程序員學習nlp

㈠ 對自然語言處理比較感興趣，以後不想當純粹的程序員，現在該學一些什麼

成為一名合格的程序員，必須至少精通一門計算機語言，自然語言的發展空間很大。以後不管找工作還是繼續讀博士，都是很有發展前景的。
自然語言處理這個專業是隨著互聯網的發展熱門起來的，網路，Google這些公司都在招自然語言處理的工程師，只要搜索還在，自然語言處理就會繼續熱門下去，《統計自然語言處理》這本書挺不錯的，推薦

自然語言處理是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學於一體的科學。與普通程序員的區別，我想是自然語言需要能用熟悉的語言來表達演算法吧
這里也有找到能解決你的一些疑問：http://..com/question/118449458.html

㈡ python的自然語言處理就業方向現在就業形勢好嗎

Python是目前市場上大家聽說最多的編程語言吧，0基礎小白學什麼?當然Python，轉行學什麼?也是Python……那麼Python的發展前景真的好嗎?學完好找工作嗎帶領大家了解一下吧。

1、就業崗位多，人才就業率高：

Python語言更其他的編程語言不通，該語言簡單優美、開發效率高，所以受到了不少企業的喜歡，學習Python語言後可以從事web開發、雲計算、人工智慧、科學運算等方向，而且Python也是繼java和C++之後的第三主流編程語言，人才就業率非常高。

2、Python語言就業發展方向廣泛：

Python最強大的地方應該就是應用廣泛吧，Python語言廣泛應用於：Web應用開發、圖形界面開發、系統網路運維、網路編程、人工智慧等，涉及領域非常多，可謂是無處不在。Python可從事范圍多，自然工作機會和崗位都有很多的發揮空間。

3、企業Python人才需求量大：

根據數據統計來說，現在市場上企業對Python人才需求量是非常大的，但是現在市場上Python程序員是非常少的，競爭也比較小，可以快速就業，薪資待遇也很不錯。

4、薪資待遇好：

在眾多編程語言之中，Python是一門唯一可以處理所有業務邏輯的語言，從招聘網站上來說，Python的平均薪資待遇是非常高的，達到了1w以上，收入非常可觀。

Python薪資怎麼樣

相對了說現在的Python市場挺大的，競爭也並不

是很激烈，也是一個相對就業不錯的崗位，薪資待遇還蠻不錯的。
Python的特點

1.易於學習：Python有相對較少的關鍵字，結構簡單，和一個明確定義的語法，學習起來更加簡單。

2.易於閱讀：Python代碼定義的更清晰。

3.易於維護：Python的成功在於它的源代碼是相當容易維護的。

4.一個廣泛的標准庫：Python的最大的優勢之一是豐富的庫，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。

5.互動模式：互動模式的支持，您可以從終端輸入執行代碼並獲得結果的語言，互動的測試和調試代碼片斷。

6.可移植：基於其開放源代碼的特性，Python已經被移植（也就是使其工作）到許多平台。

7.可擴展：如果你需要一段運行很快的關鍵代碼，或者是想要編寫一些不願開放的演算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然後從你的Python程序中調用。

㈢ 如果以後電腦不再需要電腦語言編而是可以直接用人類語言。黑客和程序員還會有用嗎會沒有工作嗎

硬體<--機器語言<--匯編語言<--高級語言<--人類語言自然語言（自然語言）
如果硬體直接跟人類語言直接對話肯定是不行的，硬體只有通電和斷電之說，即0和1，除非你告訴硬體的就是10序列，那根本不是人類語言還是機器語言。匯編語言又是計算機語言，如果人類語言直接翻譯成匯編語言，那麼編譯器又是個問題，編譯器用什麼語言實現？人類語言某種程度上可以用語法來解釋，可是存在很大的二義性，不能做到很精確。所以現在所有處理 自然語言的都是在基於統計的基礎上，絕對不會採用語法分析再語義分析（編譯器還會使用語法分析，因為計算機語言基於一定的語法沒有二義性），事實證明人類在自然語言處理上繞了很大的一個彎（花費了幾十年在語法分析上）。

㈣ 想自學NLP編程，有什麼學習資料

網路文庫 打書名搜索
NLP專業執行師(practitioner)參考書目(中文版) 括弧內為出版社名稱

<初階班 課程>
永續成長的寶藏圖∶NLP入門 (世茂)
神奇的人際關系 (世茂)
瞬間親和力 (世茂)
改變你的未來 (世茂)
青蛙變王子 (世茂)

