一、系列初衷和NLP前景
1.本系列设计的初衷
本系列的初衷：
- 培养合格的NLP/AI人才
目前，NLP的人才市场仍然存在大量的缺口。 - NLP是目前AI领域中最为火热的方向
2010年开始，AI变得很火，深度学习推动了AI飞速的发展。自然语言处理近几年变得异常火爆，其爆发（2015年）晚于CV（2012年）。虽然起步相比CV晚了几年，但它的势头非常强劲，而且预计在未来2-3年内仍然保持这种势头。 - 当前还没有特别体系化、细节的NLP系列
- 深度学习之前的技术
- 基于深度学习的方法论
- NLP近几年发展特别快，知识迭代更新迅速
- BERT
同时，自然语言处理处于高速发展时期，几乎呈指数级增长：
人工智能分为三大领域，计算机视觉（CV），自然语言处理（NLP）以及语音识别。计算机视觉主要处理并分析图片、视频等视觉相关的数据；自然语言处理则分析文本类数据。从这个角度，只要有文本数据的地方就有NLP技术的需求。目前，即便在金融科技领域也有着大量对文本分析的需求，比如通过阅读新闻、研报来分析市场的舆情，或者做事件的分析。
过去几年，可以看到一个明显的趋势是：文本数据在指数级增长。这其实离不开移动互联网所带来的数据暴增。可以想象一下，我们每天使用的社交软件如微信、抖音所承载的文本数据量有多大。文本数据的剧增必然会伴随着行业对文本分析需求的急速增加，随着而来的是对于NLP人才的需求。
同时对于初学者来说，NLP是一个较快的AI的入门选择和发展方向，同时门槛比CV更低。
2.NLP岗位待遇
目前从市场行情来看，NLP工程师的薪资还是非常理想的。这些薪资数据可以通过BOSS直聘、拉勾网等国内主流招聘网站中去了解。一位刚毕业的应届生在一线城市从事NLP工程师，一般的起薪也得有15K每个月(按照比较低的标准)， 如果是背景好一些的，能力强一些的应届生则可以去争取20K-25K以上的月薪是完全可以的。
即便在AI技术最发达的美国，对于NLP人才的薪资也是居高不下，国外AI人才的薪资你可以通过glassdoor等网站去了解。 总而言之，目前加入NLP行列是没有错的，至少在未来2-3年这个坑仍然会存在，只不过市场对人才的要求也会变得越来越高。 所以，越早进入这个行业，优势越大。
3.如何学习NLP
可以看到，对于AI方向，机器学习是必备的基础；
数据结构与算法可以提升效率；
同时需要选择一个具体的方向进行系统学习，例如CV、NLP；
除此之外，还要有一定的编程基础；
在入门一个方向之后，需要沿着一个技术路线或应用场景深入，深入到某一个领域，直到掌握某一个方面的细节，努力养成T字型人才；
要有良好的论文阅读能力，包括英文文献的阅读能力。
学习本身的最大成本是时间，系列力求做到self-contained， 只需要学习这门课就足以成为一名合格的NLP工程师。其他所需要具备的能力如数学、数据结构与算法等方面的内容也穿插在了整个系列体系中，所以建议边学边把这些要点做回顾和总结。
至于还需要阅读哪些书籍?我的观点是不太需要。一方面，书籍里的内容容易过时;另外一方面，书里的知识点过于“太多”，导致花费的时间成本多，但相反收获未必很多。 可以围绕着系列来学习，并同时阅读一些网上的博客、论文等方式来配合系列中的内容，这也是我在学习过程中发现最有效的。
如果非要推荐书，会推荐这样的两本，实在很经典，虽然跟NLP并没有直接关系。 一本是Kevin Murphy写的 "Machine Learning: A probabilistic perspective"， 主要围绕机器学习内容。我们需要知道不管从事NLP还是CV， 机器学习是最重要的基础，对机器学习的理解决定了我们能在AI技术上走多远。 另外一本书是Boyd写的"Convex Optimization"。 优化理论是AI的核心，对于模型的训练过程你其实可以理解为是对这个模型优化的过程，从而找到最优的参数。背后起到作用的实际上是各类优化算法。把这两本书放在书柜上也会显得你真专业！
