在本文開始前，小編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(xué)習(xí)時(電子設(shè)備)碰到了不認(rèn)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(fù)制到其他翻譯APP或軟件上進(jìn)行釋義；

c、對著手機(jī)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(fù)看有什么解答，竟然也能出來答案。

當(dāng)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，小編只是想讓大家明白這些應(yīng)用場景下都或或少會用到自然語言處理(NLP)這門技術(shù)。

自然語言處理雖然只是人工智能的一個子領(lǐng)域，但是在當(dāng)前的人工智能時代下，對生活的改變和影響日漸深遠(yuǎn)。作為人類智慧的結(jié)晶，自然語言處理也是AI行業(yè)最為困難的問題之一(語言是個大學(xué)問)，但是這種挑戰(zhàn)也帶來了更多的機(jī)會，從業(yè)人才急需！薪資逐漸看漲，縱觀全網(wǎng)招聘信息，普遍2萬以上(具體情況請自行網(wǎng)上查看，本文不再詳述)。

自然與處理作為AI環(huán)境下必不可少的一環(huán)，是將人類的語言轉(zhuǎn)化為機(jī)器可以理解的、結(jié)構(gòu)化的、完整的語義表達(dá)，也就是讓計算設(shè)備能夠理解和生成人類的語言。這對機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是一個重要的實踐轉(zhuǎn)化，生活的方方面面都在應(yīng)用和產(chǎn)生這類需求。自然與處理的底層基于大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和語言學(xué)，通過語言學(xué)和相關(guān)算法的處理，主要應(yīng)用于以下范疇：文本朗讀/語音合成、語音識別、中文自動分詞、詞性標(biāo)注、句法分析、自然語言生成、文本分類、信息檢索、信息抽取、文字校對、問答系統(tǒng)、機(jī)器翻譯、自動摘要、文字蘊(yùn)涵等方面。

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(xiàn)偏差)、語言的不規(guī)則性(錯字錯詞，不連貫的字詞不規(guī)范的輸入等很難在機(jī)器上界定)、知識的依賴性(同一個字詞會產(chǎn)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(guān)聯(lián)性，需要讓機(jī)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(guī)則方法的分析使用(主要是語言學(xué)的范疇)，統(tǒng)計方法的不同情景應(yīng)用(N-gram離散語言模型、NLP神經(jīng)概率語言模型等模型的深度完善和優(yōu)化以及詞語的相似度、關(guān)系和映射等算法與語言學(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)。這是一個沒有終點，需要不斷學(xué)習(xí)和進(jìn)化并帶來革命性變革的領(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，自然語言處理將帶來生活方式的深度變革，并對社會形態(tài)造成影響。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。

拋開行業(yè)前景和高深理論，目前很多公司都在自然語言處理上發(fā)力，目前主要應(yīng)用就在機(jī)器翻譯和語言生成上，所以行業(yè)急需大量專業(yè)人才。

想學(xué)自然語言處理(NLP)，就來中培偉業(yè)，國內(nèi)頂尖師資隊伍，行業(yè)資深從業(yè)大咖和計算機(jī)行業(yè)的碩士博士現(xiàn)場實戰(zhàn)授課，讓每一個學(xué)習(xí)的同學(xué)都能獲得行業(yè)最佳的指導(dǎo)，并能獲得中國信息化培訓(xùn)中心頒發(fā)《自然語言處理（NLP）高級工程師》證書，讓你獲得從業(yè)的金質(zhì)獎杯！

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