『壹』 现在自然语言处理（NLP）很火，对于NLP的学习有什么建议
自然语言处理是研究如何让计算机处理、理解及运用人类语言(中文、英文等)，实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言理解的本质是结构预测。自然语言处理属于人工智能的一个重要分支，是计算机科学、语言学、统计学和数学的交叉学科。
搜索引擎、个人助理、机器翻译、机器阅读、智能问答、聊天机器人、知识图谱、语义搜索、机器阅读、舆情监控与分析、推荐系统、文本关键词抽取、文本自动摘要这些都需要自然语言处理技术。
反正就是现在NLP特别火，对于学习建议，首先需要学一下ML（机器学习）、DL（深度学习）、RL(强化学习)；可以去研究一两个优秀开源项目，这些开源项目可以去github上找，GitHub上面牛人很多，有很多很好的开源项目。比如：
考虑字的词表示学习算法
GitHub - Leonard-Xu/CWE
网络表示学习
文本增强的网络表示学习算法
GitHub - albertyang33/TADW: code for IJCAI2015 paper"Network Representation Learning with Rich Text Information"
跨语言词表示学习算法
Learning Cross-lingual Word Embeddings via MatrixCo-factorization
主题增强的词表示学习算法
GitHub - largelymfs/topical_word_embeddings: A demo code fortopical word embedding
可解释的词表示学习算法
GitHub - SkTim/OIWE: Online Interpretable Word Embeddings
国内一个NLP工具：哈工大LTP：http://ir.hit.e.cn/
建议去研读一些最新的经典的论文比如ACL、EMNLP、COLING、CCL等，
推荐几本书关于学习自然语言处理的，首先是李航老师的《统计学方法》，还有《机器学习实战》、《Python自然语言处理》
『贰』 自然语言处理与数据挖掘哪个更有前途与发展空间
两个不是同一层面的东西，严格来讲，自然语言处理是数据挖掘的一个具体应用领域。
自然语言处理，通过分词、语法分析等，对自然语言文本进行分析，在此基础上进行进一步的分析，比如情感分析，目前在大数据领域应用也挺广泛的。
『叁』 自然语言处理以后的发展趋势怎么样
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的系统。因而它是计算机科学的一部分。
自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。因此，自然语言处理是与人机交互的领域有关的。在自然语言处理面临很多挑战，包括自然语言理解，因此，自然语言处理涉及人机交互的面积。在NLP诸多挑战涉及自然语言理解，即计算机源于人为或自然语言输入的意思，和其他涉及到自然语言生成。</ol>
『肆』 自然语言处理和数据挖掘哪个就业前景好
大讲台数据挖掘培训为你解答：首先两个不是同一层面的东西，严格来讲，自然语言处理是数据挖掘的一个具体应用领域。
数据挖掘是一门交叉性很强的学科，可以用到机器学习算法以及传统统计的方法，最终的目的是要从数据中挖掘到需要的知识，从而指导人们的活动。数据挖掘的重点在于应用，用何种算法并不是很重要，关键是能够满足实际应用背景。而机器学习则偏重于算法本身的设计。
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。
『伍』 如何用 python 和机器学习炒股赚钱
很难实现。
因为所有的机器学习，都需要人为的指定学习的“特征”，也就是为构建的智能体，指定通过哪些条件来自主的做出选择。
而影响股票涨跌的条件，实在是太繁多太不稳定了，比如你可以让智能体每天自动爬取一些股票分析网站的文章，通过自然语言处理分析出该网站对某些支股票的倾向，作为一个特征。但是这个特征就太片面而且并不一定准确。
『陆』 分析自然语言处理数据有哪些假设
最大假设就是 一个句子是由词语和句法组成
当然我们人理解句子的感受其实很奇妙，很难量化，所以先在自然语言处理都是要把分词作为第一步
『柒』 计算机视觉和自然语言处理，哪个更具有发展前景呢，还是各有千秋
两者都不错，都是人工智能的分支。
如果好找工作的话，建议CV。因为CV比NLP用到的行业更多些。
个人之见。CV与MV相近，工业上用的多。
『捌』 研究生学自然语言处理 以后发展空间大吗
我是自然语言处理博士，我是自然语言处理博士,以下仅供参考:
好的一面————
1。如果你只是想毕业后找一个好工作，国家863和973这两类最高级别的项目中，过半都和自然语言处理有关，所以是挺热的。不仅微软，GOOGLE，网络（网络好象用不着），我知道还有富士通机器翻译，将来的电子商务，自然语言处理是几乎所有网页编辑的基础理论,处处用得上。
2。如果你想读博士，因为国家项目级别高，自然有利。我国有几位院士专门在搞这方面研究，你可以报他们的学生。
不好的一面——
1。如果你只是想毕业后找一个好工作，老实说，自然语言处理领域的现状是：基础理论并未突破，所以现有技术很可能一夜之间全否定；真正有用的理论远不能用于应用，真正在用的技术并不需要自然语言处理方面太深的理论，外行也可以做，因为门槛低,所以专业人才不是很必要.这样就造成就业时的困难.就象搜索引擎吧,只要数学行的人都可以做,拍拍脑门就行,语言嘛谁都会用,何必请你研究生来做呢?微软,IBM我也曾求职,没音讯,他们要我提供参加了什么项目的简历,我提供不了,我只研究基础理论啊?等你真地参加那些项目,老实说,内行人都知道,那些项目的专业水平可真不敢恭维.
