計(jì)算機(jī)研究生方向選擇，推薦系統(tǒng)、信息檢索、數(shù)據(jù)挖掘、自然語(yǔ)言處理四個(gè)應(yīng)用方向，如何選擇？計(jì)算機(jī)研究生方向選擇系統(tǒng)，信息檢索，數(shù)據(jù)挖掘，自然語(yǔ)言處理等四個(gè)方向。在我看來(lái)，在這四個(gè)專(zhuān)業(yè)方向中，數(shù)據(jù)挖掘和自

計(jì)算機(jī)研究生方向選擇，推薦系統(tǒng)、信息檢索、數(shù)據(jù)挖掘、自然語(yǔ)言處理四個(gè)應(yīng)用方向，如何選擇？

計(jì)算機(jī)研究生方向選擇系統(tǒng)，信息檢索，數(shù)據(jù)挖掘，自然語(yǔ)言處理等四個(gè)方向。在我看來(lái)，在這四個(gè)專(zhuān)業(yè)方向中，數(shù)據(jù)挖掘和自然語(yǔ)言處理有著非常廣闊的發(fā)展前景。

近年來(lái)，數(shù)據(jù)挖掘已成為大數(shù)據(jù)科技的基礎(chǔ)支撐。它具有非常豐富的專(zhuān)業(yè)內(nèi)涵和非常廣闊的發(fā)展前景。它有著非常廣泛的應(yīng)用范圍和強(qiáng)大的專(zhuān)業(yè)生命力。廣泛應(yīng)用于國(guó)防、軍事、經(jīng)濟(jì)、科技、應(yīng)急救援等領(lǐng)域。

自然語(yǔ)言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要方向。研究了用自然語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)有效通信的各種理論和方法。自然語(yǔ)言處理是一門(mén)綜合語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)的科學(xué)。因此，這一領(lǐng)域的研究將涉及自然語(yǔ)言，即人們?nèi)粘Ｉ钪惺褂玫恼Z(yǔ)言。因此，它與語(yǔ)言學(xué)的研究密切相關(guān)，但也存在著重要的區(qū)別。

在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域，特別是在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，并不能廣泛應(yīng)用自然語(yǔ)言處理。

這兩個(gè)專(zhuān)業(yè)方向都很好，你可以根據(jù)自己的興趣來(lái)選擇。

什么是自然語(yǔ)言處理的重要應(yīng)用？

（文本分類(lèi)）是自然語(yǔ)言處理的一個(gè)重要應(yīng)用。也可以說(shuō)，它是最基本的應(yīng)用

自然語(yǔ)言處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)、個(gè)人虛擬助理、智能機(jī)器人、語(yǔ)音識(shí)別一起，將成為未來(lái)國(guó)內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的五大趨勢(shì)。從投資的角度來(lái)看，自然語(yǔ)言處理也是投資最多的領(lǐng)域之一。

隨著人工智能的不斷發(fā)展，它還可以在金融行業(yè)的分析中發(fā)揮至關(guān)重要的作用，如關(guān)注市場(chǎng)變化的線索、預(yù)測(cè)價(jià)格趨勢(shì)、評(píng)估市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)等。然而，要實(shí)現(xiàn)人工智能在金融業(yè)的全場(chǎng)落地，首先要做的是自然語(yǔ)言處理技術(shù)。這項(xiàng)技術(shù)是重點(diǎn)和難點(diǎn)。

自然語(yǔ)言處理可以實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)與人之間的自然語(yǔ)言交流。它是一門(mén)綜合語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)的科學(xué)。它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能和語(yǔ)言學(xué)研究計(jì)算機(jī)與人類(lèi)語(yǔ)言相互作用的領(lǐng)域。說(shuō)白了，人工智能可以理解人。

隨著智能領(lǐng)域分工的日益清晰，各大企業(yè)已經(jīng)從最初的競(jìng)爭(zhēng)模式轉(zhuǎn)變?yōu)楹献髂Ｊ剑瑢?shí)現(xiàn)雙贏，自然語(yǔ)言處理技術(shù)也越來(lái)越受到大家的青睞。

可以預(yù)見(jiàn)，未來(lái)20年，自然語(yǔ)言處理將成為人工智能應(yīng)用的最大突破之一。近年來(lái)，知識(shí)地圖在搜索領(lǐng)域占有一席之地，在快速推廣中，一是多領(lǐng)域關(guān)聯(lián)，二是知識(shí)整合。自然語(yǔ)言處理與知識(shí)映射相結(jié)合的趨勢(shì)在未來(lái)很有可能。

如上所述，人工智能自然語(yǔ)言處理涉及廣泛的技能和技術(shù)領(lǐng)域。可以毫不夸張地說(shuō)，一個(gè)自然語(yǔ)言處理工程師必須是一個(gè)全面的人才。他必須掌握人工智能領(lǐng)域的大部分技術(shù)，所以真正從事這一領(lǐng)域的人才很少。現(xiàn)在城市里從事自然語(yǔ)言處理的大部分人都是非理科類(lèi)背景的，要么在工作中自學(xué)，要么跟著項(xiàng)目一起爬出來(lái)，所以從事自然語(yǔ)言處理的專(zhuān)業(yè)人士，產(chǎn)業(yè)發(fā)展是非常客觀的。

