为什么你做不好NLP实战项目?

统计与数据分析实战

共 814字,需浏览 2分钟

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2020-12-12 19:48


“语言理解是人工智能领域皇冠上的明珠。”

——比尔盖茨

自然语言处理是一门综合性的学问,它远远不止机器学习算法。相比图像或语音,文本的变化更加复杂,例如从预处理来看,NLP 就要求我们根据对数据的理解定制一种流程。

相比图像等更偏向感知的智能,不论是承载思想、情感还是推理。随着近年来 UGC 内容的越来越多,NLP 在很大程度上需要解决无结构化的语料怎么让机器更好的理解。因此 NLP 学习起来也有些难度,主要难点为:

语言本身复杂:我们在学习其他语言的时候有各种各样的语法规则,就可以知道让计算机去理解人类的自然语言是多么复杂的一件事情;


语境相关:在不同的语境里面同样的一句话可以有不同的理解;


抽象概念联系:我们在提到一个概念的时候,需要我们对概念的相关抽象概念有一些历史上的认识,比如说以前见过或者以前看过相关的东西才能把它联想起来。

所以人跟人之间的正常交流都需要很多语言本身之外的东西,可以想像让计算机来完成这件事情难度是非常大的。


自然语言包含更高一级的智能能力


那么,我们该怎样学习自然语言处理呢?有什么比较好的路线吗?NLP能做什么?NLP应该如何去学习?


不要怕,推荐你一门《从4大NLP任务谈NLP学习进阶实战》课程,全面概述了NLP四大任务,使得学员对NLP能做什么,要做什么,有一个直观的认识,并且从这四大任务来介绍NLP实战应该如何学习。要准备入行NLP的学员,你们的机会来了。

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