自然语言处理技术课程作业（自然语言处理技术入门与实战pdf）

自然语言处理几个概念

1、自然语言处理 (英语：natural language processing，缩写作 NLP) 是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。

2、自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，主要研究如何让计算机理解、处理和生成人类自然语言的技术。

3、简单来说，语言模型就是一个对于不同单词出现概率的统计。然而，对于英语来说，每个单词可能有不同的时态和单复数等形态变化。因此，在做统计前，需要先对原始数据进行预处理和归一化。

4、NLP 是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它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。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科。

5、自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。

6、语用分析：研究语言所在的外界环境对语言使用所产生的影响。描述语言的环境知识、语言与语言使用者在某个给定语言环境中的关系。为确定真正含义，对表达的结构重新加以解释。

人工智能专业学的课程有认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程、高等数学、线性代数、概率与数理统计、认知心理学、认知机器人、计算机语言、算法等。

具体课程：《先进机器人控制》、《认知机器人》、，《机器人规划与学习》、《仿生机器人》。

数学基础：这是人工智能领域最基础的课程，包括高等数学、线性代数、概率论等。编程语言：人工智能领域使用最广泛的编程语言是 Python，因此学习 Python 编程也是这个专业的重要课程。

该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能专业课程通常包括以下内容：机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘、统计学、优化算法、人工智能伦理等。

反正就是现在NLP特别火，对于学习建议，首先需要学一下ML（机器学习）、DL（深度学习）、RL(强化学习)；可以去研究一两个优秀开源项目，这些开源项目可以去github上找，GitHub上面牛人很多，有很多很好的开源项目。

通常的自然语言处理任务可从「分词」—「构建特征」—「训练模型」—「分类或预测应用」。以上流程中，除了分词外，与机器学习通常流程一样。英文一个个单词本身就是分开的，是不需要分词的。

传统机器学习算法主要有HMM和CRF，深度学习常用QRNN、LSTM，当前主流的是基于bert的NER。情感分析文本情感分析和观点挖掘(Sentiment Analysis)，又称意见挖掘(Opinion Mining)是自然语言处理领域的一个重要研究方向。