自然语言处理实战方法包括哪些（自然语言处理实战方法包括哪些方面）

企业大数据实战案例

通过将大数据实施并融合到企业现有的移动和web应用程序中，大数据可以对公司的内部流程进行优化。例如，美国最重要的供应链管理公司UPS物流每天都要向220多个国家运送超过1690万件货物，这离不开大数据提供的解决方案。

大数据应用案例之：医疗行业 1）Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。

环保大数据对抗PM5 在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。

1、NLP课程有两种：1，神经语言程序学（Neuro Lingustic programming）.通俗的讲，就是重塑你的思考和表达方式的一门课，属于心理学范畴。

2、NLP应用课程系列(NLP applied course) NLP专业执行师(Practitioner)：受训时间为130小时。执行师课程可分为基础、初阶、进阶三个学习阶段。学习目标是深入了解NLP的理论与架构，并将NLP的各项技巧与模式整合，运用至日常生活中。

3、NLP是神经语言程序学 (Neuro-Linguistic Programming) 的英文缩写。在香港，也有意译为身心语法程式学的。N (Neuro) 指的是神经系统，包括大脑和思维过程。

对于文本这样的非结构化数据来讲呢（图片、音频、文本、视频都是非结构化数据）？文本分类的核心都是如何从文本中抽取出能够体现文本特点的关键特征，抓取特征到类别之间的映射。

这里的特征工程也就是将文本表示为计算机可以识别的、能够代表该文档特征的特征矩阵的过程。在基于传统机器学习的文本分类中，我们通常将特征工程分为文本预处理、特征提取、文本表示等三个部分。

传统机器学习方法的文本表示是高纬度高稀疏的，特征表达能力很弱，而且神经网络很不擅长对此类数据的处理；此外需要人工进行特征工程，成本很高，不能很好的满足短文本分类的需求。

文本分类的核心都是如何从文本中抽取出能够体现文本特点的关键特征，抓取特征到类别之间的映射。

又由于政治文化反映了政治体系的特点，故而研究政治文化的特征可以作为研究政治的一个重要方法和途径。政治文化是一个非常近期的概念，它的提出不过是20世纪50年代的事情。但是，政治文化研究却历史久远。

论述性文本分类1 用问题引领要正确认知该文章阐述说明、分析、介绍了什么，作者为什么要这样做，其中心意思是什么，是怎样表达和写作的，并标示出来，做到心中有数。据此可提出诸多问题，以助展开高效阅读。