自然语言处理技术属于人工智能吗？怎么快速入门自然语言处理？自然语言处理有什么用？

NLP，也就是自然语言处理，是人工智能的重要分支，它可以使计算机能够像人类一样理解、处理和生成语言。搜索引擎、机器翻译以及语音助理均由该技术提供支持。

人工智能这一领域内容繁琐复杂，单单几个月想达到多么高超的技术是不可能的，但是只要你能跟着下面我提到的学习方法和建议一步步的学习，保证你能用最短的时间，入门NLP！

一、学习方法

我个人觉得，NLP的学习可以分为两种。

第一种是从理论知识入手，举例来说就是自然语言处理的入门者需要先了解NLP语言和一些基本算法，如分类、集成、降维等算法。

此外，学习初期的代码量是必不可少的，python是一个很好的入门语言，相对来说也比较好上手，对于初学者也很友好。后期练习可以在Jupyter和github上找相关项目。

这样的学习方法总的来说，耗时会比较久，但是相对的，它也能为日后学习打下一个坚实的基础。

第二种方法就是从实践case入手。真正进入了这个行业的人应该都有同一种感受，那就是实际操作比课本上的理论知识来的重要得多。

作为人工智能下的一个大分支，NLP涵盖的内容有很多，专业课程包括机器学习，数值分析，线性代数

高数，矩阵论等。主要训练的是代码工程能力和解决问题的算法分析能力。

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这样庞大的知识体系，想要系统的学习，需要花费的时间是很多的，所以对于这一领域，我不太推荐通过自学，尤其是独自看书学习的方式。

个人觉得大家可以先下载一个NLTK（Natural Language Toolkit），然后尝试建立一些软件，比如：运行一些不同的POS标记器

并试着描述其差异，看看它们更适合哪个领域或者犯了哪些类似的错误；建立情感分析系统，并找出如何让他变得更好，你应该使用什么功能来帮助它做的更好；写一个能检测网站垃圾评论的系统等。

关于NLP学习，下面是我的一些具体建议：

先要拥有坚实的算法基础，这一步在开始NLP学习之前就应该掌握，任何语言的学习都可以，不过这里最推荐python。
学习正则表达。这一步很难入门，但是一旦开始学习，就很容易学习，并且还是遵循一定的逻辑。
NLP包括很多概念，如pos标签、符号化、标记化等。而其中的重点就是标记化。根据所构建的项目内容不同，标记的内容也不同。在这一方面，python有很好的API能完成这些项目。
ML的学习。ML基础知识可以从coursera课程中挑选，对于python这一语言来说,大多使用nltk。
评估指标学习。这一部分很重要但往往容易被人忽视。ROC曲线、F分数、精确度、偏差与方差等等都适用于此。
深度学习。在所有步骤之后，如果你的分类器仍旧有很高的偏差，或者需要更复杂的内容，这就需要deep learning的帮助。深度学习对于高度非线性特征空间的具体任务来说是非常有用的。