自然语言处理(NLP)作为人工智能的重要分支,面临着语言复杂性、语境相关性和抽象概念理解等挑战。本文介绍了NLP的学习路径及实战应用,帮助读者了解如何克服难点。
“语言理解是人工智能领域皇冠上的明珠。”
——比尔盖茨
自然语言处理是一门综合性的学问，它远远不止机器学习算法。相比图像或语音，文本的变化更加复杂，例如从预处理来看，NLP 就要求我们根据对数据的理解定制一种流程。
相比图像等更偏向感知的智能，不论是承载思想、情感还是推理。随着近年来 UGC 内容的越来越多，NLP 在很大程度上需要解决无结构化的语料怎么让机器更好的理解。因此 NLP 学习起来也有些难度，主要难点为：
语言本身复杂：我们在学习其他语言的时候有各种各样的语法规则，就可以知道让计算机去理解人类的自然语言是多么复杂的一件事情；
语境相关：在不同的语境里面同样的一句话可以有不同的理解；
抽象概念联系：我们在提到一个概念的时候，需要我们对概念的相关抽象概念有一些历史上的认识，比如说以前见过或者以前看过相关的东西才能把它联想起来。
所以人跟人之间的正常交流都需要很多语言本身之外的东西，可以想像让计算机来完成这件事情难度是非常大的。
自然语言包含更高一级的智能能力
那么，我们该怎样学习自然语言处理呢？有什么比较好的路线吗？NLP能做什么？NLP应该如何去学习？
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