如何成为一名自然语言处理工程师_光环大数据培训
自然语言处理工程师的职责与技能要求
自然语言处理工程师的职责与技能要求自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，专注于让计算机与人类的自然语言进行交互和沟通。
作为一名自然语言处理工程师，需要具备丰富的知识和技能，以应对不断发展和变化的挑战。
本文将探讨自然语言处理工程师的职责以及他们需要具备的技能要求。
一、职责概述自然语言处理工程师主要负责研发和实现各种自然语言处理解决方案，用于处理和理解大规模的文本和口语数据。
他们需要应用机器学习、深度学习和其他相关技术，提高计算机对人类语言的理解能力，从而实现自动化的语言处理和分析。
具体职责如下：1.算法研发：开发和改进自然语言处理算法，包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、语音识别等。
2.数据处理：负责处理、清洗和预处理大规模的文本和口语数据，以提高后续处理的准确性和效率。
3.模型建立：设计和构建机器学习和深度学习模型，用于实现自然语言处理任务，如命名实体识别、语义理解等。
4.性能优化：优化算法和模型的性能，提高自然语言处理系统的速度和准确性。
5.技术研究：关注自然语言处理领域的最新研究进展，积极探索和应用前沿的技术和方法。
6.团队协作：与其他团队成员合作，如数据科学家、软件工程师等，共同完成项目目标。
二、技能要求作为一名自然语言处理工程师，需要具备以下技能和知识：1.扎实的计算机科学基础：熟悉数据结构、算法和计算机编程，掌握至少一门编程语言，如Python、Java等。
2.自然语言处理知识：深入理解自然语言处理基本概念和任务，了解常见的自然语言处理算法和模型，如词向量表示、循环神经网络、卷积神经网络等。
3.机器学习和深度学习：熟悉机器学习和深度学习的基本原理和常用算法，如支持向量机、决策树、神经网络等，能够灵活应用于自然语言处理任务。
4.数据分析能力：具备良好的数据分析能力，能够处理和挖掘大规模的结构化和非结构化数据，以支持自然语言处理任务。
学习自然语言处理概述_光环大数据培训
学习自然语言处理概述_光环大数据培训1 什么是文本挖掘？文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支，用于基于文本信息的知识发现。
文本挖掘的准备工作由文本收集、文本分析和特征修剪三个步骤组成。
目前研究和应用最多的几种文本挖掘技术有：文档聚类、文档分类和摘要抽取。
2 什么是自然语言处理？自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。
它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。
融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。
自然语言处理原理：形式化描述-数学模型算法化-程序化-实用化语音的自动合成与识别、机器翻译、自然语言理解、人机对话、信息检索、文本分类、自动文摘等。
3 常用中文分词？中文文本词与词之间没有像英文那样有空格分隔，因此很多时候中文文本操作都涉及切词，这里整理了一些中文分词工具。
Stanford（直接使用CRF 的方法，特征窗口为5。
）汉语分词工具（个人推荐）哈工大语言云庖丁解牛分词盘古分词 ICTCLAS（中科院）汉语词法分析系统IKAnalyzer（Luence项目下，基于java的）FudanNLP(复旦大学)4 词性标注方法？句法分析方法？原理描述：标注一篇文章中的句子，即语句标注，使用标注方法BIO标注。
则观察序列X就是一个语料库（此处假设一篇文章，x代表文章中的每一句，X 是x的集合），标识序列Y是BIO，即对应X序列的识别，从而可以根据条件概率P(标注|句子)，推测出正确的句子标注。
显然，这里针对的是序列状态，即CRF是用来标注或划分序列结构数据的概率化结构模型，CRF可以看作无向图模型或者马尔科夫随机场。
用过CRF的都知道，CRF是一个序列标注模型，指的是把一个词序列的每个词打上一个标记。
一般通过，在词的左右开一个小窗口，根据窗口里面的词，和待标注词语来实现特征模板的提取。
最后通过特征的组合决定需要打的tag是什么。
5 命名实体识别？三种主流算法，CRF，字典法和混合方法1 CRF：在CRF for Chinese NER这个任务中，提取的特征大多是该词是否为中国人名姓氏用字，该词是否为中国人名名字用字之类的，True or false的特征。
如何成为大数据工程师_光环大数据AI智客计划送2000助学金
