為什么自然語言處理很難？這是非常困難的，但它比前20年自然語言處理的進(jìn)步要好得多。最近，因為我們想研究人工智能自然語言處理項目，我們一直在閱讀相關(guān)書籍，從數(shù)學(xué)的奧秘，統(tǒng)計理論，概率論等。！讀了這么多書

為什么自然語言處理很難？

這是非常困難的，但它比前20年自然語言處理的進(jìn)步要好得多。最近，因為我們想研究人工智能自然語言處理項目，我們一直在閱讀相關(guān)書籍，從數(shù)學(xué)的奧秘，統(tǒng)計理論，概率論等。！讀了這么多書之后，我發(fā)現(xiàn)很多東西都取決于你的堅實基礎(chǔ)。為什么自然語言處理的頭20年如此困難，或者沒有進(jìn)展？簡單地說，人的習(xí)慣性思維決定了你對事物的理解方式。

在過去的20年里，科學(xué)家對自然語言處理的研究一直局限于或局限于人類學(xué)習(xí)語言的方式。簡而言之，就是用計算機(jī)來模仿人腦。當(dāng)時，大多數(shù)科學(xué)家認(rèn)為，機(jī)器要翻譯或識別語音，就必須讓計算機(jī)理解我們的語言，而要做到這一點，就必須讓計算機(jī)有能力模仿人類什么樣的智慧，這是人類理解的普遍規(guī)律，我們不應(yīng)該嘲笑他們，因為只有這樣的試錯，才能取得今天的成就。

現(xiàn)在，語音識別和翻譯已經(jīng)做得很好了，但是很多不在我們機(jī)器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域的人仍然錯誤地認(rèn)為語音識別和翻譯是通過理解自然語言的計算機(jī)來實現(xiàn)的，而這實際上是通過數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)來實現(xiàn)的。

從規(guī)則到統(tǒng)計的進(jìn)步是人類對事物理解的突破。統(tǒng)計語言模型的建立是當(dāng)今自然語言處理的基礎(chǔ)和關(guān)鍵，但許多事物都會有其固有的缺陷，無法改變。

數(shù)的關(guān)系，公式的計算，n元模型在語言模型中的定位，為什么馬爾可夫假設(shè)中n的值這么小，涉及的知識太多，我這里不能一一回答。我只想說，純自然語言處理不像以前那么混亂，現(xiàn)在比以前好多了。困難不在于它本身，而在于它涉及太多的知識點。。。。

人工智能自然語言處理就業(yè)形勢與行業(yè)發(fā)展前景如何？

自然語言處理與計算機(jī)視覺、個人虛擬助理、智能機(jī)器人、語音識別一起，將成為未來國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的五大趨勢。從投資的角度來看，自然語言處理也是投資最多的領(lǐng)域之一。

隨著人工智能的不斷發(fā)展，它還可以在金融行業(yè)的分析中發(fā)揮至關(guān)重要的作用，如關(guān)注市場變化的線索、預(yù)測價格趨勢、評估市場風(fēng)險等。然而，要實現(xiàn)人工智能在金融業(yè)的全場落地，首先要做的是自然語言處理技術(shù)。這項技術(shù)是重點和難點。

自然語言處理可以實現(xiàn)計算機(jī)與人之間的自然語言交流。它是一門綜合語言學(xué)、計算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)的科學(xué)。它是計算機(jī)科學(xué)、人工智能和語言學(xué)研究計算機(jī)與人類語言相互作用的領(lǐng)域。說白了，人工智能可以理解人。

隨著智能領(lǐng)域分工的日益清晰，各大企業(yè)已經(jīng)從最初的競爭模式轉(zhuǎn)變?yōu)楹献髂Ｊ?，實現(xiàn)雙贏，自然語言處理技術(shù)也越來越受到大家的青睞。

可以預(yù)見，未來20年，自然語言處理將成為人工智能應(yīng)用的最大突破之一。近年來，知識地圖在搜索領(lǐng)域占有一席之地，在快速推廣中，一是多領(lǐng)域關(guān)聯(lián)，二是知識整合。自然語言處理與知識映射相結(jié)合的趨勢在未來很有可能。

如上所述，人工智能自然語言處理涉及廣泛的技能和技術(shù)領(lǐng)域?？梢院敛豢鋸埖卣f，一個自然語言處理工程師必須是一個全面的人才。他必須掌握人工智能領(lǐng)域的大部分技術(shù)，所以真正從事這一領(lǐng)域的人才很少?，F(xiàn)在城市里從事自然語言處理的大部分人都是非理科類背景的，要么在工作中自學(xué)，要么跟著項目一起爬出來，所以從事自然語言處理的專業(yè)人士，產(chǎn)業(yè)發(fā)展是非常客觀的。