自然语言处理是一门用于理解人类语言、情感和思想的技术，被称为是人工智能皇冠上的明珠。
随着深度学习发展，自然语言处理技术近年来发展迅速，在技术上表现为BERT、GPT等表现极佳的模型；在应用中表现为chatbot、知识图谱、舆情监控等基于NLP技术的产品在市场上的大规模出现。
基于此，各类公司开始出现NLP算法工程师的需求，待遇在软件工程师岗位中处于相当上游的水平。
基于此，不少同学和工程师有学习NLP的愿望，本文对首先NLP做一个简单的介绍；然后，作为一个过来人，为初学NLP的同学提供一些必要的建议。
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作者&编辑 | 小Dream哥
1 NLP简介
每次与行外之人谈起自然语言处理（Natural Language Process，NLP），对方往往都是一片茫然。因此，常常感到很苦恼，如何跟一个从未接触过NLP的人，解释NLP到底是什么？毕竟这是一门这么重要的技术（学科），它的发展与应用，会极大的影响这个世界上的每一个行业，每一个人。
那么，到底什么是NLP呢？所谓自然语言处理，就是用计算机（或者其他计算单元，以下类似）来处理人类的自然语言。那么要理解NLP，首先要理解什么是自然语言。所谓“自然语言”，是相对于计算机语言（计算机能够理解的语言，如汇编、C语言等）而言的，人类日常使用的语言，例如我们都讲的中文，国际语言英文，各地的方言。那么为什么会有NLP这样一个专门的学科（在各大高校都有专门的学科）来研究如何用计算机来处理自然语言呢？
因为计算机设计之初主要是用于计算，或者完成某一项有明确规则任务。所以计算机语言与人类日常使用的语言存在很大的差异，计算机不能直接理解人类语言的含义，即不能直接同人类进行沟通。长期以来，计算机都不能很好的理解人类的语言，通常是程序员写一些规则去笼统的对语句进行一些判断和处理。如何让计算机听懂人话，同人交谈，甚至理解人的情感和文化，这就是NLP要做的事情。
人类语言承载了人的思考、文化等，也是每个人对外交互和表达的最主要手段。NLP就是为了解决这样一个问题而出现的技术。他希望能够使得计算机理解人类的语言，甚至是语言背后的文化、意图与情感。例如说，当你说“我饿了”，计算机能够明白你肚子饿了，并且提出帮你定外卖；当一个女孩子说“我想要苹果”的时候，计算机能够结合当时的情境，明白女孩子说的苹果，到底是水果，还是手机。
2 NLP算法工程师必备技能
自然语言处理(NLP)是一门复杂而且艰难的学科，之前提过NLP要做的事情，就是让计算机听懂人话，同人交谈，甚至理解人的情感和文化。因此，NLP是一门交叉学科，它涉及语言学、计算机科学以及人工智能等学科。
那么，该如何从一个小白，入门成为一名合格的NLP算法工程师需要哪些技能呢？
笔者总结了一下，成为一名合格的NLP算法工程师，需要掌握如下的基本技能：
1）掌握必要的数学基础及熟练的编程能力；
2）熟练使用python进行数据处理；
3）了解深度学习的理论基础；
4）熟悉NLP中常用的深度学习模型；
5）熟练掌握至少一种深度学习平台框架，如tensorflow、pytorch或keras等；
6）熟悉朴素贝叶斯、HMM、CRF等NLP中常用的机器学习算法；
7）熟练掌握NLP中分词、NER，情感分析、语义匹配等几种基本任务常用的模型及方法。
有的同学看到如此多的内容和技能或许会退缩，但是正是这些都颇具难度的内容，构筑了这个行业的壁垒，一个一个啃下去，胜利就属于你。
4 入门指引
1）从深度学习理论开始，迅速切入
深入了解感知器与神经网络的基本理论，包括正向传播，反向传播，误差，损失函数，梯度等概念。这是深度学习理论最基础也是最重要的部分。通过这部分内容的学习，你可以检验你是否适合进一步深入AI领域；深入了解之后，也可以迅速建立起学习的信息，如果你有一种“原来所谓的人工智能，深度学习也不过如此”的感觉，学习的目标就达到了。
其中，可能有的同学需要补充学习一些数学微分方面的知识。
2）熟练掌握python
熟练掌握python，基本任务是能够用python自己实现一个简单的全连接前馈神经网络，实现正向传播，反向传播等。
如果没有编程基础，务必要好好学习基本的数据结构和算法。
3）熟悉深度学习中，几种常用的特征抽取器，机器在深度学习框架的使用
深入理解CNN，RNN，LSTM等NLP中常用的特征抽取器的原理及实现。
熟悉一种深度学习框架，并熟练掌握上述模型在该框架上的使用，推荐tensorflow。
4）了解几个较为基本的NLP任务的理论及实现
在NLP中，分词，词向量，NER，文本分类是最基本的几个概念和任务。熟练掌握这几个任务，就基本能够系统理解NLP的大部分概念和玩法。
分词对于中文自然语言处理来说，是最基本的步骤。需了解基本的分词理论及熟练掌握现在常用的分词工具用法。
稠密式词向量出现是NLP发展过程中非常重要的事件，需要深入理解词向量的理论，深入理解word2vec训练词向量的原理。熟悉gensim等制备词向量的工具。
NER及文本分类是非常重要的NLP基本任务，需要非常熟练的掌握一种常用的方法。以NER为例，如今比较流行的基于CNN或者LSTM的模型，是必须要熟练掌握的。
这期间，会涉及数据预处理等繁杂的事项，需要你能够熟练掌握用python进行数据处理。
5）查漏补缺，学习基本的机器学习算法
当你对整个NLP有一个基本的认识之后，这个时候再来看一些基本的机器学习算法，会更有效率，也更能看出门道，知轻重。面试常问的机器学习算法有HMM，CRF，SVM，朴素贝叶斯等。
6）掌握一种更复杂的NLP任务
更复杂的NLP任务包括对话机器人，机器翻译，知识图谱等，他们往往是多种NLP任务和软件系统的综合。通过掌握一种复杂的任务，你能够更能实际了解NLP这门技术的边界和实际应用场景。
通过这些复杂的任务，你可以了解到一些比较新的NLP技术，例如attention，seq2seq，transformer等。
7）逐渐了解现在NLP中最火爆的预训练模型
GPT，BERT，XLNET是现在NLP从业者必须要了解的东西，他们很可能是NLP的未来。甚至，BERT已经在产业界有了很多的实际应用。
必须要深入了解他们的历史，原理，实现以及实际应用。
8）选定你的研究方向，不断跟进，不断补充自己的不足
到这里，你基本掌握了作为一名NLP工程师应该掌握的东西，你可以根据你的实际情况，选择你要研究和跟进的方向。可以是最基础的NER，语义匹配等；也可以是复杂的聊天机器人，知识图谱等。
NLP是一门快速持续发展的学科和技术，你必须不断学习，才能跟上脚步。
还有一个建议，注重你的工程能力的提升，多刷一刷leetcode。
总结
自然语言处理是一门非常复杂的学科和技术，要掌握他不是一件轻松的事情，需要相当长一段时间的投入和努力。同时，他也是极具意义和前景的技术，相信在学习过程中，你能获得很多的成长和乐趣。
最后，想要学习的同学，可以扫描如下二维码，关注公众号“科学扬声器”，输入“NLP学习资料”获取系统的学习资料。
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