如何成为大数据工程师_光环大数据AI智客计划送2000助学金光环大数据的大数据培训班，是国内知名的培训机构，聘请专业名师面对面授课，学员毕业后举行专场招聘会，与知名企业合作、输送人才！真正的高薪就业培训机构！深圳大数据培训机构：如何成为大数据工程师 - 深圳光环大数据龙岗中心关于大数据工程师而言，您至少要控制以下技艺：一门JVM系言语：当前大数据生态JVM系言语类的比重极大，某种水平上说是垄断也不为过。
这里我引荐大家学习Java或Scala，至于Clojure这样的言语上手不易，其实并不引荐大家运用。
另外，往常是“母以子贵”的年代，某个大数据框架会带火它的编程言语的盛行，比方Docker之于Go、Kafka之于scala。
因而笔者这里倡议您至少要通晓一门JVM系的言语。
值得一提的，一定要弄懂这门言语的多线程模型和内存模型，很多大数据框架的处置形式其真实言语层面和多线程处置模型是相似的，只是大数据框架把它们引申到了多机散布式这个层面。
笔者倡议：学习Java或Scala计算处置框架：严厉来说，这分为离线批处置和流式处置。
流式处置是将来的趋向，倡议大家一定要去学习；而离线批处置其实曾经快过时了，它的分批处置思想无法处置无量数据集，因而其适用范围日益减少。
事实上，Google 曾经在公司内部正式废弃了以MapReduce为代表的离线处置。
因而假如要学习大数据工程，控制一门实时流式处置框架是必需的。
当下主流的框架包括：Apache Samza, Apache Storm, Apache Spark Streaming 以及最近一年风头正劲的Apache Flink。
当然Apache Kafka也推出了它本人的流式处置框架：Kafka Streams笔者倡议：学习Flink、Spark Streaming或Kafka Streams中的一个熟读Google大神的这篇文章：《The world beyond batch: Streaming 101》，地址是https:///ideas/the-world-beyond-batch-streaming-101散布式存储框架：虽说MapReduce有些过时了，但Hadoop的另一个基石HDFS仍然坚硬，并且是开源社区最受欢送的散布式存储，绝对您花时间去学习。
开始学习自然语言处理
开始学习自然语言处理学习自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是如何开始呢？这个问题可能困扰着许多初学者。
在这个日益重要的领域中，我们可以利用计算机来处理和分析人类语言，探索语言的结构、语义和推理。
下面将通过介绍NLP的基本概念、学习方法以及应用领域来帮助您入门。
首先，让我们了解一下NLP的基本概念。
NLP是一种人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的分支领域，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。
它使用语言学、计算机科学和统计学等多学科的理论和方法，帮助计算机处理和分析大量的自然语言数据。
NLP的目标是建立机器和人类之间自然而流畅的交流。
那么，要开始学习NLP，您可以从掌握一些必要的基础知识和技能开始。
首先，掌握计算机科学和编程的基础是至关重要的。
因为NLP需要使用大量的计算机科学和编程技术来处理文本数据，所以了解数据结构、算法和编程语言，如Python，将为您在NLP领域的学习打下坚实的基础。
其次，了解一些基本的语言学知识也是必要的。
NLP涉及到语法、语义、词汇等语言学概念，因此，对句法结构、词性标注、词义消歧等概念的详细了解将有助于您深入理解NLP的原理和方法。
在学习的过程中，您可以通过各种资源和工具来提高您的知识和技能。
在线课程、教科书、论文、学术期刊和博客等都可以为您提供丰富的学习资料。
例如，大学的计算机科学或自然语言处理专业的课程将为您提供系统化的教育。
此外，有许多优秀的在线课程和教程，如Coursera、EdX和Udacity，它们提供了可互动的学习体验，让您能够从中实践和应用所学的知识。
在学习的过程中，您还可以使用各种NLP工具和库来实际操作和实践。
例如，Python的NLTK（Natural Language Toolkit）库是一个流行的NLP工具，它提供了各种处理文本和语言分析的功能。
还有其他开源库，如spaCy和Stanford CoreNLP，它们提供了更高级的NLP功能，如实体识别、依存句法分析等。
Python自然语言处理资料库_光环大数据Python培训
Python自然语言处理资料库_光环大数据Python培训LTP –语言技术平台(LTP) 提供包括中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注等丰富、高效、精准的自然语言处理技术。