据我接触的经验,这个行业在做项目的,大多数是语言学专业的人,那可是纯粹文科的,真正自然语言处理专业的,其实不太爱用.中科院语言所原来有不少自然语言处理的项目,现在已经不招自然语言处理博士啦,但是语言学的还要.北大计算语言所是自然语言处理领域的最大门派,地位最重要,但是我去了才知道,全是北大语言学专业的人.
2.如果你想继续读博士,我上一届有个公认优秀的无法按期毕业,因为没成果,这个领域想要有个过硬的成果实在太难了,微软原付总裁李开复曾在学术年会上沉痛地说:全世界的科学家公认,至少在五十年内,自然语言处理是不可能突破的,在理论上来说,有可能永远不能突破.....____这算是他对于他带着好多人,花了好多钱,用了好几年的时间而一无所获的一个交待吧?他是自然语言处理博士,是美国在人工智能方面最知名的大学毕业的,那个大学有好多人拿了图灵奖,...这个领域最怪的地方就在于它的基础理论尚未突破.别的领域没有这样的.这就是为何我那师兄没成果的原因.也是为何我说那些现在项目的专业水平不能恭维的原因.....,别想象其它专业那样,有个了不起的大项目,就可以在专业领域的科学界树立地位,理论和应用相背离得特别严重,
后来我那师兄他延期一年毕业,还非常勉强.当然啦,我的成果还不错,我还是我们这一届里论文水平及数量最多的,但是我当初选择自然语言处理,是本着攻克世界难题的想法来的,不知你是否是出于同样的想法?如果是我这样的想法,那么老实说,选择什么方向都可以的.
『玖』 自然语言处理在金融领域有哪些应用
常见的自然语言处理应用包括语义分析、信息抽取、文本挖掘、机器翻译等内容。在金融行业，自然语言处理的主要应用场景包括文本合规检查、数据检索、语言机器人等。
比如，目前很多机构都提供文字机器人客服服务，这背后就有自然语言处理技术的支撑。通过对文本内容进行语义分析，判别其意图，最终通过文本合成形成应答。
『拾』 自然语言处理方向研究生好找工作吗
自然语言处理的研究生很有发展前景，找工作很方便。
学科介绍：
1、自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
2、自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。
3、自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。
(10)自然语言处理股票分析扩展阅读：
自然语言处理面临着的挑战：
一、更优的算法：
1、人工智能发展的三要素中，与自然语言处理研究者最相关的就是算法设计。深度学习已经在很多任务中表现出了强大的优势，但后向传播方式的合理性近期受到质疑。
、2深度学习是通过大数据完成小任务的方法，重点在做归纳，学习效率是比较低的，而能否从小数据出发，分析出其蕴含的原理，从演绎的角度出发来完成多任务，是未来非常值得研究的方向。
二、语言的深度分析：
1、尽管深度学习很大程度上提升了自然语言处理的效果，但该领域是关于语言技术的科学，而不是寻找最好的机器学习方法，核心仍然是语言学问题。
2、未来语言中的难题还需要关注语义理解，从大规模网络数据中，通过深入的语义分析，结合语言学理论，发现语义产生与理解的规律，研究数据背后隐藏的模式，扩充和完善已有的知识模型，使语义表示更加准确．语言理解需要理性与经验的结合，理性是先验的，而经验可以扩充知识。
三、多学科的交叉：
1、在理解语义的问题上，需要寻找一个合适的模型。在模型的探索中，需要充分借鉴语言哲学、认知科学和脑科学领域的研究成果，从认知的角度去发现语义的产生与理解，有可能会为语言理解建立更好的模型。在科技创新的今天，多学科的交叉可以更好地促进自然语言处理的发展。
2、深度学习为自然语言处理带来了重大技术突破，它的广泛应用极大地改变了人们的日常生活。当深度学习和其他认知科学、语言学结合时，或许可以发挥出更大的威力，解决语义理解问题，带来真正的“智能”。