自然語言處理和大部分的機器學(xué)習(xí)或者人工智能領(lǐng)域的技術(shù)一樣，是一個涉及到多個技能、技術(shù)和領(lǐng)域的綜合體。

所以自然語言處理工程師會有各種各樣的背景，大部分都是在工作中自學(xué)或者是跟著項目一起學(xué)習(xí)的，這其中也不乏很多有科班背景的專業(yè)人才，因為技術(shù)的發(fā)展實在是日新月異，所以時刻要保持著一種強烈的學(xué)習(xí)欲望，讓自己跟上時代和技術(shù)發(fā)展的步伐。本文作者從個人學(xué)習(xí)經(jīng)歷出發(fā)，介紹相關(guān)經(jīng)驗。

一些研究者將自然語言處理（NLP，Natural Language Processing）和自然語言理解（NLU，Natural Language Understanding）區(qū)分開，在文章中我們說的NLP是包含兩者的，并沒有將兩者嚴(yán)格分開。

圖1 自然語言處理工程師技能樹

自然語言處理學(xué)習(xí)路線

數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

數(shù)學(xué)對于自然語言處理的重要性不言而喻。當(dāng)然數(shù)學(xué)的各個分支在自然語言處理的不同階段也會扮演不同的角色，這里介紹幾個重要的分支。
代數(shù)

代數(shù)作為計算數(shù)學(xué)里面很重要的一個分支，在自然語言處理中也有舉足輕重的作用。這一部分需要重點關(guān)注矩陣處理相關(guān)的一些知識，比如矩陣的SVD、QR分解，矩陣逆的求解，正定矩陣、稀疏矩陣等特殊矩陣的一些處理方法和性質(zhì)等等。

對于這一部分的學(xué)習(xí)，既可以跟著大學(xué)的代數(shù)書一起學(xué)習(xí)，也可以跟著網(wǎng)上的各種公開課一起學(xué)習(xí)，這里既可以從國內(nèi)的一些開放學(xué)習(xí)平臺上學(xué)，也可以從國外的一些開放學(xué)習(xí)平臺上學(xué)。這里放一個學(xué)習(xí)的鏈接，網(wǎng)易公開課的鏈接：https://c.open.163.com/search/search.htm?query=線性代數(shù)#/search/all。（其他的資料或者平臺也都OK）。

• 概率論

在很多的自然語言處理場景中，我們都是算一個事件發(fā)生的概率。這其中既有特定場景的原因，比如要推斷一個拼音可能的漢字，因為同音字的存在，我們能計算的只能是這個拼音到各個相同發(fā)音的漢字的條件概率。也有對問題的抽象處理，比如詞性標(biāo)注的問題，這個是因為我們沒有很好的工具或者說能力去精準(zhǔn)地判斷各個詞的詞性，所以就構(gòu)造了一個概率解決的辦法。

對于概率論的學(xué)習(xí)，既要學(xué)習(xí)經(jīng)典的概率統(tǒng)計理論，也要學(xué)習(xí)貝葉斯概率統(tǒng)計。相對來說，貝葉斯概率統(tǒng)計可能更重要一些，這個和貝葉斯統(tǒng)計的特性是相關(guān)的，因其提供了一種描述先驗知識的方法。使得歷史的經(jīng)驗使用成為了可能，而歷史在現(xiàn)實生活中，也確實是很有用的。比如樸素貝葉斯模型、隱馬爾卡模型、最大熵模型，這些我們在自然語言處理中耳熟能詳?shù)囊恍?a href="http://www.socialnewsupdate.com/v/tag/2562/" target="_blank">算法，都是貝葉斯模型的一種延伸和實例。

這一部分的學(xué)習(xí)資料，也非常豐富，這里也照例對兩種概率學(xué)習(xí)各放一個鏈接，統(tǒng)計學(xué)導(dǎo)論http://open.163.com/movie/2011/5/M/O/M807PLQMF_M80HQQGMO.html，貝葉斯統(tǒng)計：https://www.springboard.com/blog/probability-bayes-theorem-data-science/。

• 信息論

信息論作為一種衡量樣本純凈度的有效方法。對于刻畫兩個元素之間的習(xí)慣搭配程度非常有效。這個對于我們預(yù)測一個語素可能的成分（詞性標(biāo)注），成分的可能組成（短語搭配）非常有價值，所以這一部分知識在自然語言處理中也有非常重要的作用。

