自然语言处理哪些学科比较好学（自然语言处理好学吗）

读NLP硕士的人来说,哪些计算机课程是必要的

，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。

NLP算法工程师需要具备以下技能和能力：计算机、自然语言处理、机器视觉、人工智能、机器学习等相关专业硕士及以上学历。需要熟悉机器学习、深度学习、强化学习等相关算法；具备良好的编程能力，熟练掌握：C、C++、Python、Java等。

主要课程：主要课程有计算机应用基础、应用文写作、数学、英语、德育、电工与电子技术、计算机网络技术、C语言、计算机组装与维修、企业网安全高级技术、企业网综合管理、windows server 2008操作系统。

计算机专业主要学习计算机科学和技术，包括以下内容：编程语言和算法：学习各种编程语言(如C、Java、Python等)以及基本的算法和数据结构。

计算机数学基础本课程4学分，课内学时72，开设一学期。课程的主要内容：线性代数、概率基础、数理统计基础等。计算机电路基础 (1) 本课程4学分，课内学时72，其中实验18学时，开设一学期。本课程是计算机应用专业的专业基础课。

本人本科刚好就是通信工程的。硕士搞的是NLP。也算是人工之智能方向。首先，先来谈谈，通信工程转机器学习的好处。

1、nlp算法是自然语言处理。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。

2、nlp算法是自然语言处理算法。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。

3、nlp算法属于计算机应用领域专业的一种。计算机应用普及到社会经济更多的领域。第三代集成电路计算机具有良好的性能价格比和可靠性，它促进了计算机的推广应用。

4、即计算机源于人为或自然语言输入的意思，和其他涉及到自然语言生成。现代NLP算法是基于机器学习，特别是统计机器学习。机器学习范式是不同于一般之前的尝试语言处理。语言处理任务的实现，通常涉及直接用手的大套规则编码。

1、python值得学习还因为其功能强大，现在程序语言的发展已经很成熟，每一种程序语言都能实现其它程序语言的全部功能。因此就程序语言本身来讲，功能都相差不大。

2、计算机二级考试中Python科目不难，下点功夫是容易过的。Python编程语言相较于其他编程语言更简单更容易理解，Python语言相当于是一种辅助语言，现在普遍使用的是Python10版本，属于进阶版，其更具兼容性，和方便性。

3、python自学好学吗首先，在当前诸多的计算机编程语言当中，python语言确实算是比较简单易学的一种，即使没有任何编程基础的人，也完全可以通过自学来入门，但是要想能够把python语言用得好，还需要有场景的支撑。

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」。

如果你经济条件允许，也建议你去上《NLP执行师》，这对你将会有很大的帮助。

开始看NLP里面最简单的应用，句子相似度计算的任务（个人感觉从易到难的学习会比较容易上手）。

学习中先买一本NLP的书，(推荐李中莹的《重塑心灵》)不要图省事看电子版(特别是触觉型的)，为了学NLP，如果连一本书的钱都不舍得付出的话，恐怕学NLP也不会有太大的成就。

1、确实很难学，计算机作为最近几年的热门专业不仅报考分数要求较高，而且学习难度也相较于其他专业较难。

2、计算机专业并不是一门轻松的学科，但也不是不可逾越的难关。它需要学生具备良好的逻辑思维和数学基础，同时需要不断学习和跟进技术的发展。面对复杂的编程语言和算法，需要耐心和毅力。

3、好学的电脑行业需求量大，工作很好找，而且工作环境也不错。电脑行业的工作与社会接触都比较紧密，紧跟潮流，所以见识和思想都会比较开放，也有利于以后自己发展。学习电脑入手比较快，学习难度不是很大。

4、计算机专业不难学。本科计算机类专业有计算机科学与技术、数字媒体技术、网络工程、软件工程、物联网工程、智能科学与技术、信息安全。

5、计算机科学与技术非常好学，因为它是一门非常实用的学科，可以帮助人们处理和解决现实生活中的许多问题。现在，计算机科学已经成为了一门非常重要的学科，并且在未来也将继续发挥着重要的作用。

6、不好学，计算机科学与技术是一个知识技术密集型专业，学生在4年本科阶段能够系统地学习并基本掌握本专业的学科方法，表现出较强的应用能力，是设计人才培养模式中实验教学体系的重点目标，但也是难点之一。

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。

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。

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。

涉及到实体识别、时间抽取、因果关系抽取等关键技术。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。

社交媒体分析与舆情监测：通过自然语言处理技术，可以处理社交媒体中的大量文本数据，进行用户观点分析、话题趋势分析以及舆情监测，从而帮助企业做出准确的营销决策和品牌管理。

自然语言处理是指利用人类交流所使用的自然语言与机器进行交互通讯的技术。通过人为的对自然语言的处理，使得计算机对其能够可读并理解。自然语言处理的相关研究始于人类对机器翻译的探索。