经过哈工大社会计算与信息检索研究中心 11 年的持续研发和推广，LTP 已经成为国内外最具影响力的中文处理基础平台。
NLPIR汉语分词系统–又名ICTCLAS2013，主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；用户词典功能；支持GBK编码、UTF8编码、BIG5编码。
新增微博分词、新词发现与关键词提取。
结巴中文分词–支持三种分词模式：精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来,速度非常快，但是不能解决歧义；搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。
支持繁体分词；支持自定义词典。
Boson中文语义开放平台– Boson中文语义开放平台提供使用简单、功能强大、性能可靠的中文自然语言分析云服务。
通过自主研发的中文分词、句法分析、语义联想和实体识别技术，结合海量行业语料的不断积累，为企业和广大开发者提供简单、强大、可靠的中文语义分析云端API。
NLPCN – NLPCN是一个非盈利的自然语言处理组织。
遵循开放自由的理念，乐于分享，勤于开源，为为数不多的数据处理的开发者提供了一个资源共享,开源项目介绍,开发者展示的平台。
THUCTC –是由清华大学自然语言处理实验室推出的中文文本分类工具包，能够自动高效地实现用户自定义的文本分类语料的训练、评测、分类功能。
文本文类通常包括特征选取、特征降维、分类模型学习三个步骤。
–SnowNLP –一个用来处理中文文本的库。
它是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。
NLP开发工程师职位描述与岗位职责
NLP开发工程师职位描述与岗位职责NLP（自然语言处理）开发工程师是一种高技术人才，他们负责开发自然语言处理算法和技术，用于处理和分析文本、语音和其他自然语言信息。
岗位职责：1. 设计和实现自然语言处理算法，包括文本分析、语音处理、机器翻译等。
2. 对输入数据进行前置处理，例如文本清理和分词等。
3. 利用机器学习和深度学习技术，对大规模数据进行训练和优化。
4. 研究和开发新的自然语言处理模型，提高模型的准确性和效率。
5. 实现并调试常见的自然语言处理应用，例如情感分析、语义理解、问答系统等。
6. 与软件开发团队合作，将自然语言处理技术整合到大型软件系统中。
7. 深入了解自然语言处理的最新发展和趋势，不断更新技术知识和算法。
8. 协助研究团队进行技术创新和业务探索，将底层技术转化为具体应用。
职位要求：1. 计算机、数学、统计、语言学等相关学科的硕士或博士学位。
2. 熟悉自然语言处理和机器学习领域的基础理论和算法，熟练使用Python等编程语言。
3. 具备深度学习框架（如TensorFlow、Pytorch）开发经验，并熟练掌握常见的深度学习网络结构。
4. 具备优秀的数据分析和数据挖掘能力，能够有效地处理和分析大规模数据。
5. 熟知常见的自然语言处理应用领域，有较强的解决复杂问题的能力。
6. 具备良好的沟通协调能力和团队合作精神，能够有效地与开发团队和业务人员沟通和协作。
7. 对新技术、新算法和新应用有浓厚的兴趣和热情，能够不断学习和更新自己的技能和知识。
8. 在自然语言处理研究和开发领域有一定的发表论文或项目经验，可以独立完成从技术方案到实现的全过程。
如何入门自然语言处理技术
如何入门自然语言处理技术自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它旨在让计算机能够理解、处理和生成自然语言。
随着人工智能技术的发展，NLP在文本挖掘、机器翻译、情感分析、智能客服等领域扮演着重要角色。
对于想要入门自然语言处理技术的人来说，以下是一些实用的步骤和资源，帮助你开始学习这个领域。
第一步：了解自然语言处理的基本概念在开始学习自然语言处理之前，首先需要了解一些基本概念。
自然语言处理涉及语言学、计算机科学和人工智能等多个领域的知识。
你可以了解一些关键术语，如词性标注、句法分析、语义分析等。
同时，熟悉一些常用的NLP任务，包括文本分类、命名实体识别、情感分析等。
第二步：学习常用的自然语言处理工具和库在自然语言处理领域，有许多著名的工具和库可以帮助你进行文本处理和分析。
其中一些常用的包括NLTK（Natural Language Toolkit）、SpaCy、TextBlob和Gensim等。
这些工具提供了一系列的函数和模型，可以帮助你进行文本预处理、特征提取、情感分析等任务。
