曾亮老師對于我國的NLP發展有什么樣的貢獻？曾亮先生現在是中國著名的NLP導師。每當人們提起為民盟做出卓越貢獻的當代人，總是首先想到他。他是一名合格的NLP執行官，NLP演講培訓師，深圳市慈善協會常年

曾亮老師對于我國的NLP發展有什么樣的貢獻？

曾亮先生現在是中國著名的NLP導師。每當人們提起為民盟做出卓越貢獻的當代人，總是首先想到他。他是一名合格的NLP執行官，NLP演講培訓師，深圳市慈善協會常年擔任公益講師。近20年來，他在全國各地舉辦了多次NLP講座，直接和間接惠及了100多萬名學生。他是為數不多的滿口稱贊的老師之一。他的學生經常對他說，感謝老師的方法就是把身邊的人帶進老師的課堂，讓更多的人感受到老師課堂的美。對他來說，每當他累了，只要看到學生充滿希望的眼神，他總能得到無窮的動力。他用自己的經歷告訴我們，即使他生來平凡，也能過上精彩的生活

NLP真的有效，還是忽悠？

自然語言處理屬于人工智能領域的一個重要分支，自然語言處理的基礎是分詞。簡單地說，就是把一個句子的每個單詞分成一段。在英語語境中，NLP有自己的分詞處理（英文空格鍵）。在漢語語境中，自然語言處理有自己的分詞處理方法，一般公認的分詞方法是將所有詞的狀態值設為（B，m，e，s），并根據起始詞（B），中間詞（m），結束詞（e）和單個詞（s）形成詞（s）。例如，“小明畢業于中國科學院計算研究所”這句話分為be/be/bme/be/bme/be/s，即小明/碩士/畢業于/中國/科學院/計算研究所。

NLP的實際用途是什么？

首先，最實際的問題是機器翻譯。通過NLP，未來機器翻譯能力的準確率將越來越高。百度翻譯一直在逐步嘗試NLP在機器翻譯中的可行性。二是人機對話。通過自然語言處理，機器與人之間的對話變得更加自然流暢，同時也有更多的人的情感分析。通過更簡單的人機通信，該機將來將具有實現情感分析的能力。通過對網絡上的大量數據進行爬網、清理，最后進行情感分析，可以有效、準確地對用戶進行一定的操作。如果你是淘寶店主，通過抓取數據進行分析，可以得出用戶目前喜歡什么，為什么喜歡，未來會喜歡什么，競爭對手的忠誠度，以及一系列只能人工識別的情感問題。

NLP算法工程師有前途嗎？

NLP算法工程師的經驗和算法工程師的經驗沒有太大區別。

NLP的發展不是很快。

如果沒有實際的業務需求，NLP的實現或產品功能就沒有其他領域那么大，NLP工程師可能會面臨更多的挫折和機遇。

事實上，算法工程師的經驗非常重要。兩個人認為這是積累和反思。他們通常會花更多的時間閱讀論文來重現一些實驗，而不會浪費你的表現和時間。問題往往需要經驗和靈感來解決。

這兩點通常來自積累和反思。

所以當你處于最佳位置時，好好想想。

不要拘泥于時間、形式和地點。

當你下班或放松時，你可以經常激發靈感。

因此，保持對問題的關注度非常重要。

不要在壓力下給自己施加壓力（當然，如果你已經積累了足夠的壓力）。

隨著電子科技的發展，印刷體詞典會不會退出歷史舞臺？

印刷術是中國四大發明之一。

印刷以其規格統一、易于識別、生產迅速、量產保存等優點，為世界文明的發展和傳承作出了突出貢獻。

當今，科學技術高度發達。新媒體、新視聽、新信息以其便捷、高效、互動的優勢，占據了文化地位的新高度。然而，印刷以其易保存、易閱讀、易傳承的獨特優勢，是其他方式無法替代的。

我們要保護、發展和利用好傳統印刷技術和高科技的優勢。同時，要與時俱進，在新媒體技術領域不斷創新，為新的世界文明作出新的貢獻。

未來用智能機器人養老可行嗎？

在未來，機器人將無法供養老年人。除了技術問題，機器人還不能勝任老年人的情感問題。如果沒有情緒問題，那么機器人也可以做父母。什么是親情？

人工智能自然語言處理就業形勢與行業發展前景如何？

自然語言處理與計算機視覺、個人虛擬助理、智能機器人、語音識別一起，將成為未來國內人工智能產業發展的五大趨勢。從投資的角度來看，自然語言處理也是投資最多的領域之一。

隨著人工智能的不斷發展，它還可以在金融行業的分析中發揮至關重要的作用，如關注市場變化的線索、預測價格趨勢、評估市場風險等。然而，要實現人工智能在金融業的全場落地，首先要做的是自然語言處理技術。這項技術是重點和難點。

自然語言處理可以實現計算機與人之間的自然語言交流。它是一門綜合語言學、計算機科學和數學的科學。它是計算機科學、人工智能和語言學研究計算機與人類語言相互作用的領域。說白了，人工智能可以理解人。

隨著智能領域分工的日益清晰，各大企業已經從最初的競爭模式轉變為合作模式，實現雙贏，自然語言處理技術也越來越受到大家的青睞。

可以預見，未來20年，自然語言處理將成為人工智能應用的最大突破之一。近年來，知識地圖在搜索領域占有一席之地，在快速推廣中，一是多領域關聯，二是知識整合。自然語言處理與知識映射相結合的趨勢在未來很有可能。

如上所述，人工智能自然語言處理涉及廣泛的技能和技術領域。可以毫不夸張地說，一個自然語言處理工程師必須是一個全面的人才。他必須掌握人工智能領域的大部分技術，所以真正從事這一領域的人才很少。現在城市里從事自然語言處理的大部分人都是非理科類背景的，要么在工作中自學，要么跟著項目一起爬出來，所以從事自然語言處理的專業人士，產業發展是非常客觀的。

人工智能目前有哪些突破？

近年來，人工智能的應用仍然非常廣泛。計算機視覺的發展使得人臉識別更加可靠，刷臉支付也不再是新鮮事物。自動駕駛行業正變得越來越冷靜，尋求L4水平的突破。各大公司紛紛布局AI芯片，有望抓住未來半導體行業的發展趨勢。云計算十年來也積累了不少，正在蓬勃發展，已經成為未來的重要技術之一；技術驅動的5g逐漸成為新基礎設施建設的方向，建設速度快于預期。這些都是人工智能在各個領域的突破。

隨著5g和工業互聯網等新基礎設施項目的實施，人工智能有望在未來進入更大的市場應用。未來10年，在過去5年人臉識別等應用突破的基礎上，人工智能技術將進一步向聽、看、理解、規劃和控制領域發展，特別是向理解、規劃和控制領域發展，這將促進人工智能從低級感性智能向高級決策智能的飛躍。