；
       b、看文章或者學習時(電子設備)碰到了不認識的外文單詞或詞句，劃線或者選中選擇翻譯來對比，或者復制到其他翻譯APP或軟件上進行釋義；
　　c、對著手機說一段話希望直接翻譯為文字；
　　d、有時候購物或者公號里的人工客服不在而又有些困惑急于解決，先回復看有什么解答，竟然也能出來答案(雖然比較弱雞)
當然還有其他場景，相信大家或多或少都遇到過。但重點不在這里，筆者只是想讓大家明白這些應用場景下都或或少會用到自然語言處理(NLP)這門技術。
　　自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)雖然只是人工智能（AI，Artificial Intelligence）的一個子領域，但是在當前的人工智能時代下，對生活的改變和影響日漸深遠。作為人類智慧的結晶，自然語言處理(NLP )也是AI行業最為困難的問題之一(語言是個大學問)，但是這種挑戰也帶來了更多的機會，從業人才急需！薪資逐漸看漲，縱觀全網招聘信息，普遍2萬以上(具體情況請自行網上查看，本文不再詳述)。

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　　自然與處理(NLP)作為AI環境下必不可少的一環，是將人類的語言轉化為機器可以理解的、結構化的、完整的語義表達，也就是讓計算設備能夠理解和生成人類的語言。這對機器學習和深度學習是一個重要的實踐轉化，生活的方方面面都在應用和產生這類需求。自然與處理(NLP)的底層基于大數據、機器學習和語言學，通過語言學和相關算法的處理，主要應用于以下范疇：文本朗讀（Text to speech）/語音合成（Speech synthesis）；語音識別（Speech recognition）；中文自動分詞（Chinese word segmentation）；詞性標注（Part-of-speech tagging）；句法分析（Parsing）；自然語言生成（Natural language generation）；文本分類（Text categorization）；信息檢索（Information retrieval）；信息抽?。↖nformation extraction）；文字校對（Text-proofing）；問答系統（Question answering）；機器翻譯（Machine translation）；自動摘要（Automatic summarization）；文字蘊涵（Textual entailment）等方面。
　　其中處理的難點又在于對于語言的歧義性(我們自己有時候理解都會出現偏差)、語言的不規則性(錯字錯詞，不連貫的字詞不規范的輸入等很難在機器上界定)、知識的依賴性(同一個字詞會產生不同的語義理解，比如七天又是時間又是酒店名)以及語境(這個是關聯性，需要讓機器明白語境使用范圍和分辨情境)等。
　　而解決難點的著手處又在于對規則方法的分析使用(主要是語言學的范疇)，統計方法的不同情景應用(N-gram離散語言模型、NLPM神經概率語言模型等模型的深度完善和優化以及詞語的相似度、關系和映射等算法與語言學的結合)，深度學習的加強(循環神經網絡、卷積神經網絡等技術的革新和優化)。這是一個沒有終點，需要不斷學習和進化并帶來革命性變革的領域。隨著技術的革新，從業人員的不斷增加和神經網絡數據的提升，自然語言處理將帶來生活方式的深度變革，并對社會形態造成影響(想想機器可能會思考~~~)。但是NLP又是AI人工智能時代的最大瓶頸，因為語言生成這個技能實在還有很長的路要走(當然隨著技術飛速發展，前景可期！)。
　　拋開行業前景和高深理論，目前很多公司都在自然語言處理(NLP)上發力，目前主要應用就在機器翻譯和語言生成上(科大訊飛的翻譯神器讓你走到哪兒都能適應當地生活，天氣預報等生活必備應用被大規模數據采用)，所以行業急需大量專業人才。
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