1樓：寶69751嗇透
1.宗成慶《統計自然語言處理處理》很全面，基本上涉及了自然語言處理的所有知識。
2.《natural language processing with python》非常實用的工具書，叫你怎麼用python實際進行操作，上手處理文字或者語料庫。以下兩本書都是我在我們學校借的英文原版，如果找不到可以去搜中文譯本～
3. 稍微進階一點的 philipp koehn 《statistical machine translation》如果你對機器翻慎缺譯感興趣，可以繼續看這本這本書的中文版也是宗成慶老師翻譯的，可以去找找。
4.更新兩本這幾天剛好在看的，《程式設計集體智慧》，應該也是可以找到中文翻譯版pdf的，主要圍繞機器學習這一領域來加深你的程式設計功底，每乙個例子都有非常完整的**，可以學習到很多！
5.《pattern recognition and machine learning》沒啥好介紹的，機器學習經典凱枯書籍～但是晦澀，晦澀，晦澀寬孫辯…入坑需謹慎。
自然語言處理包括哪些內容
2樓：暢熙厹
自然語言處理包括內容如下：
1、自然語言處理（natural language processing，nlp）是電腦科學領域與人工智慧領域中的乙個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通訊的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、電腦科學、數學於一體的科學。
2、因此，這一領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，所以它與語言學的研究有著密切的聯絡，但又有重要的區別。自然語言處理並不是一般地研究自然語言，而在於研製能有效地實現自然語言通訊的計算機系統，特別是其中的軟體系統。因而它是電腦科學的一部分。
3、語言是人類區別其他動物的本質特性。在所有生物中，只有人類才具有語言能力。人類的多種智慧型都與語言有著密切的關係。
人類的邏輯思維以語言為形式，人類的絕大部分知識也是以語言文字的形式記載和流傳下來的。因而，它也是人工智慧的乙個重要，甚至核心部分。
4、用自然語言與計算機進行通訊，這是人們長期以來所追求的。因為它既有明顯的實際意義，同時也有重要的理論意義：人們可以用自己最習慣的語言來使用計算機，而無需再花大量的時間和精力去學習不很自然和習慣的各種計算機語言。
什麼是自然語言處理
3樓：波斯貓
什麼是自然語言處理如下：
自然語言處理技術有標記化、刪除停止詞、提取主幹、單詞嵌入、詞頻-逆文件頻率、主題建模、情感分析。
1、標記化（tokenization）
標記化指的是將文字切分為句子或單詞，在此過程中，我們也會丟棄標點符號及多餘的符號。
這個步驟並非看起來那麼簡單。舉個例子：紐約（new york）一詞被拆成了兩個標記，山滾但紐約是個代名詞，在我們的分析中可能會很重要，因此最好只保留乙個標記。
在這個步驟中要注意這一點。
標記化的好處在於，會將文字轉化為更易於轉成原始數字的格式，更合適實際處理。這也是文字資料分析顯而易見的第一步。
2、刪除停止詞（stop words removal）
在標記化之後，下一步自然是刪除停止詞。這一步的目標與上一步類似，也是將文字資料轉化為更容易處理的格式。這一步會刪除英語中常見的介詞，如「and」、「the」、「a」等。
之後在分析資料時或掘，我們就能消除干擾，專注於具有實際意義的單詞了。
通過比對定義列表中的單詞來執行停止詞的刪除非常輕鬆。要注意的重要問題是：並沒逗團餘有普天皆適的停止詞列表。因此這個列表一般是從零開始建立，並針對所要處理的應用執行了定製。
什麼是自然語言處理（nlp）的未來前景？
4樓：柯柯子分享生活
自然語言處理(nlp)是人工智慧領域中的重要分支，其未來前景非常廣闊。
一方面，隨著技術的不斷發展，nlp的應用領域將越來越廣泛，包括但不限於智慧型客服、智慧型翻譯、自動摘要、資訊抽取、智慧型寫作、智慧型問答等。這些應用將會為人們的生活和工作帶來巨大的便利和效率提公升。
另一方面，nlp技術的發展還將帶來新的研究方向和挑戰。隨著人們對智慧型互動體驗的要求不斷提高，nlp技術需要不斷地優化和改進，例如更加準確的語返數義理解、更餘晌加自然的語音互動、更加智慧型的對話管理等。同時，nlp技術還需要不斷考慮與其他技術的融合，例如計算機視覺、機器學習等，以實現更加複雜和智慧型的應用場景。
綜上所述，nlp的未來前景非常廣闊，其漏毀首技術革新和應用領域的發展將會給我們帶來更加智慧型和便捷的生活和工作體驗。
5樓：
自然語言處理（nlp）是目前人工智慧領域內的乙個重要方向，它的目的是實現人和計算宴舉機程式之間使用自然語言（漢語、英早畝語等語言）進行有效通訊。
未來nlp可應用在家用電子裝置、工業控制裝置中，與人類的互動，會更容易、更易用。
我不認為nlp應用在客戶服務是個好主意，當陸祥森你發現在和機械人對話時，內心就會生成厭惡感。
6樓：網友