你可以下载这些工具并按照相应的文档进行学习和实践。
第三步：掌握自然语言处理的基本技术了解自然语言处理的基本技术是非常重要的。
这包括分词、词性标注、句法分析、语义分析等。
分词是将一段文本切分成词或子句的过程，词性标注是为每个词汇分配词性，句法分析是理解句子中单词之间的关系，语义分析是理解句子的意义和语义关系。
掌握这些基本技术可以帮助你更好地理解和处理文本数据。
第四步：学习并应用机器学习和深度学习技术机器学习和深度学习在自然语言处理中扮演重要角色。
了解和应用这些技术是进一步提高自然语言处理性能的关键。
你可以学习一些经典的机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机和随机森林等。
深度学习技术，如循环神经网络（RNN）和Transformer模型也广泛应用于NLP任务中。
如何成为一名大数据工程师_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
如何成为一名大数据工程师_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。
深圳光环大数据data培训(光环大数据)专家就教大家如何成为一名大数据工程师？虽然对于一些大公司来说，拥有硕博学历的公司人是比较好的选择，不过阿里巴巴集团研究员薛贵荣强调，学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。
除此之外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。
“他得知道什么是相关的，哪个是重要的，使用什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务最核心的需求。
”联合国百度大数据联合实验室数据科学家沈志勇说。
学习能力能帮助大数据工程师快速适应不同的项目，并在短时间内成为这个领域的数据专家；沟通能力则能让他们的工作开展地更顺利，因为大数据工程师的工作主要分为两种方式：由市场部驱动和由数据分析部门驱动，前者需要常常向产品经理了解开发需求，后者则需要找运营部了解数据模型实际转化的情况。
1、大数据工程师做什么？用阿里巴巴集团研究员薛贵荣的话来说，大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。
大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的，规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。
沈志勇认为如果把大数据想象成一座不停累积的矿山，那么大数据工程师的工作就是，“第一步，定位并抽取信息所在的数据集，相当于探矿和采矿。
第二步，把它变成直接可以做判断的信息，相当于冶炼。
最后是应用，把数据可视化等。
”因此分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。
通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。
找出过去事件的特征大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。
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如何成为一名自然语言处理工程师_光环大数据培训自然语言处理和大部分的机器学习或者人工智能领域的技术一样，是一个涉及到多个技能、技术和领域的综合体。
所以自然语言处理工程师会有各种各样的背景，大部分都是在工作中自学或者是跟着项目一起学习的，这其中也不乏很多有科班背景的专业人才，因为技术的发展实在是日新月异，所以时刻要保持着一种强烈的学习欲望，让自己跟上时代和技术发展的步伐。
本文作者从个人学习经历出发，介绍相关经验。
一些研究者将自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）和自然语言理解（NLU，Natural Language Understanding）区分开，在文章中我们说的NLP是包含两者的，并没有将两者严格分开。
图1 自然语言处理工程师技能树自然语言处理学习路线数学基础数学对于自然语言处理的重要性不言而喻。
当然数学的各个分支在自然语言处理的不同阶段也会扮演不同的角色，这里介绍几个重要的分支。
代数代数作为计算数学里面很重要的一个分支，在自然语言处理中也有举足轻重的作用。
