自然語言處理是一門用於理解人類語言、情感和思想的技術，被稱為是人工智慧皇冠上的明珠。

隨著深度學習發展，自然語言處理技術近年來發展迅速，在技術上表現為BERT、GPT等表現極佳的模型；在應用中表現為chatbot、知識圖譜、輿情監控等基於NLP技術的產品在市場上的大規模出現。

基於此，各類公司開始出現NLP演算法工程師的需求，待遇在軟體工程師崗位中處於相當上游的水平。

基於此，不少同學和工程師有學習NLP的願望，本文對首先NLP做一個簡單的介紹；然後，作為一個過來人，為初學NLP的同學提供一些必要的建議。

文末有我們的公眾號的二維碼，掃描關注，可以領取系統的NLP資料。

作者&編輯 | 小Dream哥

1  NLP簡介

每次與行外之人談起自然語言處理（Natural Language Process，NLP），對方往往都是一片茫然。因此，常常感到很苦惱，如何跟一個從未接觸過NLP的人，解釋NLP到底是什麼？畢竟這是一門這麼重要的技術（學科），它的發展與應用，會極大的影響這個世界上的每一個行業，每一個人。

那麼，到底什麼是NLP呢？所謂自然語言處理，就是用計算機（或者其他計算單元，以下類似）來處理人類的自然語言。那麼要理解NLP，首先要理解什麼是自然語言。所謂“自然語言”，是相對於計算機語言（計算機能夠理解的語言，如彙編、C語言等）而言的，人類日常使用的語言，例如我們都講的中文，國際語言英文，各地的方言。那麼為什麼會有NLP這樣一個專門的學科（在各大高校都有專門的學科）來研究如何用計算機來處理自然語言呢？

因為計算機設計之初主要是用於計算，或者完成某一項有明確規則任務。所以計算機語言與人類日常使用的語言存在很大的差異，計算機不能直接理解人類語言的含義，即不能直接同人類進行溝通。長期以來，計算機都不能很好的理解人類的語言，通常是程式設計師寫一些規則去籠統的對語句進行一些判斷和處理。如何讓計算機聽懂人話，同人交談，甚至理解人的情感和文化，這就是NLP要做的事情。

人類語言承載了人的思考、文化等，也是每個人對外互動和表達的最主要手段。NLP就是為了解決這樣一個問題而出現的技術。他希望能夠使得計算機理解人類的語言，甚至是語言背後的文化、意圖與情感。例如說，當你說“我餓了”，計算機能夠明白你肚子餓了，並且提出幫你定外賣；當一個女孩子說“我想要蘋果”的時候，計算機能夠結合當時的情境，明白女孩子說的蘋果，到底是水果，還是手機。

2 NLP演算法工程師必備技能 

自然語言處理(NLP)是一門複雜而且艱難的學科，之前提過NLP要做的事情，就是讓計算機聽懂人話，同人交談，甚至理解人的情感和文化。因此，NLP是一門交叉學科，它涉及語言學、電腦科學以及人工智慧等學科。

那麼，該如何從一個小白，入門成為一名合格的NLP演算法工程師需要哪些技能呢？

筆者總結了一下，成為一名合格的NLP演算法工程師，需要掌握如下的基本技能：

1）掌握必要的數學基礎及熟練的程式設計能力；

2）熟練使用python進行資料處理；

3）瞭解深度學習的理論基礎；

4）熟悉NLP中常用的深度學習模型；

5）熟練掌握至少一種深度學習平臺框架，如tensorflow、pytorch或keras等；

6）熟悉樸素貝葉斯、HMM、CRF等NLP中常用的機器學習演算法；

7）熟練掌握NLP中分詞、NER，情感分析、語義匹配等幾種基本任務常用的模型及方法。

有的同學看到如此多的內容和技能或許會退縮，但是正是這些都頗具難度的內容，構築了這個行業的壁壘，一個一個啃下去，勝利就屬於你。

4 入門指引

1）從深度學習理論開始，迅速切入

深入瞭解感知器與神經網路的基本理論，包括正向傳播，反向傳播，誤差，損失函式，梯度等概念。這是深度學習理論最基礎也是最重要的部分。通過這部分內容的學習，你可以檢驗你是否適合進一步深入AI領域；深入瞭解之後，也可以迅速建立起學習的資訊，如果你有一種“原來所謂的人工智慧，深度學習也不過如此”的感覺，學習的目標就達到了。

