序列標註與分詞演算法
詞嵌入（分布式文字表示）
文字分類
nlp 視覺化
文字檢索
資訊抽取
使用深度學習進行自然語言處理
知識圖譜
文字生成
聊天機械人
語音識別
筆試、面試
參考文獻
隨著人工智慧的快速發展，自然語言處理和機器學習技術的應用愈加廣泛。為使大家對該領域整體概況有乙個系統、明晰的認識，同時入門一些工程實踐，也借csdn為nlp的學習，開發者們搭建乙個交流的平台。我希望能夠通過這個專欄《自然語言處理實戰入門》和廣大nlp愛好者一起學習自然語言處理技術，分享學習資料，打破nlp 技術 的實戰應用壁壘。
由於網路上的教程等，基本都已英文nlp 作為切入點，但本人認為漢語nlp還是有著很多根本性不同的，所以本專欄的所有**與demo也都是圍繞著漢語自然語言處理進行構建。
what is it？
自然語言處理（natural language processing，簡稱 nlp）是人工智慧和語言學交叉領域下的分支學科。
用於分析、理解和生成自然語言，以方便人和計算機裝置進行交流，以及人與人之間的交流
自然語言處理在深度學習的支撐下取得了迅猛發展，總結的過去5年acl文章中自然語言發展的主要工作，包括 word embeddings、lstm、encode decoder、rnn、pre-trainedmodel 等，這些技術推動了自然語言的應用，包括基於神經網路的機器翻譯，預訓練模型演化，閱讀理解技術等。
現在自然語言處理相關專業人才屬於供不應求的狀態，這種狀態是因為過去很長一段時間，高校nlp人才的培養是跟不上業界需求的。畢竟目前國內高校比較有積澱的自然語言處理實驗室不是很多，可能也就二三十家，而對於高校來說，建立乙個學科是需要時間積累的。這就導致了培育人才的速度跟不上工業界的需求。目前，工業界對於能夠理論與實踐相結合、學習能力強、能夠推動產品落地的人才是十分渴求的。通過對企業用人端的分析，以及nlp知識框架分析，我們可以從核心能力、工作能力兩個方面回答：
莫要輕視前置基礎，所有技術都不是一蹴而就的 。希望大家能夠沉下心來，慢慢打磨自己的技術，首先將前置技術融匯貫通。本篇章從搭建 開發環境開始講起，以網路爬蟲作為工程化學習nlp的引入。其次通過學習通用的開源框架，夯實nlp基礎知識，最後帶領大家檢視nlp 工程中常用的資源、語料庫。
「數學上，序列是被排成一列的物件（或事件）；這樣每個元素不是在其他元素之前，就是在其他元素之後。在自然語言處理領域，語句便是序列，對其進行標註是最常見的任務之一，只要涉及對乙個序列中的各個元素進行打標籤的問題，都可以通過序列標註模型解決。
停用詞 知多少？
word2vector顧名思義，其實就是旨在把每個單詞轉化為詞向量，其實很多方式都可以實現這個功能，最簡單的當然就是one-hot了，但是面對無敵龐大的詞庫，直接使用one-hot來進行表示將會面臨很大的記憶體占用和很高的計算時間，於是有了lda、glove以及現在比較新的bert等，都是嘗試通過使用連續的詞向量模型來進行詞向量轉化，從而進行後續的自然語言處理任務。
文字分類用電腦對文字集(或其他實體或物件)按照一定的分類體系或標準進行自動分類標記。 它根據乙個已經被標註的訓練文件集合, 找到文件特徵和文件類別之間的關係模型, 然後利用這種學習得到的關係模型對 新的文件進行類別判斷 。文字分類從基於知識的方法逐漸轉變為基於統計 和機器學習的方法。
文字分類一般包括了文字的表達、 分類器的選擇與訓練、 分類結果的評價與反饋等過程，其中文字的表達又可細分為文字預處理、索引和統計、特徵抽取等步驟。
人眼是乙個高頻寬的巨量視覺訊號輸入並行處理器，最高頻寬為每秒100mb,具有很強的模式識別能力，對可視符號的感知速度比對數字或文字快多個數量級，且大量的視覺資訊的處理發生在潛意識階段.
