《从零开始学习自然语言处理(NLP)》 -基础准备

Posted 2021-04-12 机器学习算法工程师

编辑：陈人和           

前  言

在这个日新月异的信息时代，海量数据的积累，计算能力的不断提升，机器学习尤其是深度学习的蓬勃发展，使得人工智能技术在不同领域焕发出蓬勃的活力。自己经历了嵌入式开发，移动互联网开发，目前从事自然语言处理算法开发工作。从工程软件开发到自然语言处理算法开发，希望通过这个系列的文章，能够由浅入深，通俗易懂的介绍自然语言处理的领域知识，分享自己的成长，同大家一起进步。

章节目录

• 信心与兴趣

• 编程语言

• 经典数据结构与算法

• 数学基础

• 机器学习

• 深度学习

• 自然语言处理

• 小节
  

01

信心与兴趣

很多同学提到算法可能就会打退堂鼓，尤其是一直从事纯工程的软件开发。工作中连经典的数据结构都很少使用，更不用提五花八门的机器学习和深度学习算法。尤其各个大厂的算法专家、数据科学家都是背景爆表，动不动就是国外名校的Phd，至少也是国内清北、C9。实际上，针对普通的算法开发岗，从学习梯度上来讲，算法和工程的差异并不大。当然也并不需要非要名校硕博。

以前经常和同事开玩笑说，好歹大家都是985的本硕，但手上这工作，找个高中生也能妥妥搞定啊。虽然是玩笑，线上的产品当然也不是像Demo那么简单，但真实的工作真的没有那么明显的条条框框限制。自己也是面试官，百度这样的大厂对普通的开发要求也只是大专。针对普通的算法开发，自己觉得本科基本足够了，当然更没有像211/985这样的限制。 一般来讲，从事某个领域的工作，从底层基础到业务实现一般包括如下的几个层次（以互联网移动开发和算法开发为例）：

方向	通用基础	专业基础	领域基础	业务方向
移动开发	操作系统、计算机网络、编译原理、数据结构、编程语言、设计模式	android开发、ios开发	驱动开发、Framework开发、应用开发	电商、社交、智能硬件
算法开发	编程语言(python)、数学基础(线性代数、概率/统计、微积分)	机器学习，深度学习	语音、自然语言理解、计算机视觉、推荐、计算广告、风控	搜索，智能客服，广告推荐，互联网金融

从技能栈的对比来看，算法开发对数学要求要高些，这又会让很多同学看着头痛。实际上对数学的恐惧主要原因在于，对大多数人来说，数学主要是用来应付作业和考试的，而很少在真实的工程场景中使用它。

自己的本科专业是电子信息方向（觉得空闲时间多，顺手拿了个计算机科学与技术的双学士），有一些专业课程也蛮让人头痛的，比如《通信原理》、《信号与系统》、《数字信号处理》、《微机原理》、《数字电路》等，五花八门的抽象概念和算法公式。当时参加全国大学生电子设计竞赛，选入的学校的电子设计校队，参加系统的学习和培训（有半年的时间参加集中培训，不用像其他同学一样日常上课）：

当大家还在纠结《通信系统》里的调制解调原理时，我们已经在做单边带调制收音机了； 

当大家还在纠结《信号与系统》的傅里叶变换时，我们已经在做基于快速傅里叶变换的频谱仪了；
当大家还在纠结《数字信号处理》里的滤波器时，我们已经在做50Hz及其谐波过滤的工频陷波器了；
当大家还在纠结《微机原理》的X86汇编指令时，我们已经用上工业级的Msp430和C8051F系列控制器了；
当大家还在纠结《数字电路》的逻辑控制和抱怨VHDL难学时，我们已经在用Verilog玩Altera的FPGA了。

本来是非常枯燥有难以对付的专业课，但有了实际的使用场景和工程实践，反而变得非常有趣，不但专业课的教材就在手边经常翻阅，还会专门找相应的Paper，看看有没有更好更新的方案。自己对这些专业课不但没有反感，反而觉得超级有用，知识就是力量，在这一刻特别贴切。

我们回过头来说数学，也是同样的体验。算法的开发工作为数学和算法提供了实践的土壤，理论有了实践这块沃土，也就不再那么枯燥和晦涩。像很多数学大神一样徒手推公式确实是件很难的事情，但基于基础的数学知识来解决工程问题，这并没有想象中的那么难。而且，学习本来就是一个往复的过程，先有一个大概，尝试用已有的知识解决问题，当问题解决不掉时，再反过来学习自己欠缺的知识。

说了信心再说兴趣，很多同学会觉得目前机器学习和深度学习大火，是不是就该放弃手上的工程岗位，全力以赴的加入到算法的大军中。自己觉得要不加入这个方向还是看个人兴趣吧，现在算法岗位炙手可热，但三五年之后就不好说了。典型的就是Android/iOS移动开发，10年左右如日中天，市场蓝海，人才紧俏，公司抢人的盛况应该跟现在差不多。收益的决定因素是市场，但个人的成长从长期来看，还要看自己的兴趣。依照T型能力理论来说，深度方面，前端、后台、架构、嵌入式、客户端都OK；广度方面，机器学习和深度学习不论从是否要从事相关的领域开发，花些时间了解和学习一下，总的来说也还是不错的。

