自然语言处理入门应用（自然语言处理教程）

NLP是一门什么样的学问?什么是NLP

1、NLP 是神经语言学的英语缩写，用都朋名导师的话说就是触动自己神经的并让自己发生变化的一门学问。NLP是“神经语法程式学”的英文缩写，即Neuro-Linguistic Programming。

2、NLP是对人类主观经验的研究。NLP的起源是研究卓越人士特别成功的原因，把结果化成一套一套的技巧程序，使其它人也可以成为卓越人士。NLP的目的在于复制成功。

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。

4、NLP (Neuro Linguistic Programming神经语言程式学)也被称为人类智慧的DNA，大脑的使用手册。最初是从心理学的众多理论中发展出来的，比如萨提亚，完形疗法，还有艾瑞克森的催眠。和心理学有密不可分的关系。

NLP理解自然语言目前有两种处理方式：基于规则来理解自然语言，即通过制定一些系列的规则来设计一个程序，然后通过这个程序来解决自然语言问题。

方式 1：传统机器学习的 NLP 流程方式 2：深度学习的 NLP 流程英文 NLP 语料预处理的 6 个步骤中文 NLP 语料预处理的 4 个步骤自然语言处理（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。

没有比较就没有伤害。对于语言模型的评估，也需要有一个比较的对象。因此，要用两种方法建立不同的语言模型（当然也可以对比前人的工作成果）。

NLP ：自然语言处理，数据是文本。CV ：计算机视觉，数据是图像。

nlp无任何基础者可以通过以下书籍全面系统的学习nlp技术。第一阶段《重塑心灵》，作者李中莹，经典的nlp入门书。《简快身心积极疗法》，作者李中莹，全面介绍李中莹的各种实用技巧。

因此， noisy channel 实际上可以理解为，用户所输入的一个错误的字符串，经过怎样的变换过程可以得到若干个正确的单词。变换的过程越多，相当于channel越长，而找候选列表的过程也就是找channel最短的过程。

有关python的书籍很多，下面为您推荐几本：《简明python教程》书不厚，非常适合0基础的人自学入门用。不厚的优点就是上手快，提高自信，适合快速学习。

Python高手之路（第3版）Python入门进阶图书。

python书籍推荐有：《Python编程：从入门到实践》《Head-First Python(2nd edition)》《“笨方法”学Python》《Python程序设计（第3版）》《像计算机科学家一样思考Python（第2版）》。

《笨方法学Python》、《流畅的python》、《EffectivePython：编写高质量Python代码的59个有效方法》、《PythonCookbook》。《利用Python进行数据分析（原书第2版）》、《Python数据科学手册(图灵出品)》。

《Python编程快速上手-让繁琐工作自动化》：这本书适合初学者，通过实例讲解Python的基础知识，并介绍了如何使用Python进行数据采集和自动化处理。

入门自然语言处理也需要讲究MVP，以最小可行性的闭环，建立起初步认知，再不断扩展和丰富NLP的知识体系，逐步建立大的框架和认知。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」。

NLP：计算机或系统真正理解人类语言并以与人类相同的方式处理它的能力。难度：理解话中的潜在意图；理解句子中的歧义。歧义包括：单词、句子、语义中歧义。

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。

同时，为了体现个性化，要开发用户画像以及基于用户画像的个性化回复。随着深度学习在图像识别、语音识别领域的大放异彩，人们对深度学习在NLP的价值也寄予厚望。再加上AlphaGo的成功，人工智能的研究和应用变得炙手可热。

NLP，中文叫自然语言处理，简单来说，是一门让计算机理解、分析以及生成自然语言的学科，大概的研究过程是：研制出可以表示语言能力的模型——提出各种方法来不断提高语言模型的能力——根据语言模型来设计各种应用系统——不断地完善语言模型。

而自然语言处理是把那些机器学习大牛们创造出来的东西当Tool使用。所以入门也只是需要涉猎而已，把每个模型原理看看，不一定细致到推倒。然后就是Stanford公开课了，Stanford公开课要求一定的英语水平。

这一种用法可见于自然语言处理一词中。自然语言是人类交流和思维的主要工具。

推荐一本入门书籍：统计自然语言处理基础看完之后，你会发现原来需要很多机器学习以及统计的知识。

是不可能翻译的这么顺畅的。这本书在国内外的评价都比较好，对自然语言处理的两个学派（语言学派和统计学派）所关注的内容都有所包含，但因此也失去一些侧重点。从我的角度来说更偏向于统计部分，所以需要了解统计。

1、话说两年前我一脸蒙圈地开始了自己文本挖掘的职业生涯，领导给我的第一个任务就是文本分类任务。小伙伴手把手教我怎么来做一个三分类任务，上手还挺快，正能量爆炸，原来这就自然语言处理，也没有那么复杂吗？无知者无畏。

2、文本挖掘（或者文本数据挖掘）：包括文本聚类、分类、信息抽取、摘要、情感分析以及对挖掘的信息和知识的可视化、交互式的表达界面。目前主流的技术都是基于统计机器学习的。

3、自然语言处理：将言语作为一种有意义，有规则的系统符号，在底层解析和理解语言的任务。文本分类方法：基于模式系统。

4、自然语言处理（NLP）：监督学习在自然语言处理领域也有广泛应用。

5、改进：注意力(Attention)机制是自然语言处理领域一个常用的建模长时间记忆机制，能够很直观的给出每个词对结果的贡献，基本成了Seq2Seq模型的标配了。