其中的乙個例子是視覺突變：在一大堆灰色物體中能瞬時注意到紅色的物體。由於在整個視野中的視覺處理是並行的，無論物體所佔區間大小，這種突變都會發生.視覺是獲取資訊的最重要通道，超過50%的人腦功能用於視覺的感知，包括解碼可視資訊、高層次可視資訊處理和思考可視符號。
資訊檢索定義為對使用者做出的查詢進行響應並檢索出最合適的資訊的過程。在資訊檢索中，根據元資料或基於上下文的索引，進行搜尋。搜尋引擎 是資訊檢索的乙個示例，對於每個使用者的查詢，它基於所使用的資訊檢索演算法進行響應。資訊檢索演算法中使用了倒排索引的索引機制。
資訊抽取 （information extraction） 是把文字中包含的資訊進行結構化處理，變成**一樣的組織形式。資訊抽取的主要任務是將各種各樣的資訊點從文件中抽取出來。然後以統一的形式整合在一起，方便後序的檢索和比較。
深度學習是利用多層次神經網路結合機器學習 形成的，使計算機通過自動完成學習過程的一類算 法。其與以設計為主的傳統機器學習相比,不僅實 現了機器學習的自動化，減少了面對不同問題時的 人工設計成本，還增強了對資料中潛在資訊的提取 與分析能力。
在深度學習技術成熟之前，機器學習主要使用 的演算法建模是帶有一層或是沒有**節點的，如條件隨機場(conditional random field,crf)、支援向 量機(support vector machine, svm)及最大嫡模型 (maximum entropy,me)等。這些帶有一層或是沒 有**節點的建模在面對結構複雜的資料泛化問題
精確度的需要⑵。2023年，深度學習 被用於手寫文字識別的領域,並取得了很好的效果。 此後，深度學習的方法也被用於解決自然語言處理 (nlp)領域中的問題2023年到2023年，深度 神經網路(deep neural network,dnn)被應用在圖 像識別領域和語音識別領域,並取得了顯著的成績。 但是，由於自然語言處理領域待解決的問題的複雜 性、多樣性以及對訓練資料海量的要求，導致深度學 習在該領域還沒有重大的突破。
２０１２ 年，谷 歌 提 出 了 知 識 圖 譜 （knowledge graph）的概念，為世界知識和領 域知識的構建提供了乙個可資借鑑的手段。
知識圖譜的基本組成是由頭實體、尾實體和兩者之間的關 系組成的三元組關係。目前，對知識圖譜 的研究應用主要 包括通用知識圖譜和垂直領域知識圖譜。
典型的通用知識圖譜有 google knowledgegraph、 dbpedia、ｃｎ－dbpedia、ｘｌｏｒｅ等。雖然通用知識圖譜收集了大量的領域知識，但是受到概念約束，無法完整描述比較複雜 的領域知識。垂直領域知識圖譜在領域知識的描述方面優於通用知識圖譜，但常採用手工構建方法，因此其構建成本很高。
文字生成目前主要試用的是gpt-2 模型
基本上只要了解 transformer 架構，你馬上就懂 gpt-2 了。
自動問答系統在回答使用者問題時，首先要正確理解使用者所提出的問題，抽取其中關鍵的資訊，在已有的語料庫或者知識庫中進行檢索、匹配，將獲取的答案反饋給使用者。這一過程涉及了包括詞法句法語義分析的基礎技術，以及資訊檢索、知識工程、文字生成等多項技術。
縱觀自動問答發展歷程，基於深度學習的端到端的自動問答將是未來的重點關注，同時，多領域、多語言的自動問答，面向問答的深度推理，篇章閱讀理解以及對話也會在未來得到更廣闊的發展
語音識別技術就是讓機器通過識別和理解過程把語音頻號轉變為相應的文字或命令的技術。
主要有基於動態時間規整(dtw)演算法、基於非引數模型的向量量化(vq)方法、基於引數模型的隱馬爾可夫模型(hmm)的方法、基於人工神經網路(ann)和支援向量機等語音識別方法。
go語言示例（總目錄）
本帖子內容都是翻譯自此 翻譯水平有限，請多見諒 內容如下 go語言示例 go語言是乙個開源的語言。專為簡單,迅速的編譯可靠的軟體而設計。本例具有操作介紹和注釋，你可以直接看第乙個例子或者通過下面的列表 hello world values variables constants forif else...
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機器學習入門筆記是我參考周志華老師的 機器學習 西瓜書 李杭老師的 統計學習方法 第二版以及課程教材等資料寫的。該目錄主要記錄關於機器學習和演算法基本概念的部落格鏈結。好好學習，好好努力，希望自己能夠堅持下去！機器學習的基本概念和相關術語 機器學習入門筆記 一 模型效能評價與選擇 機器學習入門筆記 ...
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