什么是自然语言处理为人知的应用场景(自然语言处理)

导语：什么是自然语言处理

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。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。

自然语言处理学习基础路线

一、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，下面介绍几个重要的分支。

1、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。

2、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。比如要推断一个拼音可能的汉字，、词性标注的问题。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。

3、信息论

信息论作为一种衡量样本纯净度的有效方法，对于刻画两个元素之间的习惯搭配程度非常有效。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，所以信息论在自然语言处理中也有非常重要的作用。

二、数据结构与算法

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。这一部分的内容也是比较多的，这里也做一个简单的介绍和说明。

1、数据结构

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。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、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。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，根据具体的业务场景进行研究学习，把这些知识作为先验知识融合到模型中，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语言处理领域大获成功，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。学习和关注目前流行的几种神经网络，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。同时新的学习框架，比如对抗学习、增强学习、对偶学习，也是值得关注的对象。

本文内容由小岑整理编辑！