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“语言智能是人工智能皇冠上的明珠，如果语言智能能实现突破，跟它同属认知智能的知识和推理就会得到长足的发展，就能推动整个人工智能体系，有更多的场景可以落地。”

—微软亚洲研究院副院长周明博士

人工智能的核心在于数据支持，而海量的数据中，最有价值的部分隐藏于语音、图片、文本这类非结构化数据中，其中数量最多，获取最简便的莫过于文本。

NLP—就是一门以文本数据为核心，包含了NLU（自然语言理解）和NLG（自然语言生成），为了自动分析和表达人类语言的计算机技术。

NLP作为AI行业的一个前沿应用领域，在应用层面上涵盖搜索、语音识别、问答、推荐等场景。像 NLU方面会用到大量机器学习算法；而情感分析、机器翻译或词性标记等任务又会用到深度学习中的LSTM等内容。显而易见的是，NLP跟机器学习和深度学习有着密不可分的联系。

对于已经有一定AI基础的同学们来说，如果涉猎NLP领域，完成一两个实战项目，不仅会给个人简历增加亮点，还能在未来求职中给自己增添更多选择。当然，直接选择从事NLP算法工程师也不失为优良之选，毕竟NLP算法岗的工资历年来也保持着水涨船高。

那么，NLP应该如何学习呢？已经对逻辑回归等机器学习算法和DNN、CNN、RNN等深度学习方法有所了解的小伙伴们这时会更得心应手。

首先，像概率论、线代和Python、TF这种数学和编程基础首先要保证过关，这之后要学的算法有SVM、DT、LR、KN、LDA等内容，语言学方向则是要掌握分词和词性标注等方面的理论。当然，在这些内容的学习中，“多撸代码”是保证学习质量必不可少的环节。

阿里高级算法工程师姜飞俊曾给过AI学习者们一个建议：“学习NLP，掌握每一个技能的捷径就是要结合项目实践来学习。”

因此，一个实战项目可能会是在短期内帮助你迅速提升的不二之选。

那么问题来了，从哪里能找到靠谱的项目来练手呢？在网上摸爬滚打多时，好不容易找到了一个还算可以的算法项目，但是问题一大堆，没人指导，经常卡壳，大量耗时之后，无奈以失败告终…

想必绝大多数AI学习者都遇到过这样的难题。

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