NLP是自然语言处理（NaturalLanguageProcessing）的缩写，它是计算机科学领域中专注于研究如何使计算机理解、生成和处理人类语言的学科。NLP涉及的技术包括但不限于分词、词性标注、句法分析、语义分析、机器翻译、情感分析、信息抽取、文本生成等。通过NLP，计算机可以处理和分析大量的文本数据，帮助人们更好地理解和应用语言信息。
传统NLP技术
分词和词性标注：学习如何将文本切分为单词或词组，并标注其词性。
句法分析：学习如何分析句子的语法结构，如依存关系分析。
语义分析：学习如何理解文本的语义，如命名实体识别、情感分析等。
深度学习NLP技术
神经网络基础：学习神经网络的基本原理和结构，如感知机、多层感知机等。
词嵌入：学习如何将单词映射为低维向量，如Word2Vec、GloVe等。
循环神经网络（RNN）：学习如何处理序列数据，如语言模型、机器翻译等。
注意力机制：学习如何在模型中引入注意力机制，如Transformer模型。
预训练模型：学习如何使用预训练模型进行下游任务的微调，如BERT、GPT等。
基础知识
概率和统计
机器学习
机器学习在自然语言处理（NLP）中扮演着至关重要的角色，它提供了一种让计算机从数据中学习并自动改进性能的方法。在NLP中，机器学习算法可以用于解决各种任务，如文本分类、信息抽取、机器翻译等。以下是NLP中机器学习的学习路线图：
文本挖掘
文本挖掘（TextMining）是自然语言处理（NLP）领域中的一项重要技术，它涉及从大量非结构化文本数据中提取有用信息和知识的过程。文本挖掘的目标是帮助人们从文本数据中发现隐藏的模式、趋势和关系，以便更好地理解和利用这些数据。以下是NLP中文本挖掘的学习路线图：
自然语言处理
自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和生成人类语言。NLP的目标是让计算机能够处理和分析大量的自然语言数据，从而实现人机之间的有效通信和交互。以下是NLP中自然语言处理的学习路线图：
NLP算法及开发工具
NLP算法
Python算法包
2、自然语言处理的主要技术范畴2.1语义文本相似度分析
语义文本相似度分析是对两段文本的意义和本质之间的相似度进行分析的过程。
2.2信息检索（InformationRetrieval,IR）
信息检索是指将信息按一定的方式加以组织，并通过信息查找满足用户的信息需求的过程和技术。
2.3信息抽取（InformationExtraction）
信息抽取是指从非结构化/半结构化文本（如网页、新闻、论文文献、微博等）中提取指定类型的信息（如实体、属性、关系、事件、商品记录等），并通过信息归并、冗余消除和冲突消解等手段将非结构化文本转换为结构化信息的一项综合技术。
2.4文本分类（TextCategorization）
文本分类的任务是根据给定文档的内容或主题，自动分配预先定义的类别标签。
2.5文本挖掘（TextMining）
文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支，用于基于文本信息的知识发现。文本挖掘的准备工作由文本收集、文本分析和特征修剪三个步骤组成。目前研究和应用最多的几种文本挖掘技术有：文档聚类、文档分类和摘要抽取。
2.6文本情感分析（TextualAffectiveAnalysis）
2.7问答系统（QuestionAnswering,QA）
自动问答是指利用计算机自动回答用户所提出的问题以满足用户知识需求的任务。不同于现有搜索引擎，问答系统是信息服务的一种高级形式，系统返回用户的不再是基于关键词匹配排序的文档列表，而是精准的自然语言答案。
2.8机器翻译（MachineTranslation，MT）
机器翻译是指利用计算机实现从一种自然语言到另外一种自然语言的自动翻译。被翻译的语言称为源语言（sourcelanguage），翻译到的语言称作目标语言（targetlanguage）。
2.9自动摘要（AutomaticSummarization）
自动文摘（又称自动文档摘要）是指通过自动分析给定的一篇文档或多篇文档，提炼、总结其中的要点信息，最终输出一篇长度较短、可读性良好的摘要（通常包含几句话或数百字），该摘要中的句子可直接出自原文，也可重新撰写所得。
根据输入文本的数量划分，文本摘要技术可以分为单文档摘要和多文档摘要。
语言识别指的是将不同语言的文本区分出来。其利用语言的统计和语法属性来执行此任务。语言识别也可以被认为是文本分类的特殊情况
3、自然语言处理基本点3.1语料库（Corpus）
