上面也说了人工智能自然语言处理所涉猎到的技能和技术领域非常广泛，毫不夸张地说，一名自然语言处理工程师一定是个全能型人才，要掌握大部分的人工智能领域技术，所以真正从事这方面的人才也非常少，现在社会上从市自然语言处理的人大部分都是非科班出身，不是工作中自学的就是跟着项目一起摸爬滚打出来的，所以从事自然语言处理的专业人士，行业发展是非常客观的。
如何系统性地学习NLP自然语言处理？
自然语言处理(NLP)是人工智能领域从感知智能迈向认知智能领域最关键的技术之一。自然语言处理融合了语言学、计算机科学、人工智能等多种科学，最主要的目的是解决“让机器可以理解自然语言”的问题。要知道，认知智能到目前为止，都还只是我们人类独有的“特权”与技能，因此，被誉为人工智能皇冠上的明珠。如果想系统学习并掌握自然语言处理这一技能，在东方林语看来，需要我们从理论与实战两个维度同步努力才可以。
必须掌握的一些理论知识1.必须要掌握的一些数学基础知识具体来说主要包括:微积分、线性代数、概率论和统计学四大基础课程。尤其是需要掌握概率论、信息论、贝叶斯法则等这些最基本知识。2.必须的机器学习知识最优化模型是人工智能机器学习的“核心与灵魂”，几乎每个价值巨大的技术学习模型背后，本质上都是一个最优化模型。
科技抽象于生活，科技也是为了更好的服务生活。每个机器学习模型背后都是一个最优化问题。为了寻找这个世界里的最优解，我们需要掌握最大似然估计/最大后验估计、梯度下降法等基础知识。为了让机器可以像人一样思考，对机器学习、深度学习等框架，要有一个系统的了解。另外需要重点掌握逻辑回归/因子分解机，最大熵模型/条件随机变换场，主题模型、各种预训练模型等机器学习模型的相关概念、原理、优劣势、具体应用场景等相关内容。
必须掌握的一些实战知识1.大数据相关的一些基础知识具体包括Linux操作系统、分布式系统、Hadoop等计算机基础知识。2.围绕NLP相关知识，需要掌握的一些术语。具体包括如下术语与知识点:tf/df/idfIG/CHI/MIPageRank相似度计算3.系统了解搜索引擎是如何搭建的包括搜索引擎原理、搜索引擎架构、搜索引擎的核心模块等，并了解搜索引擎的最主要盈利模式，广告系统是如何搭建的。
4.了解如何让机器猜的更准为了让机器猜的更准，需要掌握几种关键的算法。比如:基于协同过滤的推荐算法基于内容的推荐算法混合推荐算法让机器理解人类的语言，是一件非常困难的事情。比如词法分析、句法分析、语义分析、知识库等，每个环节都很关键，任何一个环节机器“理解”不到位的话，就会“失之毫厘差之千里”。借助自然语言处理与知识图谱等这些人工智能领域的细分技术，实现从感知智能向认知智能的迈进。
自然语言处理（NLP）包含哪些内容？
目前，NLP的主要研究范围与方向有以下几个方面：1、信息检索2、机器翻译3、文档分类4、问答系统5、信息过滤6、自动文摘7、信息抽取8、文本挖掘9、舆情分析10、机器写作11、文本朗读12、语音合成13、语音识别14、自动分词15、词性标注16、句法分析17、自然语言生成18、信息抽取另外，自然语言处理的数据为文本数据，主要有以下5种类型的处理：1、分词：我们一般处理的自由文本有中文、英文等，词为文本的基本单位，然而分词当然是NLP中最重要的步骤。
分词算法分为词典方法和统计方法，其中基于词典和人工规则的方法是按照一定的策略将待分析的词与词典中的词条进行匹配(包括正向匹配、逆向匹配和最大匹配)。统计方法是基本字符串在语料库中出现的统计频率，典型的算法有HMM、CRF等，其中CRF相比HMM有更弱的上下文无相关性假设，理论上效果更好一些。英文以空格为分割符，因此不需要进行分词的操作(片面看法，特殊情况仍然需要分词操作)，例如一些复合词也需要识别。
