自然语言处理算法工程师的技术图谱和学习路径

一、基础阶段：构建核心知识体系

1. 数学与编程基础

   • 数学：线性代数（矩阵运算）、概率论（贝叶斯定理、统计推断）、信息论（熵、交叉熵）；
   • 编程语言：Python为主，需掌握面向对象编程、数据结构（链表、树、图）与算法（动态规划、贪心算法、排序算法）；
   • 工具库：NumPy、Pandas用于数据处理，Matplotlib用于可视化。

2. 语言学基础

   • 理解语言结构：形态学（词干提取、词形还原）、句法分析（上下文无关文法、依存分析）、语义学（词义消歧、WordNet）；
   • 掌握文本预处理技术：分词、词性标注、正则表达式应用。

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二、进阶阶段：掌握NLP核心技术

1. 经典NLP算法