人工智能自然語(yǔ)言處理就業(yè)形勢(shì)與行業(yè)發(fā)展前景如何？

具體來(lái)說(shuō)，主要有兩個(gè)原因：

語(yǔ)音助手、智能揚(yáng)聲器、智能機(jī)器人、語(yǔ)音搜索我們可以清晰地感受到，語(yǔ)音交互已經(jīng)成為智能時(shí)代人機(jī)交互的主流方式。

什么是互動(dòng)？簡(jiǎn)而言之，它是建立在對(duì)一句話、一件事的理解和兩個(gè)人之間的言語(yǔ)交流的基礎(chǔ)上的。在理解方面，不能用簡(jiǎn)單的語(yǔ)音識(shí)別來(lái)處理，而是涉及到“自然語(yǔ)言處理”，即句子切分和上下文理解。這樣，讓人工智能像人類(lèi)一樣“理解”句子，才能準(zhǔn)確理解用戶給出的指令，從而準(zhǔn)確執(zhí)行任務(wù)，實(shí)現(xiàn)流暢的語(yǔ)音交互過(guò)程。

此前，“人工智能之父”馬文·明斯基曾說(shuō)過(guò)，人工智能領(lǐng)域最終要解決的技術(shù)問(wèn)題是“語(yǔ)義分析”。圖靈機(jī)器人聯(lián)合創(chuàng)始人、首席運(yùn)營(yíng)官郭佳也表示，人腦是人類(lèi)擁有無(wú)限智慧的理由，是“智慧”的體現(xiàn)。

目前，人工智能更多的是“學(xué)習(xí)”人類(lèi)。對(duì)于其“智能”的表現(xiàn)，我們現(xiàn)在更多的是關(guān)注它能否在與人的互動(dòng)中真正做到既準(zhǔn)確又自然。為了達(dá)到這個(gè)目的，我們需要達(dá)到“理解”，即自然語(yǔ)言的理解。

為什么說(shuō)自然語(yǔ)言處理是人工智能的核心？

這是非常困難的，但它比前20年自然語(yǔ)言處理的進(jìn)步要好得多。最近，因?yàn)槲覀兿胙芯咳斯ぶ悄茏匀徽Z(yǔ)言處理項(xiàng)目，我們一直在閱讀相關(guān)書(shū)籍，從數(shù)學(xué)的奧秘，統(tǒng)計(jì)理論，概率論等。！讀了這么多書(shū)之后，我發(fā)現(xiàn)很多東西都取決于你的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。為什么自然語(yǔ)言處理的頭20年如此困難，或者沒(méi)有進(jìn)展？簡(jiǎn)單地說(shuō)，人的習(xí)慣性思維決定了你對(duì)事物的理解方式。

在過(guò)去的20年里，科學(xué)家對(duì)自然語(yǔ)言處理的研究一直局限于或局限于人類(lèi)學(xué)習(xí)語(yǔ)言的方式。簡(jiǎn)而言之，就是用計(jì)算機(jī)來(lái)模仿人腦。當(dāng)時(shí)，大多數(shù)科學(xué)家認(rèn)為，機(jī)器要翻譯或識(shí)別語(yǔ)音，就必須讓計(jì)算機(jī)理解我們的語(yǔ)言，而要做到這一點(diǎn)，就必須讓計(jì)算機(jī)有能力模仿人類(lèi)什么樣的智慧，這是人類(lèi)理解的普遍規(guī)律，我們不應(yīng)該嘲笑他們，因?yàn)橹挥羞@樣的試錯(cuò)，才能取得今天的成就。

現(xiàn)在，語(yǔ)音識(shí)別和翻譯已經(jīng)做得很好了，但是很多不在我們機(jī)器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域的人仍然錯(cuò)誤地認(rèn)為語(yǔ)音識(shí)別和翻譯是通過(guò)理解自然語(yǔ)言的計(jì)算機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)的，而這實(shí)際上是通過(guò)數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

從規(guī)則到統(tǒng)計(jì)的進(jìn)步是人類(lèi)對(duì)事物理解的突破。統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型的建立是當(dāng)今自然語(yǔ)言處理的基礎(chǔ)和關(guān)鍵，但許多事物都會(huì)有其固有的缺陷，無(wú)法改變。

數(shù)的關(guān)系，公式的計(jì)算，n元模型在語(yǔ)言模型中的定位，為什么馬爾可夫假設(shè)中n的值這么小，涉及的知識(shí)太多，我這里不能一一回答。我只想說(shuō)，純自然語(yǔ)言處理不像以前那么混亂，現(xiàn)在比以前好多了。困難不在于它本身，而在于它涉及太多的知識(shí)點(diǎn)。。。。