同時這部分知識也是很多機器學(xué)習(xí)算法的核心，比如決策樹、隨機森林等以信息熵作為決策樁的一些算法。對于這部分知識的學(xué)習(xí)，更多的是要理解各個熵的計算方法和優(yōu)缺點，比如信息增益和信息增益率的區(qū)別，以及各自在業(yè)務(wù)場景中的優(yōu)缺點。照例放上一個鏈接：http://open.163.com/special/opencourse/information.html。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法

這部分內(nèi)容的重要性就不做贅述了。學(xué)習(xí)了上面的基礎(chǔ)知識，只是萬里長征開始了第一步，要想用機器實現(xiàn)對自然語言的處理，還是需要實現(xiàn)對應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法。這一部分也算是自然語言處理工程師的一個看家本領(lǐng)。這一部分的內(nèi)容也是比較多的，這里就做一個簡單的介紹和說明。

首先數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)部分，需要重點關(guān)注鏈表、樹結(jié)構(gòu)和圖結(jié)構(gòu)（鄰接矩陣）。包括各個結(jié)構(gòu)的構(gòu)建、操作、優(yōu)化，以及各個結(jié)構(gòu)在不同場景下的優(yōu)缺點。當(dāng)然大部分情況下，可能使用到的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都不是單一的，而是有多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)組合。比如在分詞中有非常優(yōu)秀表現(xiàn)的雙數(shù)組有限狀態(tài)機就使用樹和鏈表的結(jié)構(gòu)，但是實現(xiàn)上采用的是鏈表形式，提升了數(shù)據(jù)查詢和匹配的速度。在熟練掌握各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之后，就是要設(shè)計良好的算法了。

伴隨著大數(shù)據(jù)的不斷擴張，單機的算法越來越難發(fā)揮價值，所以多數(shù)場景下都要研發(fā)并行的算法。這里面又涉及到一些工具的應(yīng)用，也就是編程技術(shù)的使用。例如基于Hadoop的MapReduce開發(fā)和Spark開發(fā)都是很好的并行化算法開發(fā)工具，但是實現(xiàn)機制卻有很大的差別，同時編程的便利程度也不一樣。

當(dāng)然這里面沒有絕對的孰好孰壞，更多的是個人使用的習(xí)慣和業(yè)務(wù)場景的不同而不同。比如兩個都有比較成熟的機器學(xué)習(xí)庫，一些常用的機器學(xué)習(xí)算法都可以調(diào)用庫函數(shù)實現(xiàn)，編程語言上也都可以采用Java，不過Spark場景下使用Scala會更方便一些。因為這一部分是偏實操的，所以我的經(jīng)驗會建議實例學(xué)習(xí)的方法，也就是跟著具體的項目學(xué)習(xí)各種算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。最好能對學(xué)習(xí)過的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行總結(jié)回顧，這樣可以更好的得到這種方法的精髓。因為基礎(chǔ)的元素，包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和計算規(guī)則都是有限的，所以多樣的算法更多的是在不同的場景下，對于不同元素的一個排列組合，如果能夠融會貫通各個基礎(chǔ)元素的原理和使用，不管是對于新知識的學(xué)習(xí)還是對于新解決方案的構(gòu)建都是非常有幫助的。

對于工具的選擇，建議精通一個，對于其他工具也需要知道，比如精通Java和MapReduce，對于Spark和Python也需要熟悉，這樣可以在不同的場景下使用不同的工具，提升開發(fā)效率。這一部分實在是太多、太廣，這里不能全面地介紹，大家可以根據(jù)自己的需求，選擇合適的學(xué)習(xí)資料進行學(xué)習(xí)。這里給出一個學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法（包含排序、圖、字符串處理等）的課程鏈接：https://algs4.cs.princeton.edu/home/。

語言學(xué)

這一部分就更多是語文相關(guān)的知識，比如一個句子的組成成分包括：主、謂、賓、定、狀、補等。對于各個成分的組織形式也是多種多樣。比如對于主、謂、賓，常規(guī)的順序就是：主語→謂語→賓語。當(dāng)然也會有：賓語→主語→賓語（飯我吃了）。這些知識的積累有助于我們在模型構(gòu)建或者解決具體業(yè)務(wù)的時候，能夠事半功倍，因為這些知識一般情況下，如果要被機器學(xué)習(xí)，都是非常困難的，或者會需要大量的學(xué)習(xí)素材，或許在現(xiàn)有的框架下，機器很難學(xué)習(xí)到。如果把這些知識作為先驗知識融合到模型中，對于提升模型的準(zhǔn)確度都是非常有價值的。

