程序员学习nlp

㈠ 对自然语言处理比较感兴趣，以后不想当纯粹的程序员，现在该学一些什么

成为一名合格的程序员，必须至少精通一门计算机语言，自然语言的发展空间很大。以后不管找工作还是继续读博士，都是很有发展前景的。
自然语言处理这个专业是随着互联网的发展热门起来的，网络，Google这些公司都在招自然语言处理的工程师，只要搜索还在，自然语言处理就会继续热门下去，《统计自然语言处理》这本书挺不错的，推荐

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。与普通程序员的区别，我想是自然语言需要能用熟悉的语言来表达算法吧
这里也有找到能解决你的一些疑问：http://..com/question/118449458.html

㈡ python的自然语言处理就业方向现在就业形势好吗

Python是目前市场上大家听说最多的编程语言吧，0基础小白学什么?当然Python，转行学什么?也是Python……那么Python的发展前景真的好吗?学完好找工作吗带领大家了解一下吧。

1、就业岗位多，人才就业率高：

Python语言更其他的编程语言不通，该语言简单优美、开发效率高，所以受到了不少企业的喜欢，学习Python语言后可以从事web开发、云计算、人工智能、科学运算等方向，而且Python也是继java和C++之后的第三主流编程语言，人才就业率非常高。

2、Python语言就业发展方向广泛：

Python最强大的地方应该就是应用广泛吧，Python语言广泛应用于：Web应用开发、图形界面开发、系统网络运维、网络编程、人工智能等，涉及领域非常多，可谓是无处不在。Python可从事范围多，自然工作机会和岗位都有很多的发挥空间。

3、企业Python人才需求量大：

根据数据统计来说，现在市场上企业对Python人才需求量是非常大的，但是现在市场上Python程序员是非常少的，竞争也比较小，可以快速就业，薪资待遇也很不错。

4、薪资待遇好：

在众多编程语言之中，Python是一门唯一可以处理所有业务逻辑的语言，从招聘网站上来说，Python的平均薪资待遇是非常高的，达到了1w以上，收入非常可观。

Python薪资怎么样

相对了说现在的Python市场挺大的，竞争也并不

是很激烈，也是一个相对就业不错的岗位，薪资待遇还蛮不错的。
Python的特点

1.易于学习：Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。

2.易于阅读：Python代码定义的更清晰。

3.易于维护：Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。

4.一个广泛的标准库：Python的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。

5.互动模式：互动模式的支持，您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言，互动的测试和调试代码片断。

6.可移植：基于其开放源代码的特性，Python已经被移植（也就是使其工作）到许多平台。

7.可扩展：如果你需要一段运行很快的关键代码，或者是想要编写一些不愿开放的算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然后从你的Python程序中调用。

㈢ 如果以后电脑不再需要电脑语言编而是可以直接用人类语言。黑客和程序员还会有用吗会没有工作吗

硬件<--机器语言<--汇编语言<--高级语言<--人类语言自然语言（自然语言）
如果硬件直接跟人类语言直接对话肯定是不行的，硬件只有通电和断电之说，即0和1，除非你告诉硬件的就是10序列，那根本不是人类语言还是机器语言。汇编语言又是计算机语言，如果人类语言直接翻译成汇编语言，那么编译器又是个问题，编译器用什么语言实现？人类语言某种程度上可以用语法来解释，可是存在很大的二义性，不能做到很精确。所以现在所有处理 自然语言的都是在基于统计的基础上，绝对不会采用语法分析再语义分析（编译器还会使用语法分析，因为计算机语言基于一定的语法没有二义性），事实证明人类在自然语言处理上绕了很大的一个弯（花费了几十年在语法分析上）。

㈣ 想自学NLP编程，有什么学习资料

网络文库 打书名搜索
NLP专业执行师(practitioner)参考书目(中文版) 括号内为出版社名称

<初阶班 课程>
永续成长的宝藏图∶NLP入门 (世茂)
神奇的人际关系 (世茂)
瞬间亲和力 (世茂)
改变你的未来 (世茂)
青蛙变王子 (世茂)