什麼是自然液州語言處理（nlp）的未來前景？如今，北生所又走到了乙個新的十字路口。王曉東說，北生所二期已經落成，實驗室還要讓埋仿繼續擴張，後續需要更多資金支援，這些錢從哪兒來，仍是擺在面前的一道難題。
北生所現在是否還承擔著體制改革試驗田的重任？它到底是一傢什麼性質的研究機構？這些都還沒有定論。
這種傳統也得到了傳承。別人家孩子小時候同學聚會是去踏青、逛公園，錦州孩子從小學開始，同學聚會就是海邊燒烤。有人帶炭，有人帶爐子，有人帶串兒，有人帶佐料，分工配合，革命友誼從小就在燒烤中建立了。
所以，在外地上學工作的錦坦纖州孩子回到錦州，跟同學的聚集地永遠都是燒烤店。
自然語言處理教材？內容？方向？
7樓：網友
曼寧的《自然語言處理》算是啟蒙。
其實基礎還是機器學習、統計等，統計方面看看外普尼克的《統計學原理》，機器學習搜一下亞馬遜，第一本就是。
涉及內容，無外乎是詞法，包括切詞、命名實體識別、句法分析、淺層語義分析、文字分類、tdt（topic detection and traking）等。在曼寧的《自然語言處理》中都有提及。
深入瞭解，就是看機器學習和模式識別相關的書籍，另外看看《bayes 網路》加深內功。離散數學或者形式化語言等，我一直沒看出對於nlp有什麼好處。
人工智慧可以忽略，最多瞭解一下「深度學習」理論。資訊檢索，你看了白看，不如自己用c實現乙個簡單的，就全部瞭解了。現在國內最牛的實驗室——自然語言處理部，有興趣可以來嘗試過來實習。
深度學習在自然語言處理方面的運用有哪些？
8樓：寶60745吮虐
目前，模型方面有兩種大的型別，一是基於檢索的 retrieval-based models ，二是生成式的 generative models 預先定義好知識庫，根據輸入和上下文語境，使用啟發式演算法在預先準備好的知識庫中檢索並生成答案。啟發式的檢索算派攜法簡單的如基於規則的表示式匹配，複雜點的用機器學習分類器。這種系統不會生成新的文字內容，它只是在預定義好的文字集中挑選「最適合」的應答。
generative models 不依賴預定義的知識庫備高，實現起來也更難。兩種模型都各有所長，但也仿羨尺有缺點。兩種模型中都有用到深度學習的地方，研究方面更傾向於和generative models結合，比如sequence to sequence（[ sequence to sequence learning with neural networks）模型能生成文字，看起來也更智慧型。
產品方面更多使用retrieval-based models，因為後者更容易實現，不會有語法錯誤，同時也限定了應用場景，以減小準備知識庫的開銷。
9樓：賣萌
現在neural network這麼火，基本上你能想到的nlp task都被刷過了。只是跟vision那邊用到的network相比不一定很「深」。下面列一些有代表性的工作：
機器翻譯（machine translation） 的頁面。事實問答（factoid question answer）例如提問「誰是現任美國**」 「歐巴馬」 的頁面 的頁面。社群型別問答（community-based question answering），幫你找到乙個語義上儘量類似的提問、或者。
的頁面語法解析（syntactic parsing）輸入乙個句子，分析句子的語法結構的頁面。資訊提取、序列標註（information extraction / tagging）從罩氏句手悶肆子中抽取特殊片段（比如人名），或者標註每個單詞型別（例如詞性標註）的頁面 的頁面。分類問題畢轎：
情感分析，文件分類比如判斷**京東商品評論是正面的還是負面的；當前新聞是體育相關還是財經相關等等。推薦系統：文件推薦，娛樂內容推薦(電影等， 用text mining)。
自然語言處理綜論的圖書目錄
第1章 導論 1.1 語音與語言處理中的知識 1.2 歧義 1.3 模型和演算法 1.4 語言.思維和理解 1.5 學科現狀與近期發展 1.6 語音和語言處理簡史 1.6.1 基礎研究 20世紀40年代和20世紀50年代1.6.2 兩個陣營 1957年至1970年1.6.3 四個範型 1970年至1...
大自然語言有哪些，大自然有哪些語言，請舉例
林裡來呢？而且，它又是怎樣穿過茂密的森林的呢？誰如果認識大自然的文字，就會立刻說出，這叫做漂礫 漂礫 l 冰川消融後沉積下來的巨大石塊，上面常有冰川擦痕。礫，碎石。它不是人搬來的，而是冰搬來的。這些冰川從寒冷的北方爬過來，沿路把岩石砸碎，並且把砸下來的碎石塊帶著一起走。這是好久以前的事了，當時這兒還...
大自然語言有哪些，日常生活中有哪些大自然的語言？
1萬個為什麼 青蛙挖洞，秋天就在眼前。 吾輩乃旭 u還好還好哈還好還好哈呵呵哈哈呵呵 一 一 得得得 喻發富 雨中聞蟬叫，預告晴天到現在都沒有看到我的也是這個意思嗎？我。早秋聞蟬叫，晚秋迎雨場。麻雀囤食要落雪。這些都是大 自然的語言 啊！聽，她在說話。白雲，螞蟻，蝌蚪，大雁，雨中聞蟬叫，預告晴天到。...