<中階班 課程>
改變現狀的行家手冊 (世茂)
N.L.P.無限成就計劃 (世茂)
改變未來. 續集 (世茂)
解答-如何強化情愛?性愛及人際關系 (世茂)
E.H—如何用N.L.P紓解你的情緒 (世茂)
拋開內在恐懼： (中國生產力中心)
相信 你能夠 (中國生產力中心)
神經語言的奧妙 (中國生產力中心)

<高階班 課程>
用『心』銷售——如何建立超級銷售模式 (世茂)
思考如何思考 : 以NLP來思考 (世茂)
改觀—重新建構你的思想、言語及行為 (世茂)
行動的奧秘 (世茂)
全面提升—NLP的應用 (世茂)
神奇實用的N.L.P.------從N.L.P.入門到臨床心理 (世茂)
催眠天書 : (世茂)
催眠天書II : (世茂)
給自己時間改變 -- TOP催眠技巧 (世茂)
出神入化—催眠的最高境界 (世茂)
教學秘方 (世茂)
最佳學習心態—讓學生主動思考 (世茂)
教與學相長 (世茂)
管理者的未來技巧 (世茂)
NLP在企業管理 (世茂)
艾瑞克森：天生的催眠大師 (心靈工坊)
跟大師學催眠：米爾頓．艾瑞克森治療實錄 (心靈工坊)

㈤ 最好的python學習平台

摘要 優勢

㈥ 在大學想要學習編程，可以通過哪些途徑進行學習

一、先知道編程能幫我們干什麼

二、再明確自己要拿編程做什麼

編程能做什麼，要學到什麼程度，其實我在上文說的已經比較明白了。

自學編程大概兩個階段：

打基礎，至少學懂一門語言，推薦拿C/C++入門（為了學到一些指針與面向對象的知識），拿Python入門也可，但你會發現面向對象在Python教學中可能不被強調，因為Python自帶的工具已經很強大；

不推薦拿Java入門，因為Java實在是開發者用的語言，其魅力在於介面、程序設計，想拿Java入門，不如拿C/C++入門；

編程之理，一通百通。第二個階段，就是多多實踐、持續學習，在自己的領域探索下去：

如果你要搞數據科學、打數據比賽，就去多用熟悉python中的pandas、sklearn庫等等；

如果想做線性求解，先找幾個簡單的java+線性求解器例子動手復現下來，讀懂每行代碼的作用，在過程中積累；

㈦ 數據挖掘、機器學習、自然語言處理這三者是什麼關系

機器學習比較偏底層，也比較偏理論，機器學習本身不夠炫酷，結合了具體的自然語言處理以及數據挖掘的問題才能炫酷。機器學習好像內力一樣，是一個武者的基礎，而自然語言和數據挖掘的東西都是招式。如果你內功足夠深厚，招式對你來說都是小意思。但機器學習同時也要求很高的數學基礎，基本上我讀到自然語言處理的博士，看機器學習頂會有些論文還是如讀天書。而現在如果我們只講，工程實現，有很多開源工具可以使用，你所需要的只是知道這些工具都是幹嘛用的就好我不知道為什麼，很多中國本科生對機器學習特別特別特別的狂熱，但對矩陣，概率論又有著老紙早他媽不想念這門課了，終於過了的思想。我一直覺得，如果你真的矩陣，概率，微積分學的不好，早日勤動手，多編程，對日後找工作很有利！這三不管你學啥，一定不要捨本逐末的放棄了程序員最基礎的編程功夫。最後：人工智慧就是有多少人工就有多少智能。不要被網路，谷歌等吹牛逼的軟文迷惑了雙眼。

㈧ 程序員如何能快速的成長跟學習

我記得剛剛跨入大三的時候，當時對於NLP、IR、ML等知識，真的了解很少，那個時候做項目特別的痛苦，不知道從哪兒入手，很多時候為了解決一些問題，就開始花時間去做調研，開始學會在ACL等頂級的期刊上面去找論文，在Google文獻裡面去找論文來讀，那個時候真的是每一天保持抽時間讀至少一篇論文，讀完就開始總結；最後發現讀了六七十篇論文，才剛剛開始入門NLP這個領域，才知道有那麼多人在研究那麼多有意思的問題。

那段時間特別的充實，但是進步真的很快，從一個小白慢慢的編程了一個入門者，最起碼別人跟我講樸素貝葉斯還有邏輯回歸等我開始懂了，我開始制定如何去訓練一個模型，如何去選擇特徵，如果去抽取特徵；而這些都是來至於讀的那六七十篇paper，這六七十篇paper有的很經典，有的很垃圾，但是他們就像一張網一樣，在擴展我的知識面。

