自然语言处理与安全学什么（自然语言处理方向好就业吗）

自然语言处理的应用有哪些

机器翻译、智能人机交互、阅读理解和机器创作都属于自然语言处理技术的应用领域。自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的重要研究方向，涵盖了多个应用领域。

自然语言处理的重要应用如下：机器翻译。机器翻译（MachineTranslation）是指运用机器，通过特定的计算机程序将一种书写形式或声音形式的自然语言，翻译成另一种书写形式或声音形式的自然语言。

自然语言处理主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。那么，让我们从自然语言处理的第一个应用开始。

智能家居：它能够识别用户的语音命令，并控制家里的电器和设备。聊天机器人：它能够和用户进行自然语言交互，并回答相应的问题。这种应用广泛用于在线客服、电商和社交网络等场景。

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。

常见的自然语言处理应用包括语义分析、信息抽取、文本挖掘、机器翻译等内容。在金融行业，自然语言处理的主要应用场景包括文本合规检查、数据检索、语言机器人等。

自然语言处理包括内容如下：自然语言处理（Natural Language Processing，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。

语义分析：理解语言文本的意思，包括命名实体识别、情感分析等。机器翻译：将一种语言的文本转换成另一种语言的文本。问答系统：识别用户的问题，并用自然语言作为文本生成：生成自然语言的文字、文章、对话等。

自然语言处理技术有标记化、删除停止词、提取主干、单词嵌入、词频-逆文档频率、主题建模、情感分析。标记化（Tokenization）标记化指的是将文本切分为句子或单词，在此过程中，我们也会丢弃标点符号及多余的符号。

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能的一个子域。自然语言处理的应用包括机器翻译、情感分析、智能问答、信息提取、语言输入、舆论分析、知识图谱等方面，也是深度学习的一个分支。

1、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。

2、完成分词后，计算机无法直接理解汉字，需要通过将一个个词，编码成计算机可以理解的数字再做处理，这个阶段即构建特征阶段。

3、(1) 统计自然语言处理（第2版）宗成庆著 (2) 语音与语言处理（英文版第2版）Daniel Jurafsky， James H. Martin 著这两本书分别是中文和英文中比较权威的书籍，并且知识点全面。出版时间也比较新。