想进军人工智能?先搞定 NLP 自然语言
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作为最典型的 AI 领域之一,NLP (自然语言处理,Natural Language Processing) 被誉为“人工智能皇冠上的明珠”,近两年取得了显著突破。
随着 OpenAI 等技术的诞生、迁移学习等技术的成功应用,使得 NLP 技术在搜索、推荐、信息流、互联网金融、社交网络等领域不断发展壮大。与此同时,NLP 工程师也受到了广泛关注和追捧, 从各大招聘平台上,可以看到相关岗位的薪资随之水涨船高。
(上图为:某招聘网站 NLP 工程师岗位及薪资)
(上图为:用人单位岗位JD)
究其原因,主要由于 NLP 的应用前景十分广泛。就我们常见的 4 个人工智能领域(即表格化数据、文本数据、图像和视频数据、语音数据)而言,可以说文本数据的信息含量仅次于表格化数据,而想要高效利用好文本数据,就离不开 NLP 技术。
从技术角度说,在深度迁移学习(如 BERT 模型出现)之前,提升 NLP 相关任务准确性的最直接方式是增加标注样本。而在深度迁移学习模型出现后,仅仅通过少量样本就可以达到相对满意的精度,这使得 NLP 的应用得到了进一步发展。
尽管如此,但由于自然语言本身的复杂性,从整体看还无法达到人脸识别一样的精度。而且,NLP 涉及领域广泛、发展迅速,很多新提出的方法,复现性都不强。大多数人也只能简单使用一些开源框架,一旦要解决比较复杂的 NLP 任务,就束手无策了。
NLP 领域发展非常迅速,很多知识都在不断更新迭代。所以,其学习的方法就显得尤其重要。刚好极客时间推出了视频课《NLP 实战高手课》,我有幸提前看了部分内容,这个课程能带你掌握高效挖掘表格化数据的技巧,学会经典 NLP 任务的解决方案,并且通过几个实战案例,让你获得一整套从开发到部署的落地经验,全方位提升你的 NLP 实战技能。如果你打算上手或正在研究 NLP,这个课程无疑是你进阶的绝佳选择。
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