这一部分需要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。
对于这一部分的学习，既可以跟着大学的代数书一起学习，也可以跟着网上的各种公开课一起学习，这里既可以从国内的一些开放学习平台上学，也可以从国外的一些开放学习平台上学。
这里放一个学习的链接，网易公开课的链接：https:///search/search.htm?query=线性代数#/search/all。
（其他的资料或者平台也都OK）。
概率论在很多的自然语言处理场景中，我们都是算一个事件发生的概率。
这其中既有特定场景的原因，比如要推断一个拼音可能的汉字，因为同音字的存在，我们能计算的只能是这个拼音到各个相同发音的汉字的条件概率。
也有对问题的抽象处理，比如词性标注的问题，这个是因为我们没有很好的工具或者说能力去精准地判断各个词的词性，所以就构造了一个概率解决的办法。
对于概率论的学习，既要学习经典的概率统计理论，也要学习贝叶斯概率统计。
相对来说，贝叶斯概率统计可能更重要一些，这个和贝叶斯统计的特性是相关的，因其提供了一种描述先验知识的方法。
使得历史的经验使用成为了可能，而历史在现实生活中，也确实是很有用的。
比如朴素贝叶斯模型、隐马尔卡模型、最大熵模型，这些我们在自然语言处理中耳熟能详的一些算法，都是贝叶斯模型的一种延伸和实例。
这一部分的学习资料，也非常丰富，这里也照例对两种概率学习各放一个链接，统计学导论/movie/2011/5/M/O/M807PLQMF_M80HQQGMO.html，贝叶斯统计：https:///blog/probability-bayes-theorem-data-science/。
信息论信息论作为一种衡量样本纯净度的有效方法。
对于刻画两个元素之间的习惯搭配程度非常有效。
这个对于我们预测一个语素可能的成分（词性标注），成分的可能组成（短语搭配）非常有价值，所以这一部分知识在自然语言处理中也有非常重要的作用。
同时这部分知识也是很多机器学习算法的核心，比如决策树、随机森林等以信息熵作为决策桩的一些算法。
对于这部分知识的学习，更多的是要理解各个熵的计算方法和优缺点，比如信息增益和信息增益率的区别，以及各自在业务场景中的优缺点。
照例放上一个链接：/special/opencourse/information.html。
数据结构与算法这部分内容的重要性就不做赘述了。
学习了上面的基础知识，只是万里长征开始了第一步，要想用机器实现对自然语言的处理，还是需要实现对应的数据结构和算法。
这一部分也算是自然语言处理工程师的一个看家本领。
这一部分的内容也是比较多的，这里就做一个简单的介绍和说明。
首先数据结构部分，需要重点关注链表、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点。
当然大部分情况下，可能使用到的数据结构都不是单一的，而是有多种数据结构组合。
比如在分词中有非常优秀表现的双数组有限状态机就使用树和链表的结构，但是实现上采用的是链表形式，提升了数据查询和匹配的速度。
在熟练掌握各种数据结构之后，就是要设计良好的算法了。
伴随着大数据的不断扩张，单机的算法越来越难发挥价值，所以多数场景下都要研发并行的算法。
这里面又涉及到一些工具的应用，也就是编程技术的使用。
例如基于Hadoop的MapReduce开发和Spark开发都是很好的并行化算法开发工具，但是实现机制却有很大的差别，同时编程的便利程度也不一样。
当然这里面没有绝对的孰好孰坏，更多的是个人使用的习惯和业务场景的不同而不同。
比如两个都有比较成熟的机器学习库，一些常用的机器学习算法都可以调用库函数实现，编程语言上也都可以采用Java，不过Spark场景下使用Scala 会更方便一些。
因为这一部分是偏实操的，所以我的经验会建议实例学习的方法，也就是跟着具体的项目学习各种算法和数据结构。
最好能对学习过的算法和数据结构进行总结回顾，这样可以更好的得到这种方法的精髓。
因为基础的元素，包括数据结构和计算规则都是有限的，所以多样的算法更多的是在不同的场景下，对于不同元素的一个排列组合，如果能够融会贯通各个基础元素的原理和使用，不管是对于新知识的学习还是对于新解决方案的构建都是非常有帮助的。
对于工具的选择，建议精通一个，对于其他工具也需要知道，比如精通Java 和MapReduce，对于Spark和Python也需要熟悉，这样可以在不同的场景下使用不同的工具，提升开发效率。
这一部分实在是太多、太广，这里不能全面地介绍，大家可以根据自己的需求，选择合适的学习资料进行学习。
这里给出一个学习基础算法（包含排序、图、字符串处理等）的课程链接：https:///home/。