2、词性标注对于词性标注，首先需要定义词性的类别：如名词、动词、形容词、连词、副词、标点符号等等。词性标注是语音识别、句法分析、信息抽取技术的基础技术之一，词性标注是标注问题，可以采用最大熵、HMM、CRF等具体算法进行模型的训练。在自动问答系统中，为了提高用户问题匹配后端知识库的召回率，对一些关键词进行过滤，包括连词、副词对于全文检索系统理论上可以通过对用户输入的查询条件进行词性过滤，但由于全文检索是基于词袋的机械匹配，并采用IDF作为特征值之一，因此词性标注的效果不大。
3、句法分析句法分析的目的是确定句子的句法结构，主谓宾、动宾、定中、动补等。在问答系统和信息检索领域有重要作用。4、命名实体识别命名实体识别是定位句子中出现的人名、地名、机构名、专有名词等。命名实体属于标注问题，因此可以采用HMM、CRF等进行模型的训练。基于统计的命名实体需要基于分词、词性标注等技术。
实体命名定义了五大类型：设施(FAC)、地理政治实体(GPE)、位值(LOC)、人物(PER)。在实际应用中，可以根据自己的业务需求，定义实体类别，并进行模型训练。5、实体关系抽取实体关系抽取是自动识别非结构化文档中两个实体之间的关联关系，属于信息抽取领域的基础知识之一。近年来，搜索领域流行的知识图谱技术是构建实体关系。
人工智能自然语言处理就业形势与行业发展前景如何？
自然语言处理与计算机视觉、私人虚拟助理、智能机器人和语音识别一起并成为未来国内人工智能行业发展的五大趋势。从投资来看，自然语言处理也是获得投资最多的领域之一。人工智能不断发展，对金融行业分析也能起到至关重要的作用，比如关注市场变动线索、预测价格趋势、评估市场风险等，但要、人工智能在金融行业真正实现全场景落地，首先要搞定的就是自然语言处理技术。
这一技术是关键，也是难点。自然语言处理能实现计算机与人之间的自然语言交流，是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学，是计算机科学、人工智能、语言学关注计算机和人类语言之间相互所用的领域。说白了就是让人工智能可以听懂人话。随着智能领域的产业分工日渐明确，各大企业已经从最开始的竞争模式转为了合作模式，实现双赢，自然语言处理技术这一块也越来越被大家所看好。
可预见的是，未来二十年内，自然语言处理将会成为人工智能应用最大的突破口之一，最近知识图谱在搜索领域已经有一席之地，并在火速推广中，一种是要关联很多领域，一种是进行知识整合，这样看来未来很有可能将自然语言处理与知识图谱相结合的趋势。上面也说了人工智能自然语言处理所涉猎到的技能和技术领域非常广泛，毫不夸张地说，一名自然语言处理工程师一定是个全能型人才，要掌握大部分的人工智能领域技术，所以真正从事这方面的人才也非常少，现在社会上从市自然语言处理的人大部分都是非科班出身，不是工作中自学的就是跟着项目一起摸爬滚打出来的，所以从事自然语言处理的专业人士，行业发展是非常客观的。
自然语言处理(NLP)中，中文和其他语言相比有什么特别之处？
NLP的目的是希望计算机能够理解人类语言，并提供智能服务。在中文的语言环境里，“词”是构成语法的基本单位，绝大多数的NLP任务都依赖分词的结果。中文和英文有很大的不同，英文是以空格作为分隔符的，而中文是字与字直接连接在一起，这就造成了中文分词要比英文分词难度要大的多了。中文分词经历了20多年的发展，一路上克服了各种困难，我梳理了一下主要4个难题：1. 中文语言里词界定标注不够清晰和统一，比如：“改革开放”可以整体切分，也可以切分成“改革”和“开发”。
2. 人工规则和统计学习孰优孰劣。3. 中文歧义问题，比如：“乒乓球拍卖完了”可以切分成“乒乓球/ 拍卖/ 完/ 了”，也可以切分成“乒乓球拍/ 卖完/ 了“。4. 中文的新词发现，比如：各种网络新词、人名、品牌名等等。综上所述，中文的NLP要比英文类语言难很多，但中文分词之后其实就与其它语言没收什么太大的区别了。
