我的人工智能學習之路-NLP方向（開篇）

對于人工智能的研究，我主要關注自然語言處理方向。基于這個大方向，我將我的學習環(huán)境組織成一個系統(tǒng)。根據(jù)總分原則，文章開頭首先對機器學習、深度學習和NLP相關知識進行了概括介紹。在以后的博客中，我會在改進的同時學習。同時，我也會寫下自己參加各種算法比賽的心得，做到理論與實踐相結合。希望自己在這條道路上越走越深，克服一切困難，砥礪前行。

接下來，開啟我的人工智能之旅吧！

什么是機器學習，什么是深度學習

以下人工智能和機器學習的定義來自《機器學習百面》

2018年開始，人工智能、機器學習、深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡等關鍵詞成為人們下班后的話題，也將成為軟件工程師的必備技能。

人工智能泛指機器擁有人類智能的技術。這項技術的目的是讓機器像人類一樣感知、思考、做事和解決問題。人工智能是一個廣泛的技術領域，包括自然語言理解、計算機視覺、機器人、邏輯和規(guī)劃。

機器學習

機器學習是指計算機通過觀察環(huán)境和與環(huán)境交互，在學習和自我更新方面取得的進步?？傊?，機器學習可以揭示數(shù)據(jù)背后的真正含義。大多數(shù)機器學習算法可以分為兩個步驟，訓練和測試，這兩個步驟可以重疊。

訓練包括監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習兩種。其中，監(jiān)督學習側重于對事物未知性能的預測，一般包括分類問題和回歸問題；無監(jiān)督學習傾向于分析事物本身的特征，常用的技術包括數(shù)據(jù)降維和聚類問題。

機器學習環(huán)境和所需工具

習慣用Python做機器學習任務，同時利用里面強大的庫資源參加算法競賽。

深度學習 10 大機器學習算法

深度學習本身是傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡算法的延伸。一般來說，深度學習適合解決數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)相對標準化的問題，但決策函數(shù)高度非線性。深度學習應用非常成功的常見領域包括圖像識別、語音識別、文本生成和自然語言理解。神經(jīng)網(wǎng)絡模型的發(fā)展大致經(jīng)歷了四個不同的階段：

深度學習中的函數(shù)類型

大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡包含四種類型的函數(shù)：組合函數(shù)、激活函數(shù)、誤差函數(shù)和目標函數(shù)。

深度學習中的常見概念 NLP（自然語言處理）

廣義上講，“自然語言處理”（Natural Language Processing，簡稱NLP）包括了用計算機對自然語言進行的所有操作，從*簡單的通過統(tǒng)計詞頻來比較不同寫作風格，到*復雜的完整到“理解”一個人說的話，至少能夠有效地回應這個人的話。

自然語言處理是使用計算機通過可計算的方法轉換、傳輸、存儲、分析和處理各級自然語言單元（字符、單詞、句子、文本等）的科學。它是一門與語言學、計算機科學、數(shù)學、心理學、信息論和聲學相關的跨學科學科。

在文字處理技術方面，詞是自然語言中*小的有意義的構成單位，是自然語言處理中*基本的研究內容，是其他研究的進步和基礎。

文字處理的主要內容包括三個主要內容：分詞、詞性標注、詞義消歧。常用的分詞方法包括前向*大匹配和反向*大匹配，以及基于詞格的統(tǒng)計方法。困擾分詞的主要問題是歧義解決和新詞識別。由于語言本身的復雜性，這兩個問題目前都沒有得到根本的解決。

常用的詞性標注方法是基于隱馬爾可夫模型的詞性標注方法。常用的詞性標注方法包括基于字典知識庫的方法人工智能翻譯模板，以及一些常用的基于統(tǒng)計的分類方法人工智能翻譯模板，包括貝葉斯方法和*大熵模型。分詞和詞性標注是所有自然語言應用的基礎，廣泛應用于機器翻譯、信息檢索等各個領域。

基于數(shù)理統(tǒng)計語言模型的數(shù)學基礎分詞及統(tǒng)計分布規(guī)律