『壹』 現在自然語言處理（NLP）很火，對於NLP的學習有什麼建議
自然語言處理是研究如何讓計算機處理、理解及運用人類語言(中文、英文等)，實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言理解的本質是結構預測。自然語言處理屬於人工智慧的一個重要分支，是計算機科學、語言學、統計學和數學的交叉學科。
搜索引擎、個人助理、機器翻譯、機器閱讀、智能問答、聊天機器人、知識圖譜、語義搜索、機器閱讀、輿情監控與分析、推薦系統、文本關鍵詞抽取、文本自動摘要這些都需要自然語言處理技術。
反正就是現在NLP特別火，對於學習建議，首先需要學一下ML（機器學習）、DL（深度學習）、RL(強化學習)；可以去研究一兩個優秀開源項目，這些開源項目可以去github上找，GitHub上面牛人很多，有很多很好的開源項目。比如：
考慮字的詞表示學習演算法
GitHub - Leonard-Xu/CWE
網路表示學習
文本增強的網路表示學習演算法
GitHub - albertyang33/TADW: code for IJCAI2015 paper"Network Representation Learning with Rich Text Information"
跨語言詞表示學習演算法
Learning Cross-lingual Word Embeddings via MatrixCo-factorization
主題增強的詞表示學習演算法
GitHub - largelymfs/topical_word_embeddings: A demo code fortopical word embedding
可解釋的詞表示學習演算法
GitHub - SkTim/OIWE: Online Interpretable Word Embeddings
國內一個NLP工具：哈工大LTP：http://ir.hit.e.cn/
建議去研讀一些最新的經典的論文比如ACL、EMNLP、COLING、CCL等，
推薦幾本書關於學習自然語言處理的，首先是李航老師的《統計學方法》，還有《機器學習實戰》、《Python自然語言處理》
『貳』 自然語言處理與數據挖掘哪個更有前途與發展空間
兩個不是同一層面的東西，嚴格來講，自然語言處理是數據挖掘的一個具體應用領域。
自然語言處理，通過分詞、語法分析等，對自然語言文本進行分析，在此基礎上進行進一步的分析，比如情感分析，目前在大數據領域應用也挺廣泛的。
『叄』 自然語言處理以後的發展趨勢怎麼樣
自然語言處理是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學於一體的科學。因此，這一領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，所以它與語言學的研究有著密切的聯系，但又有重要的區別。自然語言處理並不是一般地研究自然語言，而在於研製能有效地實現自然語言通信的計算機系統，特別是其中的系統。因而它是計算機科學的一部分。
自然語言處理（NLP）是計算機科學，人工智慧，語言學關注計算機和人類（自然）語言之間的相互作用的領域。因此，自然語言處理是與人機交互的領域有關的。在自然語言處理面臨很多挑戰，包括自然語言理解，因此，自然語言處理涉及人機交互的面積。在NLP諸多挑戰涉及自然語言理解，即計算機源於人為或自然語言輸入的意思，和其他涉及到自然語言生成。</ol>
『肆』 自然語言處理和數據挖掘哪個就業前景好
大講台數據挖掘培訓為你解答：首先兩個不是同一層面的東西，嚴格來講，自然語言處理是數據挖掘的一個具體應用領域。
數據挖掘是一門交叉性很強的學科，可以用到機器學習演算法以及傳統統計的方法，最終的目的是要從數據中挖掘到需要的知識，從而指導人們的活動。數據挖掘的重點在於應用，用何種演算法並不是很重要，關鍵是能夠滿足實際應用背景。而機器學習則偏重於演算法本身的設計。
自然語言處理是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學於一體的科學。因此，這一領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，所以它與語言學的研究有著密切的聯系但又有重要的區別。自然語言處理並不是一般地研究自然語言，而在於研製能有效地實現自然語言通信的計算機系統，特別是其中的軟體系統。因而它是計算機科學的一部分。自然語言處理（NLP）是計算機科學，人工智慧，語言學關注計算機和人類（自然）語言之間的相互作用的領域。
『伍』 如何用 python 和機器學習炒股賺錢
很難實現。
因為所有的機器學習，都需要人為的指定學習的「特徵」，也就是為構建的智能體，指定通過哪些條件來自主的做出選擇。
而影響股票漲跌的條件，實在是太繁多太不穩定了，比如你可以讓智能體每天自動爬取一些股票分析網站的文章，通過自然語言處理分析出該網站對某些支股票的傾向，作為一個特徵。但是這個特徵就太片面而且並不一定準確。
『陸』 分析自然語言處理數據有哪些假設
最大假設就是 一個句子是由詞語和句法組成
當然我們人理解句子的感受其實很奇妙，很難量化，所以先在自然語言處理都是要把分詞作為第一步
『柒』 計算機視覺和自然語言處理，哪個更具有發展前景呢，還是各有千秋
兩者都不錯，都是人工智慧的分支。
如果好找工作的話，建議CV。因為CV比NLP用到的行業更多些。
個人之見。CV與MV相近，工業上用的多。
『捌』 研究生學自然語言處理 以後發展空間大嗎
我是自然語言處理博士，我是自然語言處理博士,以下僅供參考:
好的一面————
1。如果你只是想畢業後找一個好工作，國家863和973這兩類最高級別的項目中，過半都和自然語言處理有關，所以是挺熱的。不僅微軟，GOOGLE，網路（網路好象用不著），我知道還有富士通機器翻譯，將來的電子商務，自然語言處理是幾乎所有網頁編輯的基礎理論,處處用得上。
2。如果你想讀博士，因為國家項目級別高，自然有利。我國有幾位院士專門在搞這方面研究，你可以報他們的學生。
不好的一面——
1。如果你只是想畢業後找一個好工作，老實說，自然語言處理領域的現狀是：基礎理論並未突破，所以現有技術很可能一夜之間全否定；真正有用的理論遠不能用於應用，真正在用的技術並不需要自然語言處理方面太深的理論，外行也可以做，因為門檻低,所以專業人才不是很必要.這樣就造成就業時的困難.就象搜索引擎吧,只要數學行的人都可以做,拍拍腦門就行,語言嘛誰都會用,何必請你研究生來做呢?微軟,IBM我也曾求職,沒音訊,他們要我提供參加了什麼項目的簡歷,我提供不了,我只研究基礎理論啊?等你真地參加那些項目,老實說,內行人都知道,那些項目的專業水平可真不敢恭維.