语料库中存放的是在语言的实际使用中真实出现过的语言材料；语料库是以电子计算机为载体承载语言知识的基础资源；真实语料需要经过加工（分析和处理），才能成为有用的资源。
3.2中文分词（ChineseWordegmentation）
（1）中文分词指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。
（2）现有的分词方法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法、基于统计的分词方法和基于深度学习的中文分词。推荐
（3）比较流行的中文分词工具：jieba、StanfordNLP、HanLP、SnowNLP、THULAC、NLPIR
3.3词性标注（Part-of-speechtagging）
（1）词性标注是指为给定句子中的每个词赋予正确的词法标记，给定一个切好词的句子，词性标注的目的是为每一个词赋予一个类别，这个类别称为词性标记（part-of-speechtag），比如，名词（noun）、动词（verb）、形容词（adjective）等。
（2）词性标注是一个非常典型的序列标注问题。最初采用的方法是隐马尔科夫生成式模型，然后是判别式的最大熵模型、支持向量机模型，目前学术界通常采用的结构是感知器模型和条件随机场模型。近年来，随着深度学习技术的发展，研究者们也提出了很多有效的基于深层神经网络的词性标注方法。
3.4句法分析（Parsing）
（1）基于规则的句法结构分析
（2）基于统计的语法结构分析
3.5词干提取（Stemming）
3.6词形还原（Lemmatization）
词形还原是将一组词语还原为词源或词典的词目形式的过程。
3.7停用词过滤
停用词过滤是指在文本中频繁出现且对文本信息的内容或分类类别贡献不大甚至无贡献的词语，如常见的介词、冠词、助词、情态动词、代词以及连词等。
3.8词向量化（WordVector）
词向量化是用一组实数构成的向量代表自然语言的叫法。这种技术非常实用，因为电脑无法处理自然语言。词向量化可以捕捉到自然语言和实数间的本质关系。通过词向量化，一个词语或者一段短语可以用一个定维的向量表示。（word2vec）
fromgensim.modelsimportWord2Vec
3.9命名实体消歧（NamedEntityDisambiguation）
命名实体消岐是对句子中的提到的实体识别的过程。
例如，对句子“Appleearnedarevenueof200BillionUSDin2016”，命名实体消岐会推断出句子中的Apple是苹果公司而不是指一种水果。一般来说，命名实体要求有一个实体知识库，能够将句子中提到的实体和知识库联系起来。
3.10命名实体识别（namedentityrecognition）
三种主流算法：CRF，字典法和混合方法
4、特征处理4.1特征提取（FeatureExtraction）
特征提取是指将机器学习算法不能识别的原始数据转化为算法可以识别的特征的过程。
举例（文本分类特征提取步骤）：
4.2特征选择（FeatureSelection）
fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer
4.3降维（DimensionReduction）5、模型选择5.1马尔可夫模型、隐马尔可夫模型、层次化隐马尔可夫模型、马尔可夫网络
（1）应用：词类标注、语音识别、局部句法剖析、语块分析、命名实体识别、信息抽取等。应用于自然科学、工程技术、生物科技、公用事业、信道编码等多个领域。
（2）马尔可夫链：在随机过程中，每个语言符号的出现概率不相互独立，每个随机试验的当前状态依赖于此前状态，这种链就是马尔可夫链。
（3）多元马尔科夫链：考虑前一个语言符号对后一个语言符号出现概率的影响，这样得出的语言成分的链叫做一重马尔可夫链，也是二元语法。二重马尔可夫链，也是三元语法，三重马尔可夫链，也是四元语法
5.2条件随机场（CRF）
（1）条件随机场用于序列标注，中文分词、中文人名识别和歧义消解等自然语言处理中，表现出很好的效果。原理是：对给定的观察序列和标注序列，建立条件概率模型。条件随机场可用于不同预测问题，其学习方法通常是极大似然估计。
（2）条件随机场模型也需要解决三个基本问题：特征的选择、参数训练和解码。
5.3贝叶斯网络
贝叶斯网络又称为信度网络或信念网络（beliefnetworks）,是一种基于概率推理的数学模型，其理论基础是贝叶斯公式。
5.4最大熵模型6、快速入门NLP方法
（3）独立实现一个小型的自然语言处理项目。
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