<中阶班 课程>
改变现状的行家手册 (世茂)
N.L.P.无限成就计划 (世茂)
改变未来. 续集 (世茂)
解答-如何强化情爱?性爱及人际关系 (世茂)
E.H—如何用N.L.P纾解你的情绪 (世茂)
抛开内在恐惧： (中国生产力中心)
相信 你能够 (中国生产力中心)
神经语言的奥妙 (中国生产力中心)

<高阶班 课程>
用‘心’销售——如何建立超级销售模式 (世茂)
思考如何思考 : 以NLP来思考 (世茂)
改观—重新建构你的思想、言语及行为 (世茂)
行动的奥秘 (世茂)
全面提升—NLP的应用 (世茂)
神奇实用的N.L.P.------从N.L.P.入门到临床心理 (世茂)
催眠天书 : (世茂)
催眠天书II : (世茂)
给自己时间改变 -- TOP催眠技巧 (世茂)
出神入化—催眠的最高境界 (世茂)
教学秘方 (世茂)
最佳学习心态—让学生主动思考 (世茂)
教与学相长 (世茂)
管理者的未来技巧 (世茂)
NLP在企业管理 (世茂)
艾瑞克森：天生的催眠大师 (心灵工坊)
跟大师学催眠：米尔顿．艾瑞克森治疗实录 (心灵工坊)

㈤ 最好的python学习平台

摘要 优势

㈥ 在大学想要学习编程，可以通过哪些途径进行学习

一、先知道编程能帮我们干什么

二、再明确自己要拿编程做什么

编程能做什么，要学到什么程度，其实我在上文说的已经比较明白了。

自学编程大概两个阶段：

打基础，至少学懂一门语言，推荐拿C/C++入门（为了学到一些指针与面向对象的知识），拿Python入门也可，但你会发现面向对象在Python教学中可能不被强调，因为Python自带的工具已经很强大；

不推荐拿Java入门，因为Java实在是开发者用的语言，其魅力在于接口、程序设计，想拿Java入门，不如拿C/C++入门；

编程之理，一通百通。第二个阶段，就是多多实践、持续学习，在自己的领域探索下去：

如果你要搞数据科学、打数据比赛，就去多用熟悉python中的pandas、sklearn库等等；

如果想做线性求解，先找几个简单的java+线性求解器例子动手复现下来，读懂每行代码的作用，在过程中积累；

㈦ 数据挖掘、机器学习、自然语言处理这三者是什么关系

机器学习比较偏底层，也比较偏理论，机器学习本身不够炫酷，结合了具体的自然语言处理以及数据挖掘的问题才能炫酷。机器学习好像内力一样，是一个武者的基础，而自然语言和数据挖掘的东西都是招式。如果你内功足够深厚，招式对你来说都是小意思。但机器学习同时也要求很高的数学基础，基本上我读到自然语言处理的博士，看机器学习顶会有些论文还是如读天书。而现在如果我们只讲，工程实现，有很多开源工具可以使用，你所需要的只是知道这些工具都是干嘛用的就好我不知道为什么，很多中国本科生对机器学习特别特别特别的狂热，但对矩阵，概率论又有着老纸早他妈不想念这门课了，终于过了的思想。我一直觉得，如果你真的矩阵，概率，微积分学的不好，早日勤动手，多编程，对日后找工作很有利！这三不管你学啥，一定不要舍本逐末的放弃了程序员最基础的编程功夫。最后：人工智能就是有多少人工就有多少智能。不要被网络，谷歌等吹牛逼的软文迷惑了双眼。

㈧ 程序员如何能快速的成长跟学习

我记得刚刚跨入大三的时候，当时对于NLP、IR、ML等知识，真的了解很少，那个时候做项目特别的痛苦，不知道从哪儿入手，很多时候为了解决一些问题，就开始花时间去做调研，开始学会在ACL等顶级的期刊上面去找论文，在Google文献里面去找论文来读，那个时候真的是每一天保持抽时间读至少一篇论文，读完就开始总结；最后发现读了六七十篇论文，才刚刚开始入门NLP这个领域，才知道有那么多人在研究那么多有意思的问题。