好了，下面我们就具体看看从事自然语言处理需要准备的基础知识吧。

02

编程语言

编程语言的要求是很低的，弄掌握Python就基本OK。我的自己经验是：

• 在网上找一篇Python入门的帖子，搭建环境，运行简单的例子（半天）

• 找一本基础书籍，系统的熟悉下语言的基本特性和完整框架（1~2天）ps：我之前有C/C++和Java的语音基础

• 开始正常使用Python进行开发，遇到问题，求助搜索引擎（2个月以上）

• 觉得自己对语言就基本的掌握后，可以根据选择进行进阶学习了

系统的基础学习可以参考：《Python基础教程》
晋级学习可以参考：《流畅的Python》

03

经典数据结构与算法

经典的数据结构和算法，主要指数组、链表、队列、堆栈、树、图这样的经典数据结构，以及各种排序/查找、深度搜索、广度搜索、最小路径、Hash等算法。对一般的算法开发，这部分不是必须项。如果时间有限，可以跳过这部分。但从长远来看，无论是普通的工程开发还是算法开发，经典的数据结构和算法还是必要了。

落实到具体的学习上，基础的《数据结构与算法》应该随便一本教科书都OK。在实际操作方面，可以抽空刷一刷LeetCode，书的话可以考虑《进军硅谷，程序员面试解密》，内容基本都是LeetCode的原题，可以先刷题再看书。如果LeetCode上能持续刷上200+的题目，以后面对经典的数据结构和算法问题，应该也就没有恐惧的感觉了，反而遇到新问题还会饶有兴趣的去研究研究解决方案。

04

数学基础

对于算法开发，本科学习的《微积分》、《线性代数》、《概率/统计》基本上就够用了。有些同学会提到《概率图模型》和《凸优化》等。我觉得对于入门来说，前面的三门课基本够用，后面如果真的觉得需要深入，再看后面的内容也不迟。

如果觉得当时大学的课程成绩还不错，那最快的方法就是把大学的教材拿出来重新再扫一般即可。如果觉得时间充裕，想再系统的学习一遍，在线视频是个不错的选择，

MIT：《单变量微积分》
MIT：《线性代数》
可汗学院：《概率》
可汗学院：《统计学》

学习的过程不要太苛求全面理解，没必要像数学大牛一样能把所有的公式都手动的推导一遍。能理解基本的概念和原理，关键是有系统的知识框架，后面遇到细节问题，可以回过头来再看。

05

机器学习

这部分目前资料应该是铺天盖地的多，当然还有各式各样的培训班。自己觉得从入门角度，只要把吴恩达在Coursera上的机器学习课程完整的学习完，并完成作业拿到证书，机器学习这部分就算及格了。

Coursera：《MachineLearning》

一定要完成作业！一定要完成作业！一定要完成作业！重要的事情说三遍。

Coursera不翻墙速度好像有些慢，网易云课堂也有视频，但不能提交作业作业。

至于书的话，可以看看周志华老师的“西瓜书”：《机器学习》

06

深度学习

看完前面机器学习的内容你会发现两个事情：

• 机器学习的各种算法好像都是些非常经典的算法，基本都是2000年之前提出的

• 现在大家都在搞深度学习了，这些老掉牙的算法越来越没人用了

真实情况也大抵如此，如果直接跳过机器学习直接学习深度学习可以吗？当然可以啊，而且，直接学习深度学习还会觉得深度学习的入门门槛更低。

这估计会让很多同学觉得反常识。但反过来你问问自己，如果没有学习过汇编，上来就用C语言搞嵌入式应用开发可以吗？没有学习过C++，上来就用Java搞Android开发可以吗？当然可以啊。从入门角度没问题，但从长期来看还是需要的，想深入一个领域，知识的完备是必要的。比如嵌入开发用汇编写过两级中断向量表，做Android开发也开发过JNI。 

深度学习也是一样，从最快入门的角度来看，可以跳过机器学习，直接进入深度学习，但从长期看机器学习还是必要的。而且，看完了吴恩达的《机器学习》课程，再看他的深度学习也更流畅。

Coursera：《DeepLearning》

一定要完成作业！一定要完成作业！一定要完成作业！重要的事情说三遍。

补充下，吴恩达在Coursera上的课程，《MachineLearning》是免费观看的，在线作业是付费的。《DeepLearning》无论是视频还是在线作业都是付费的。网易云课堂有免费的视频课程，但不能提交在线作业。其实，Coursera上的课程也挺便宜的，做完作业还有证书，还是挺不错的。 

至于书的话，可以看看“花书”《深度学习》

07

自然语言处理

好了终于到了这篇文章的核心部分了，因为是专业基础，所有市面上的系统学习资料也就没前面那么多了。但仔细找找的话也不少（都需要翻墙，手动捂脸）：

经典自然语言处理（斯坦福）：《Natural Language Processing course by Dan Jurafsky and Christopher Manning》

经典+深度学习（National Research University Higher School of Economics）：《Natural Language Processing》

深度学习自然语言处理（斯坦福）：《Natural language processing with DeepLearning》

深度学习自然语言处理（CMU）：《CMU Neural Nets for NLP》

除了第一个之外，后面的视频都比较新。相对来说，书的资料就相对滞后了，如果有兴趣可以翻翻经典的宗成庆的《统计自然语言处理》，主要是针对经典的自然语言处理方法，虽然方法是经典的，但领域问题的描述还是很全面的。

08

小节

总的来说，算法开发和普通的工程开发，从学习梯度上来讲差别不大，也不需要高大上的背景和学历。确定兴趣，看好方向，就坚持一步一步积累，理论结合实践，相信很快你也能像我一样，跨过算法开发的门槛，体会用算法解决实际工程问题的乐趣。

 

END

往期回顾之作者刘才权

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