语言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。
对于各个成分的组织形式也是多种多样。
比如对于主、谓、宾，常规的顺序就是：主语→谓语→宾语。
当然也会有：宾语→主语→宾语（饭我吃了）。
这些知识的积累有助于我们在模型构建或者解决具体业务的时候，能够事半功倍，因为这些知识一般情况下，如果要被机器学习，都是非常困难的，或者会需要大量的学习素材，或许在现有的框架下，机器很难学习到。
如果把这些知识作为先验知识融合到模型中，对于提升模型的准确度都是非常有价值的。
在先期的研究中，基于规则的模型，大部分都是基于语言模型的规则进行研究和处理的。
所以这一部分的内容对于自然语言处理也是非常重要的。
但是这部分知识的学习就比较杂一些，因为大部分的自然语言处理工程师都是语言学专业出身，所以对于这部分知识的学习，大部分情况都是靠碎片化的积累，当然也可以花一些精力，系统性学习。
对于这部分知识的学习，个人建议可以根据具体的业务场景进行学习，比如在项目处理中要进行同义词挖掘，那么就可以跟着“百科”或者“搜索引擎”学习同义词的定义，同义词一般会有什么样的形式，怎么根据句子结构或者语法结构判断两个词是不是同义词等等。
深度学习随着深度学习在视觉和自然语言处理领域大获成功，特别是随着AlphaGo的成功，深度学习在自然语言处理中的应用也越来越广泛，大家对于它的期望也越来越高。
所以对于这部分知识的学习也几乎成为了一个必备的环节（实际上可能是大部分情况，不用深度学习的模型，也可以解决很多业务）。
对于这部分知识，现在流行的几种神经网络都是需要学习和关注的，特别是循环神经网络，因为其在处理时序数据上的优势，在自然语言处理领域尤为收到追捧，这里包括单项RNN、双向RNN、LSTM等形式。
同时新的学习框架，比如对抗学习、增强学习、对偶学习，也是需要关注的。
其中对抗学习和对偶学习都可以显著降低对样本的需求，这个对于自然语言处理的价值是非常大的，因为在自然语言处理中，很重要的一个环节就是样本的标注，很多模型都是严重依赖于样本的好坏，而随着人工成本的上升，数据标注的成本越来越高，所以如果能显著降低标注数据需求，同时提升效果，那将是非常有价值的。
现在还有一个事物正在如火如荼地进行着，就是知识图谱，知识图谱的强大这里就不再赘述，对于这部分的学习可能更多的是要关注信息的链接、整合和推理的技术。
不过这里的每一项技术都是非常大的一个领域，所以还是建议从业务实际需求出发去学习相应的环节和知识，满足自己的需求，链接/course/918。
自然语言处理现状随着知识图谱在搜索领域的大获成功，以及知识图谱的推广如火如荼地进行中，现在的自然语言处理有明显和知识图谱结合的趋势。
特别是在特定领域的客服系统构建中，这种趋势就更明显，因为这些系统往往要关联很多领域的知识，而这种知识的整合和表示，很适合用知识图谱来解决。
随着知识图谱基础工程技术的完善和进步，对于图谱构建的容易程度也大大提高，所以自然语言处理和知识图谱的结合就越来越成为趋势。
语义理解仍然是自然语言处理中一个难过的坎。
目前各项自然语言处理技术基本已经比较成熟，但是很多技术的效果还达不到商用的水平。
特别是在语义理解方面，和商用还有比较大的差距。
比如聊天机器人现在还很难做到正常的聊天水平。
不过随着各个研究机构和企业的不断努力，进步也是飞速的，比如微软小冰一直在不断的进步。
对于新的深度学习框架，目前在自然语言处理中的应用还有待进一步加深和提高。
比如对抗学习、对偶学习等虽然在图像处理领域得到了比较好的效果，但是在自然语言处理领域的效果就稍微差一些，这里面的原因是多样的，因为没有深入研究，就不敢妄言。
目前人机对话、问答系统、语言翻译是自然语言处理中的热门领域，各大公司都有了自己的语音助手，这一块也都在投入大量的精力在做。
当然这些上层的应用，也都依赖于底层技术和模型的进步，所以对于底层技术的研究应该说一直是热门，在未来一段时间应该也都还是热门。
之前听一个教授讲过一个故事，他是做parser的，开始的时候很火，后来一段时间因为整个自然语言处理的效果差强人意，所以作为其中一个基础工作的parser就随之受到冷落，曾经有段时间相关的期刊会议会员锐减，但是最近整个行业的升温，这部分工作也随之而受到重视。
不过因为他一直坚持在这个领域，所以建树颇丰，最近也成为热门领域和人物。
所以在最后引用一位大牛曾经说过的话：“任何行业或者领域做到头部都是非常有前途的，即使是打球，玩游戏。
”（大意）个人经验笔者是跟着项目学习自然语言处理的，非科班出身，所以的经验难免会有偏颇，说出来仅供大家参考, 有不足和纰漏的地方敬请指正。
知识结构要做算法研究，肯定需要一定的知识积累，对于知识积累这部分，我的经验是先学数学理论基础，学的顺序可以是代数→概率论→随机过程。