那段时间特别的充实，但是进步真的很快，从一个小白慢慢的编程了一个入门者，最起码别人跟我讲朴素贝叶斯还有逻辑回归等我开始懂了，我开始制定如何去训练一个模型，如何去选择特征，如果去抽取特征；而这些都是来至于读的那六七十篇paper，这六七十篇paper有的很经典，有的很垃圾，但是他们就像一张网一样，在扩展我的知识面。

那段时间特别的充实，但是进步真的很快，从一个小白慢慢的编程了一个入门者，最起码别人跟我讲朴素贝叶斯还有逻辑回归等我开始懂了，我开始制定如何去训练一个模型，如何去选择特征，如果去抽取特征；而这些都是来至于读的那六七十篇paper，这六七十篇paper有的很经典，有的很垃圾，但是他们就像一张网一样，在扩展我的知识面。

可以参考：http://acl2017.org/

可以参考：http://acl2017.org/

4、多和同行交流

不懂就要问，多和行业的牛人去交流；其实很多人都很愿意和你交流，多问问别人是怎么做的，那些技术问题有没有什么新的方法去解决等等，把你的问题准备好，可以请人家吃个饭，边吃边聊，或者直接向人家请教；请教完了做自己的总结，该补充知识的时候就要学会去找资料，慢慢的一步一步的进步，成长。不要想着一步登天，更别想着“速成”

㈨ 自然语言处理和深度学习都是用什么具体编程语言实现的

随你高兴,和语言没有关系.就像你说的这句话可以用中文说,一样可以用随便什么语言表达同样的意思.

㈩ IT程序员可以从事大数据开发方面的工作吗

新的想法诞生新的技术，从而造出许多新词，云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代，各种新词层出不穷，令人应接不暇。毫无疑问，这些新趋势的到来，会诞生一批新的工作岗位，下面将分别为大家介绍杭州大数据程序员的就业岗位：

一、算法工程师
算法工程师，根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。另外数据挖掘、互联网搜索算法这些体现大数据发展方向的算法，在近几年越来越流行，而且算法工程师也逐渐朝向人工智能的方向发展。
二、商业智能分析师
算法工程师延伸出来的商业智能，尤其是在大数据领域变得更加火热。商业智能分析师往往需要精通数据库知识和统计分析的能力，能够使用商业智能工具，识别或监控现有的和潜在的客户。收集商业情报数据，提供行业报告，分析技术的发展趋势，确定市场未来的产品开发策略或改进现有产品的销售。
三、数据挖掘工程师
数据挖掘工程师，也可以叫做“数据挖掘专家”。数据挖掘是经由分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。数据挖掘专家或者说数据挖掘工程师掌握的技能，能够为其马上创造财富。
四、数据库开发和管理
数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要，相关的数据库管理、运维和开发技术，将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重的技能体现。
比如知名的Hadoop分布式数据库HBase的数据管理，需要借助HRegion、HMaster、HClient组成的体系结构从整体上管理数据。这些也都需要有对Hadoop深刻理解和业务的精通才能胜任。而除此以外的大数据的存储管理、内存计算、包括基于这些应用上的平台开发等等，也得会越来越受市场欢迎。
五、系统架构师
众所周知，云计算和大数据的出现，使得传统的数据中心基础设施难以胜任;另一方面，日益激烈的市场竞争和移动互联等商机的出现，势必会给企业业务带来深刻变革。这种变革和IT架构转型，都会牵扯到IT系统架构这个核心问题。相比之前介绍的那些IT技能和所对应的岗位，系统架构师的规划部署能力显得尤为重要，它牵扯的是整个面而不是某个领域某个点的痛点。
六、系统安全师
同样的，网络、计算、存储还是系统架构，也都需要关注安全问题，而安全在现在的云计算环境下，个人隐私和企业敏感数据的保护也不断被强化。相比传统来说，系统安全师将更多的会结合具体的业务展开，而根植于系统平台和底层基础设施的系统安全，则更多的会出现在运营商、服务商对此类人才的需求上。
当今世界，科技进步日新月异，互联网、云计算、大数据等现代信息技术深刻改变着人类的思维、生产、生活、学习方式，深刻展示了世界发展的前景，学习大数据技术已经成为一股不可阻挡的新潮流。