據我接觸的經驗,這個行業在做項目的,大多數是語言學專業的人,那可是純粹文科的,真正自然語言處理專業的,其實不太愛用.中科院語言所原來有不少自然語言處理的項目,現在已經不招自然語言處理博士啦,但是語言學的還要.北大計算語言所是自然語言處理領域的最大門派,地位最重要,但是我去了才知道,全是北大語言學專業的人.
2.如果你想繼續讀博士,我上一屆有個公認優秀的無法按期畢業,因為沒成果,這個領域想要有個過硬的成果實在太難了,微軟原付總裁李開復曾在學術年會上沉痛地說:全世界的科學家公認,至少在五十年內,自然語言處理是不可能突破的,在理論上來說,有可能永遠不能突破.....____這算是他對於他帶著好多人,花了好多錢,用了好幾年的時間而一無所獲的一個交待吧?他是自然語言處理博士,是美國在人工智慧方面最知名的大學畢業的,那個大學有好多人拿了圖靈獎,...這個領域最怪的地方就在於它的基礎理論尚未突破.別的領域沒有這樣的.這就是為何我那師兄沒成果的原因.也是為何我說那些現在項目的專業水平不能恭維的原因.....,別想像其它專業那樣,有個了不起的大項目,就可以在專業領域的科學界樹立地位,理論和應用相背離得特別嚴重,
後來我那師兄他延期一年畢業,還非常勉強.當然啦,我的成果還不錯,我還是我們這一屆里論文水平及數量最多的,但是我當初選擇自然語言處理,是本著攻克世界難題的想法來的,不知你是否是出於同樣的想法?如果是我這樣的想法,那麼老實說,選擇什麼方向都可以的.
『玖』 自然語言處理在金融領域有哪些應用
常見的自然語言處理應用包括語義分析、信息抽取、文本挖掘、機器翻譯等內容。在金融行業，自然語言處理的主要應用場景包括文本合規檢查、數據檢索、語言機器人等。
比如，目前很多機構都提供文字機器人客服服務，這背後就有自然語言處理技術的支撐。通過對文本內容進行語義分析，判別其意圖，最終通過文本合成形成應答。
『拾』 自然語言處理方向研究生好找工作嗎
自然語言處理的研究生很有發展前景，找工作很方便。
學科介紹：
1、自然語言處理是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。
2、自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學於一體的科學。因此，這一領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，所以它與語言學的研究有著密切的聯系，但又有重要的區別。
3、自然語言處理並不是一般地研究自然語言，而在於研製能有效地實現自然語言通信的計算機系統，特別是其中的軟體系統。因而它是計算機科學的一部分。
(10)自然語言處理股票分析擴展閱讀：
自然語言處理面臨著的挑戰：
一、更優的演算法：
1、人工智慧發展的三要素中，與自然語言處理研究者最相關的就是演算法設計。深度學習已經在很多任務中表現出了強大的優勢，但後向傳播方式的合理性近期受到質疑。
、2深度學習是通過大數據完成小任務的方法，重點在做歸納，學習效率是比較低的，而能否從小數據出發，分析出其蘊含的原理，從演繹的角度出發來完成多任務，是未來非常值得研究的方向。
二、語言的深度分析：
1、盡管深度學習很大程度上提升了自然語言處理的效果，但該領域是關於語言技術的科學，而不是尋找最好的機器學習方法，核心仍然是語言學問題。
2、未來語言中的難題還需要關注語義理解，從大規模網路數據中，通過深入的語義分析，結合語言學理論，發現語義產生與理解的規律，研究數據背後隱藏的模式，擴充和完善已有的知識模型，使語義表示更加准確．語言理解需要理性與經驗的結合，理性是先驗的，而經驗可以擴充知識。
三、多學科的交叉：
1、在理解語義的問題上，需要尋找一個合適的模型。在模型的探索中，需要充分借鑒語言哲學、認知科學和腦科學領域的研究成果，從認知的角度去發現語義的產生與理解，有可能會為語言理解建立更好的模型。在科技創新的今天，多學科的交叉可以更好地促進自然語言處理的發展。
2、深度學習為自然語言處理帶來了重大技術突破，它的廣泛應用極大地改變了人們的日常生活。當深度學習和其他認知科學、語言學結合時，或許可以發揮出更大的威力，解決語義理解問題，帶來真正的「智能」。