在先期的研究中，基于規(guī)則的模型，大部分都是基于語言模型的規(guī)則進行研究和處理的。所以這一部分的內(nèi)容對于自然語言處理也是非常重要的。但是這部分知識的學(xué)習(xí)就比較雜一些，因為大部分的自然語言處理工程師都是語言學(xué)專業(yè)出身，所以對于這部分知識的學(xué)習(xí)，大部分情況都是靠碎片化的積累，當(dāng)然也可以花一些精力，系統(tǒng)性學(xué)習(xí)。對于這部分知識的學(xué)習(xí)，個人建議可以根據(jù)具體的業(yè)務(wù)場景進行學(xué)習(xí)，比如在項目處理中要進行同義詞挖掘，那么就可以跟著“百科”或者“搜索引擎”學(xué)習(xí)同義詞的定義，同義詞一般會有什么樣的形式，怎么根據(jù)句子結(jié)構(gòu)或者語法結(jié)構(gòu)判斷兩個詞是不是同義詞等等。

深度學(xué)習(xí)

隨著深度學(xué)習(xí)在視覺和自然語言處理領(lǐng)域大獲成功，特別是隨著AlphaGo的成功，深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的應(yīng)用也越來越廣泛，大家對于它的期望也越來越高。所以對于這部分知識的學(xué)習(xí)也幾乎成為了一個必備的環(huán)節(jié)（實際上可能是大部分情況，不用深度學(xué)習(xí)的模型，也可以解決很多業(yè)務(wù)）。

對于這部分知識，現(xiàn)在流行的幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是需要學(xué)習(xí)和關(guān)注的，特別是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因為其在處理時序數(shù)據(jù)上的優(yōu)勢，在自然語言處理領(lǐng)域尤為收到追捧，這里包括單項RNN、雙向RNN、LSTM等形式。同時新的學(xué)習(xí)框架，比如對抗學(xué)習(xí)、增強學(xué)習(xí)、對偶學(xué)習(xí)，也是需要關(guān)注的。其中對抗學(xué)習(xí)和對偶學(xué)習(xí)都可以顯著降低對樣本的需求，這個對于自然語言處理的價值是非常大的，因為在自然語言處理中，很重要的一個環(huán)節(jié)就是樣本的標(biāo)注，很多模型都是嚴(yán)重依賴于樣本的好壞，而隨著人工成本的上升，數(shù)據(jù)標(biāo)注的成本越來越高，所以如果能顯著降低標(biāo)注數(shù)據(jù)需求，同時提升效果，那將是非常有價值的。

現(xiàn)在還有一個事物正在如火如荼地進行著，就是知識圖譜，知識圖譜的強大這里就不再贅述，對于這部分的學(xué)習(xí)可能更多的是要關(guān)注信息的鏈接、整合和推理的技術(shù)。不過這里的每一項技術(shù)都是非常大的一個領(lǐng)域，所以還是建議從業(yè)務(wù)實際需求出發(fā)去學(xué)習(xí)相應(yīng)的環(huán)節(jié)和知識，滿足自己的需求，鏈接http://www.chinahadoop.cn/course/918。

自然語言處理現(xiàn)狀

隨著知識圖譜在搜索領(lǐng)域的大獲成功，以及知識圖譜的推廣如火如荼地進行中，現(xiàn)在的自然語言處理有明顯和知識圖譜結(jié)合的趨勢。特別是在特定領(lǐng)域的客服系統(tǒng)構(gòu)建中，這種趨勢就更明顯，因為這些系統(tǒng)往往要關(guān)聯(lián)很多領(lǐng)域的知識，而這種知識的整合和表示，很適合用知識圖譜來解決。隨著知識圖譜基礎(chǔ)工程技術(shù)的完善和進步，對于圖譜構(gòu)建的容易程度也大大提高，所以自然語言處理和知識圖譜的結(jié)合就越來越成為趨勢。

語義理解仍然是自然語言處理中一個難過的坎。目前各項自然語言處理技術(shù)基本已經(jīng)比較成熟，但是很多技術(shù)的效果還達不到商用的水平。特別是在語義理解方面，和商用還有比較大的差距。比如聊天機器人現(xiàn)在還很難做到正常的聊天水平。不過隨著各個研究機構(gòu)和企業(yè)的不斷努力，進步也是飛速的，比如微軟小冰一直在不斷的進步。