其中，可能有的同學需要補充學習一些數學微分方面的知識。

2）熟練掌握python

熟練掌握python，基本任務是能夠用python自己實現一個簡單的全連線前饋神經網路，實現正向傳播，反向傳播等。

如果沒有程式設計基礎，務必要好好學習基本的資料結構和演算法。

3）熟悉深度學習中，幾種常用的特徵抽取器，機器在深度學習框架的使用

深入理解CNN，RNN，LSTM等NLP中常用的特徵抽取器的原理及實現。

熟悉一種深度學習框架，並熟練掌握上述模型在該框架上的使用，推薦tensorflow。

4）瞭解幾個較為基本的NLP任務的理論及實現

在NLP中，分詞，詞向量，NER，文字分類是最基本的幾個概念和任務。熟練掌握這幾個任務，就基本能夠系統理解NLP的大部分概念和玩法。

分詞對於中文自然語言處理來說，是最基本的步驟。需瞭解基本的分詞理論及熟練掌握現在常用的分詞工具用法。

稠密式詞向量出現是NLP發展過程中非常重要的事件，需要深入理解詞向量的理論，深入理解word2vec訓練詞向量的原理。熟悉gensim等製備詞向量的工具。

NER及文字分類是非常重要的NLP基本任務，需要非常熟練的掌握一種常用的方法。以NER為例，如今比較流行的基於CNN或者LSTM的模型，是必須要熟練掌握的。

這期間，會涉及資料預處理等繁雜的事項，需要你能夠熟練掌握用python進行資料處理。

5）查漏補缺，學習基本的機器學習演算法

當你對整個NLP有一個基本的認識之後，這個時候再來看一些基本的機器學習演算法，會更有效率，也更能看出門道，知輕重。面試常問的機器學習演算法有HMM，CRF，SVM，樸素貝葉斯等。

6）掌握一種更復雜的NLP任務

 更復雜的NLP任務包括對話機器人，機器翻譯，知識圖譜等，他們往往是多種NLP任務和軟體系統的綜合。通過掌握一種複雜的任務，你能夠更能實際瞭解NLP這門技術的邊界和實際應用場景。

通過這些複雜的任務，你可以瞭解到一些比較新的NLP技術，例如attention，seq2seq，transformer等。

7）逐漸瞭解現在NLP中最火爆的預訓練模型

GPT，BERT，XLNET是現在NLP從業者必須要了解的東西，他們很可能是NLP的未來。甚至，BERT已經在產業界有了很多的實際應用。

必須要深入瞭解他們的歷史，原理，實現以及實際應用。

8）選定你的研究方向，不斷跟進，不斷補充自己的不足

到這裡，你基本掌握了作為一名NLP工程師應該掌握的東西，你可以根據你的實際情況，選擇你要研究和跟進的方向。可以是最基礎的NER，語義匹配等；也可以是複雜的聊天機器人，知識圖譜等。

NLP是一門快速持續發展的學科和技術，你必須不斷學習，才能跟上腳步。

還有一個建議，注重你的工程能力的提升，多刷一刷leetcode。

總結

自然語言處理是一門非常複雜的學科和技術，要掌握他不是一件輕鬆的事情，需要相當長一段時間的投入和努力。同時，他也是極具意義和前景的技術，相信在學習過程中，你能獲得很多的成長和樂趣。

最後，想要學習的同學，可以掃描如下二維碼，關注公眾號“科學揚聲器”，輸入“NLP學習資料”獲取系統的學習資料。

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