二、什么是自然语言处理
1.什么是自然语言处理
自然语言处理的三个概念：
- 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）
- 自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU）——理解文本中的意思
- 自然语言生成（Natural Language Generation, NLG0——根据意思生成文本
人类进行交流的3个方式，语音、图像和文本。NLP的主要任务就是理解文本和生成文本，所以有一个公式：
NLP=NLU+NLGNLP=NLU+NLG NLP=NLU+NLG
从NLU到NLG的图示如下：
总体来讲，NLP一方面研究如何更好地理解文本背后的意思（NLU），另外一方面则研究如何根据所表达的意思（meaning）来生成文本（NLG）。
2.为什么自然语言处理难
为什么理解文本要比理解图像难：
文本有其背后的含义，需要去理解，去揣摩背后隐含的深层含义；
而图像即一般所见即所得，没有太多背后的深层含义。
文本之所以比图像更难理解，是因为文本存在以下几个特点：
- 一种含义，多种表达方式
我们新推出了一个产品 我们上线了一个新产品 新产品是由我们公司推出的
- 上面三句话就表达了同一个含义。
- 一词多义
今天参观了苹果公司 现在正好是苹果季节
- 一个词语在上下文中表达不同的含义。单看一个词语不能得出其含义，只有结合具体的语境才能理解其含义。BERT模型就实现了捕捉一个词在上下文中的不同含义。
除了技术本身之外，一个工业界的自然语言处理系统通常也会涉及到很多的模块。为了解决一个NLP问题，需要做文本清洗、分词、纠正、特征工程、命名实体识别、分类等一系列“串行操作”，实际上每一次操作都会让错误不断地累加，最终影响系统的性能。 所以在设计NLP系统时，每一个环节至关重要，不能有任何的忽视。
3.从一个简单的机器翻译说起
机器翻译是自然语言处理一个比较重要的应用场景，现在的机器翻译系统已经比较成熟，语法、单词组织和段落组织都比较完善。
早期是基于规则的翻译，即从一个单词翻译到目标语言中的对应单词，同时兼顾到语法；
后来进入到概率统计的方法，包含了传统的方法和深度学习的方法，比如基于生成式的方式搭建机器翻译系统。语料库也在很大程度上推动了机器翻译的发展，通过庞大的语料库训练出更加精准的模型。因为AI模型的可靠性很大程度上源于数据的精准度、数据的质量和数据的体量，通过大量的数据训练出有效的模型。
一个简单的任务如下：
基于简单的统计、概率和排除法实现的翻译结果如下：
上面的实现方案是基于概率统计的。在翻译的过程中，不断去统计单词出现的概率，从而去总结一套规则出来，并用这个规则去对新的数据做预测，这种方法论就是基于概率统计的方法，现代的AI技术主要是建立在这种方法论之上的。 可能用到的几乎所有的模型和方法均源于概率统计的思路。
上面的简单机器翻译示例是逐个单词进行翻译的，依靠的是两种语言之间单词的一一对应关系，但是忽略了语法。
举例如下：
语言模型可以起到矫正语法的作用，在机器翻译、文本生成等任务中重要性极高。
三、自然语言处理的应用
自然语言处理有很多应用场景，包括智能问答系统、文本生成、机器翻译等。
1.智能问答系统
应用如下：
一个问答系统一般会涉及到检索、排序、语义理解、语义相似度匹配等模块。
2.文本生成
包括生成报告、营销文案、生成机器翻译结果、生成文本摘要、写文章、写诗等具体应用场景。
3.机器翻译