對于新的深度學(xué)習(xí)框架，目前在自然語言處理中的應(yīng)用還有待進一步加深和提高。比如對抗學(xué)習(xí)、對偶學(xué)習(xí)等雖然在圖像處理領(lǐng)域得到了比較好的效果，但是在自然語言處理領(lǐng)域的效果就稍微差一些，這里面的原因是多樣的，因為沒有深入研究，就不敢妄言。

目前人機對話、問答系統(tǒng)、語言翻譯是自然語言處理中的熱門領(lǐng)域，各大公司都有了自己的語音助手，這一塊也都在投入大量的精力在做。當(dāng)然這些上層的應(yīng)用，也都依賴于底層技術(shù)和模型的進步，所以對于底層技術(shù)的研究應(yīng)該說一直是熱門，在未來一段時間應(yīng)該也都還是熱門。之前聽一個教授講過一個故事，他是做parser的，開始的時候很火，后來一段時間因為整個自然語言處理的效果差強人意，所以作為其中一個基礎(chǔ)工作的parser就隨之受到冷落，曾經(jīng)有段時間相關(guān)的期刊會議會員銳減，但是最近整個行業(yè)的升溫，這部分工作也隨之而受到重視。不過因為他一直堅持在這個領(lǐng)域，所以建樹頗豐，最近也成為熱門領(lǐng)域和人物。

所以在最后引用一位大牛曾經(jīng)說過的話：“任何行業(yè)或者領(lǐng)域做到頭部都是非常有前途的，即使是打球，玩游戲?！保ù笠猓?/p>

個人經(jīng)驗

筆者是跟著項目學(xué)習(xí)自然語言處理的，非科班出身，所以的經(jīng)驗難免會有偏頗，說出來僅供大家參考, 有不足和紕漏的地方敬請指正。

知識結(jié)構(gòu)

要做算法研究，肯定需要一定的知識積累，對于知識積累這部分，我的經(jīng)驗是先學(xué)數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)，學(xué)的順序可以是代數(shù)→概率論→隨機過程。當(dāng)然這里面每一科都是很大的一個方向，學(xué)的時候不必面面俱到，所有都深入理解，但是相對基礎(chǔ)的一些概念和這門學(xué)科主要講的是什么問題一定要記住。

在學(xué)習(xí)了一些基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識之后，就開始實現(xiàn)——編寫算法。這里的算法模型，建議跟著具體的業(yè)務(wù)來學(xué)習(xí)和實踐，比如可以先從識別垃圾郵件這樣的demo進行學(xué)習(xí)實驗，這樣的例子在網(wǎng)上很容易找到，但是找到以后，一定不要看看就過去，要一步一步改寫拿到的demo，同時可以改進里面的參數(shù)或者實現(xiàn)方法，看看能不能達到更好的效果。個人覺得學(xué)習(xí)還是需要下苦功夫一步一步模仿，然后改進，才能深入的掌握相應(yīng)的內(nèi)容。對于學(xué)習(xí)的資料，上學(xué)時期的各個教程即可。

工具

工欲善其事必先利其器，所以好的工具往往能事半功倍。在工具的選擇上，個人建議，最高優(yōu)先級的是Python，畢竟其的宣傳口語是：人生苦短，請用Python。第二優(yōu)先級的是Java，基于Java可以和現(xiàn)有的很多框架進行直接交互，比如Hadoop、Spark等等。對于工具的學(xué)習(xí)兩者還是有很大的差別的，Python是一個腳本語言，所以更多的是跟著“命令”學(xué)，也就是要掌握你要實現(xiàn)什么目的來找具體的執(zhí)行語句或者命令，同時因為Python不同版本、不同包對于同一個功能的函數(shù)實現(xiàn)差別也比較大，所以在學(xué)習(xí)的時候，要多試驗，求同存異。

對于Java就要學(xué)習(xí)一些基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，然后一步一步的去編寫自己的邏輯。對于Python當(dāng)然也可以按照這個思路，Python本身也是一個高級編程語言，所以掌握了基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之后，也可以一步一步的實現(xiàn)具體的功能，但是那樣好像就失去了slogan的意義。

緊跟時代

自然語言處理領(lǐng)域也算是一個知識密集型的行業(yè)，所以知識的更新迭代非常的快，要時刻關(guān)注行業(yè)、領(lǐng)域的最新進展。這個方面主要就是看一些論文和關(guān)注一些重要的會議，對于論文的獲取，Google Scholar、arxiv都是很好的工具和資源（請注意維護知識產(chǎn)權(quán)）。會議就更多了KDD、JIST、CCKS等等。