那段時間特別的充實，但是進步真的很快，從一個小白慢慢的編程了一個入門者，最起碼別人跟我講樸素貝葉斯還有邏輯回歸等我開始懂了，我開始制定如何去訓練一個模型，如何去選擇特徵，如果去抽取特徵；而這些都是來至於讀的那六七十篇paper，這六七十篇paper有的很經典，有的很垃圾，但是他們就像一張網一樣，在擴展我的知識面。

可以參考：http://acl2017.org/

可以參考：http://acl2017.org/

4、多和同行交流

不懂就要問，多和行業的牛人去交流；其實很多人都很願意和你交流，多問問別人是怎麼做的，那些技術問題有沒有什麼新的方法去解決等等，把你的問題准備好，可以請人家吃個飯，邊吃邊聊，或者直接向人家請教；請教完了做自己的總結，該補充知識的時候就要學會去找資料，慢慢的一步一步的進步，成長。不要想著一步登天，更別想著「速成」

㈨ 自然語言處理和深度學習都是用什麼具體編程語言實現的

隨你高興,和語言沒有關系.就像你說的這句話可以用中文說,一樣可以用隨便什麼語言表達同樣的意思.

㈩ IT程序員可以從事大數據開發方面的工作嗎

新的想法誕生新的技術，從而造出許多新詞，雲計算、大數據、BYOD、社交媒體、3D列印機、物聯網……在互聯網時代，各種新詞層出不窮，令人應接不暇。毫無疑問，這些新趨勢的到來，會誕生一批新的工作崗位，下面將分別為大家介紹杭州大數據程序員的就業崗位：

一、演算法工程師
演算法工程師，根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、圖像技術方面的二維信息演算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息演算法處理。另外數據挖掘、互聯網搜索演算法這些體現大數據發展方向的演算法，在近幾年越來越流行，而且演算法工程師也逐漸朝向人工智慧的方向發展。
二、商業智能分析師
演算法工程師延伸出來的商業智能，尤其是在大數據領域變得更加火熱。商業智能分析師往往需要精通資料庫知識和統計分析的能力，能夠使用商業智能工具，識別或監控現有的和潛在的客戶。收集商業情報數據，提供行業報告，分析技術的發展趨勢，確定市場未來的產品開發策略或改進現有產品的銷售。
三、數據挖掘工程師
數據挖掘工程師，也可以叫做「數據挖掘專家」。數據挖掘是經由分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術。數據挖掘是一種決策支持過程，它主要基於人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、可視化技術等，高度自動化地分析企業的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。數據挖掘專家或者說數據挖掘工程師掌握的技能，能夠為其馬上創造財富。
四、資料庫開發和管理
資料庫開發和管理在大數據時代顯得尤為重要，相關的資料庫管理、運維和開發技術，將成為廣大BI、大型企業和咨詢分析機構特別看重的技能體現。
比如知名的Hadoop分布式資料庫HBase的數據管理，需要藉助HRegion、HMaster、HClient組成的體系結構從整體上管理數據。這些也都需要有對Hadoop深刻理解和業務的精通才能勝任。而除此以外的大數據的存儲管理、內存計算、包括基於這些應用上的平台開發等等，也得會越來越受市場歡迎。
五、系統架構師
眾所周知，雲計算和大數據的出現，使得傳統的數據中心基礎設施難以勝任;另一方面，日益激烈的市場競爭和移動互聯等商機的出現，勢必會給企業業務帶來深刻變革。這種變革和IT架構轉型，都會牽扯到IT系統架構這個核心問題。相比之前介紹的那些IT技能和所對應的崗位，系統架構師的規劃部署能力顯得尤為重要，它牽扯的是整個面而不是某個領域某個點的痛點。
六、系統安全師
同樣的，網路、計算、存儲還是系統架構，也都需要關注安全問題，而安全在現在的雲計算環境下，個人隱私和企業敏感數據的保護也不斷被強化。相比傳統來說，系統安全師將更多的會結合具體的業務展開，而根植於系統平台和底層基礎設施的系統安全，則更多的會出現在運營商、服務商對此類人才的需求上。
當今世界，科技進步日新月異，互聯網、雲計算、大數據等現代信息技術深刻改變著人類的思維、生產、生活、學習方式，深刻展示了世界發展的前景，學習大數據技術已經成為一股不可阻擋的新潮流。