机器翻译系统是一个非常经典的应用场景，用到了生成、概率统计、语义理解等技术。现在的翻译系统的效果也是比较好的。
4.情感分析
情感分析是自然语言处理中历史悠久、非常重要和经典的一个应用领域，可以看作二分类或三分类问题，可以引申为新闻主题分类、情绪分类、意图分类等。一般情况下，短文本比长文本分类更难，因为长文本包含的信息更多。具体可以用在电商用户满意度、情报、禁品分析、舆情监控、量化投资等细分领域。
5.聊天机器人
聊天机器人可以实现无人下单等功能。
分为闲聊型和任务导向型机器人：闲聊型用到的是生成式方法，包括seq2seq、Transformer等模型；任务型，偏向使用填槽（Slot Filling）的方式。
搭建聊天机器人也可以使用类似于问答系统的方式，即检索式。
6.虚假新闻检测
本质是一个二分类问题，将新闻文本分为真实新闻或虚假新闻两类，类似于情感分析。同时也可以融合社交网络，来提高检测的准确性。
7.文本主题分类
新闻网站根据新闻文本对新闻进行分类，然后再对用户进行个性化推荐。
8.信息抽取
给定了非结构化数据（包括文本、视频、音频等，不能存入传统的关系型数据库），抽取出关键的信息，形成结构化的数据，存入数据库。每一个字段都可以作为一个特征，并且可以作为知识，让AI进行自学习。
除了以上应用之外，其实还有非常多的应用场景。即便针对于其中一个应用，我们也可以衍生出很多不一样的任务。可以挑选一个自己最感兴趣的主题，自己去深挖。深度挖掘的方法很多，比如去系统性地看这个领域的知识，或者去调研相关的所有的文章。希望在系列结束之际，对某一个领域还是有自己较深的认知，这个还是很有必要的。
四、自然语言处理核心技术
1.自然语言处理技术的三个维度
三个维度分别是：
- 单词Morphology
单词的含义、词性等。 - 句子结构Syntax
基于语言语法剖析句子成分，得到语法树，从而得出句子不同模块之间的关系。 - 语义Semantic
理解句子背后的含义。
2.自然语言处理几个关键技术
（1）分词Word Segmentaition
分词就是给定一个句子，划分成一系列单词。
显然，中文的分词比英文分词更复杂。同时分词已经是最简单的NLP任务，可以作为已经被解决的问题，准确率较高，为上层模块提供服务。
（2）词性分析Part-of-Speech Tagging
词性分析也是非常基础和重要的任务，同时结果可以作为后续特征来进行处理。
（3）语义理解Semantic Understanding
上图是BERT模型。
有了每个单词更好的表示，就可以得到每个句子更好的表示；有了每句话更好的表示，就有了每个文本更好的表示。这是一个递进的过程。NLP的很多价值其实就是语义理解带来的。
（4）命名实体识别Named Entity Recognition
实体就是现实生活中存在的一个真实的物体，可以是人、地名、公司名、组织名、时间、职位、产品名等。实体往往承载着重要的信息，对语义理解很重要。需要识别出实体并进行标注。也是聊天机器人、知识图谱等的基础。
（5）依存文法分析Dependency Parsing
依存文法分析是语法分析的一个很重要的部分，需要找出句子中各个部分之间的依赖关系，可以发掘一些有价值的信息，同时对后续的任务有很重要的作用。
（6）句法分析Parsing
句法分析也是语法分析的一个重要部分，分析出句子的各个成分和结构，从而得到语法树。实际应用场景较少。其价值小于依存文法分析。
上面所涉及到的技术，均可以认为是比较基础的任务，它们的成败极大影响着对后续任务的性能。 比如计划搭建一个医疗领域的知识图谱，那就需要比较强大的命名实体识别技术；比如想更好地分析短文本，那就需要更强大的短文本语义理解模块等等。
3.自然语言处理技术概览
与NLP相关的术语如下：
