什么是自然言语处理

自然言语处理和大部分的机器学习或者人工智能范畴的技术一样，是一个触及到多个技能、技术和范畴的综合体。它研讨能完成人与计算机之间用自然言语停止有效通讯的各种实际和方法。

自然言语处理学习基础道路

一、数学基础

数学对于自然言语处理的重要性不言而喻。当然数学的各个分支在自然言语处理的不同阶段也会扮演不同的角色，下面引见几个重要的分支。

1、代数

代数作为计算数学外面很重要的一个分支，在自然言语处理中也有无足轻重的作用。这一部分需求重点关注矩阵处理相关的一些知识，比如矩阵的SVD、QR分解，矩阵逆的求解，正定矩阵、稀疏矩阵等特殊矩阵的一些处理方法和性质等等。

2、概率论

在很多的自然言语处理场景中，我们都是算一个事情发生的概率。比如要推断一个拼音能够的汉字，、词性标注的成绩。由于我们没有很好的工具或者说才能去精准地判别各个词的词性，所以就构造了一个概率处理的办法。对于概率论的学习，既要学习经典的概率统计实际，也要学习贝叶斯概率统计。

3、信息论

信息论作为一种衡量样本纯净度的有效方法，对于描写两个元素之间的习气搭配程度非常有效。对于我们预测一个语素能够的成分（词性标注），成分的能够组成（短语搭配）非常有价值，所以信息论在自然言语处理中也有非常重要的作用。

二、数据结构与算法

学习了下面的基础知识，只是万里长征末尾了第一步，要想用机器完成对自然言语的处理，还是需求完成对应的数据结构和算法。这一部分的内容也是比较多的，这里也做一个简单的引见和阐明。

1、数据结构

需求重点关注链表、树结构和图结构（邻接矩阵）。包括各个结构的构建、操作、优化，以及各个结构在不同场景下的优缺陷。伴随着大数据的不断扩张，单机的数据算法越来越难发挥价值，所以多数场景下都要研发多种数据结构组合的算法。

2、言语学

这一部分就更多是语文相关的知识，比如一个句子的组成成分包括：主、谓、宾、定、状、补等。这些知识的积累有助于我们在模型构建或者处理详细业务的时分，根据详细的业务场景停止研讨学习，把这些知识作为先验知识交融到模型中，提升模型的准确度。

3、深度学习

随着深度学习在视觉和自然言语处理范畴大获成功，深度学习在自然言语处理中的运用也越来越广泛，大家对于它的希冀也越来越高。学习和关注目前盛行的几种神经网络，特别是循环神经网络，由于其在处理时序数据上的优势，在自然言语处理范畴尤为收到追捧。同时新的学习框架，比如对抗学习、加强学习、对偶学习，也是值得关注的对象。

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