NLP是什么？

CV是computer vision（机器视觉），是图像算法相关。NLP是natural language processing（自然语言处理），是文本算法相关。无线电通讯的算法应该是信号处理类的。

NLP是三个英文字母的缩写，分别是N是neuro神经，L是linguistic语言，P是programming程式，意思译为“身心语法程式学”或“神经语言程序学”；

NLP是心理学的概念，其技术是一门综合性的学问，它本身就综合了催眠治疗，完型治疗，萨提亚家庭治疗等学问，同时创出了这三者都不具备的独特性；一般用于树立自信，压力疏导，有效沟通，消除创伤，增进家庭以及通过心理调节达到减肥等目标，在一些国家甚至运用于间谍培训，同时，NLP也被公认为最有效提升个人和公司竞争力的学问之一。

New Code NLP是一套原理、信念和技术，其核心为心理学、神经学、语言学与人类感知，安排组织以使之成为系统化模式，并建立主观现实的人类行为，被认为属于实用心理学与行动策略的一种。被广泛应用于教育、儿童成长、个人发展、人际关系及沟通、心理治疗、商业管理等范畴的实用技术。

无论是Apple的Siri还是Amazon的Echo，人工智能和机器学习都正在慢慢取代我们作为现代助手的生活。如果从更大的角度看，人工智能也将成为每个增长业务的一部分，越来越多的人熟悉大数据，大数据分析和机器学习等技术术语，并使用它们来解决复杂的分析问题。

通过处理足够的数据，公司可以使用大数据分析技术来发现，理解和分析数据库中复杂的原始数据。机器学习是大数据分析的一部分，它使用算法和统计信息来理解提取的数据。尽管大数据分析和机器学习在功能和目的上都不同，但是您可能经常将二者混淆为同一技术的一部分。本文章旨在探讨大数据分析与机器学习之间的区别及其适用性。

了解大数据分析

设想一个场景，要求您使用技术并解决迫在眉睫的业务问题。你将从哪里开始您可能首先要确定问题，以便更清晰地了解如何解决问题。这就是大数据分析适合的地方!

大数据分析是对数据的广泛研究。它用于通过算法开发，数据推断来分析和处理数据，以简化复杂的分析问题并提取信息。大数据分析与机器学习之间的区别与联系您是否注意到在Amazon上观看某个特定产品后，如何在YouTube或Netflix上观看节目时在屏幕上d出同一产品的多个广告这就是大数据分析为您所做的工作!简而言之，大数据分析使用流式和原始格式的数据来产生业务价值。

大数据分析领域所需的技能

为了探索大数据分析的职业前景，这里有一些必需的技能：

数学专长

数据有多个方面，包括相关性，纹理和维度，需要以数学或统计方式表示。为了构建数据产品和借出数据见解，必须具备数学方面的专业知识。

黑客技术专长

呼吸!通过黑客攻击，我们并不是要闯入某人的计算机。从本质上讲，这意味着您需要发挥自己的才智和创造力来 *** 纵技术知识并找到解决方案，以为企业构建想法和产品。

这是我在留学期间选修的课程 ：natura language process。 这篇文章主要是为了大致的梳理这门课上的知识点，方便日后复习。因此，语言处理的主体对象是English。

简单来说，语言模型就是一个对于不同单词出现概率的统计。

然而，对于英语来说，每个单词可能有不同的时态和单复数等形态变化。因此，在做统计前，需要先对原始数据进行预处理和归一化。

分割句子后，每句话应该作为一个元素单独存储。

一般来说，常用的是 unigram, bigram 和trigram, 即以1-3 个词作为一个对象来统计。n 越大， 统计结果也越稀疏。一个七八个词的组合重复出现的概率，显然远低于2-3个词的组合。 另一方面，根据马尔科夫链， 一个单词的出现，可以认为仅跟前一个词有关系，所以也没有太大必要追求过大的n。

n-gram 是一个重要的基础概念， 它所提供的概率分析可以做到很多事情， 例如机器翻译“请给我打电话”：P(“please call me”) > P("please call I ")。 又比如拼写纠正：基于概率， “its 5pm now” → 纠正为 “it's 5pm now”

没有比较就没有伤害。 对于语言模型的评估， 也需要有一个比较的对象。因此，要用两种方法建立不同的语言模型（当然也可以对比前人的工作成果）。显然，任意给一个测试用的句子，如果在某一模型中的出现概率都比较大，那么这个模型显然更好。 具体来说， 评估方法有两种：

首个单词问题 ：对于一个基于bigram或trigram的模型，在计算一个句子的perplexity时，前1或2个单词需要不能直接得到，依赖于句子开头的标识符。也即是说，在训练 n-gram 模型时， 对于每个句子，分别在开头和结尾填充n-1个<s>。从而保证在计算perplexity的时候能够正确地从第一个单词开始计算。这也是为什么前面 sentence segmentation 的时候要将句子区别存储的原因。

显然，无论用来生成LM的corpus多么庞大，总会有些单词没有被包含其中（称为out of vocabulary， OOV）。 解决方法有两种， 一是实现设定一个固定的字典，在训练LM过程中，所有不在字典中的单词统一转换成 token <UNK>， 另一种是将LM中出现频率小于n次的单词当作 <UNK>，剩下的作为字典。 根据字典对测试数据做相同 *** 作，就可以避免OOV的问题。

在处理完OOV问题后，还有一个问题需要处理：所有单词都在字典中，但是单词的组合并没有在LM中出现这一情况。 此时就需要对基于bigram或trigram的LM进行smooth *** 作，规避这一问题。Smoothing过程有1点需要注意，就是smooth之后的模型，其所有概率加起来，必须仍然为1。常见的smoothing方法有：

特别的，工程上最适合的应该是 stupid backoff algorithm, 这一算法并不确保整体概率为1。仅仅是在回退时乘以系数04计算。即如果trigram没有找到，就使用04×P(bigram)， 如果bigram还是没找到， 就是要 04×04×P(unigram)。由于OOV问题已解决，所以对于任意一个词，必然能计算出其概率。

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NLP 翻译成中文就是自然语言处理，所有和自然语言相关的处理算法包括文本语音的算法都是属于 NLP 的范畴。可能大家熟悉的像 ASR 语音识别、 TTS 语音合成这种算法都是属于广义的 NLP 。过去几年大家只把文本理解叫成 NLP ，但是它是比较狭义的一个概念。

电话机器人这一块现在我‌们的产品做得还是挺好的。但是距离真正的真人客服还是有一定的差距。所以我‌们算法就是希望能够让机器人越来越拟人，像真人。其实说到最终的理想状态，我‌希望机器人能做得比人更好。

可以举一个例子，我‌们正常人打电话的过程中，说完一句话之后，它有一些线路的传输延时，可能你‌在七八百毫秒之后甚至一秒钟之后才能听到我‌现在说的内容。包括如果信号不太好，你‌可能听到是断断续续的，可能就听到几个词但不是一句完整的话。对于一些普通人可能就不理解什么意思，但我‌们通过一些机器算法的方法，是可以把它真正的意思还原出来的。如果能做到这一步的话，其实我‌们机器人就会比真人理解能力更强。参考下百度也查得到的

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