不是你无法入门自然语言处理，而是你没找到正确的打开方式
自然語言處理（NLP）是一門融語言學、計算機科學、人工智能于一體的科學，解決的是“讓機器可以理解自然語言”——這一到目前為止都還只是人類獨有的特權，因此，被譽為人工智能皇冠上的明珠。
12月初，騰訊研究院和BOSS直聘聯合發布了一份《全球人工智能人才白皮書》，經過充分調研，全球AI領域人才約30萬，而市場需求在百萬量級。隨著人工智能逐漸在各個行業的落地和應用，供求嚴重失衡的現狀，導致AI人才成為各大企業競相爭搶的資源，他們的身價也隨著人工智能的高歌猛進而水漲船高。
過去3年中，AI相關崗位平均招聘薪資正以每年近8%的速度增長 。到2017年，人工智能崗位平均招 聘薪資已達2.58萬元，遠高于一般技術類崗位。從薪資分布上看，近八成崗位招聘薪資超2萬元，五成職位招聘薪資突破3萬元，還有1.9%的企業更是開出5萬元以上月薪吸引頂級人才，而標注的月薪還只是薪酬福利的一部分。我們注意到，幾乎50%人工智能崗位的職位描述上會提到為員工提供股票期權，部分巨頭更是會將解決戶口作為吸引牛人的重要手段。可以說，為爭搶優秀人才傾其所有已成為所有AI公司正在做的同一件事情。
從職位薪資來看，自動駕駛以4.14萬元的平均招聘薪酬一枝獨秀，語音識別和自然語言處理排在二三位，平均每月薪酬分別達到2.87萬元和2.83萬元。自動駕駛的發展主要得益于深度學習在計算機視覺中的應用以及價格昂貴的激光雷達，語音識別的躍升同樣得益于深度學習，而深度學習在自然語言處理方面的表現過去幾年并沒有那么起眼。不過現在我們可以看到深度學習對NLP的貢獻，在很多分支取得了傲人的成績，比如從訓練word2vec到使用預訓練模型、使用通用嵌入適應特定用例、情感分析、基于 RNN 的模型在文本生成領域等。
既然自然語言處理這么重要，并且人才如此稀缺，我們該如何快速從基礎開始入門，并學習到最新的基于深度學習的技術呢？自然語言處理領域知名青年學者、中科院自動化所博士、國際頂級會議作者周教授，推出《自然語言處理基礎與算法實踐》、《基于深度學習的自然語言處理》兩門在線直播課程（基礎課+提高課）。
課程講師
周老師，副教授、碩士生導師，中科院自動化所博士，主要從事自然語言處理以及深度學習等方面的研究工作。在相關領域國際期刊以及國際頂級學術會議ACL等發表論文20余篇，先后兩次獲得國際會議最佳論文獎。目前承擔國家自然科學基金、973子課題等10余項。
你可以獲得
1.?從0到1系統地學習NLP，迅速搭建知識結構；
2.?夯實基礎，同時提升動手實踐能力；
3.?頂級會議作者親授，及時掌握最新技術；
4.?與伙伴們一起學習，有助于提高熱情。
課程目錄
Part?I：基礎課程（10學時）
1. 句法分析與語義分析（2學時）? ??
? ? 1.1? 依存句法分析
? ? 1.2? 語義角色標注? ??
? ? 1.3??相關數據集、工具介紹
2. 觀點挖掘與情感分析（2學時）
? ? 2.1??句子級情感分析? ?
? ? 2.2??文檔級情感分析? ??
? ? 2.3??跨語言情感分析? ?
? ? 2.4??跨領域情感分析? ?
? ? 2.5??相關數據集、工具介紹
3. 信息抽取：part 1（2學時）? ?
? ? 3.1??命名實體識別與抽取? ?
? ? 3.2??實體消歧? ?
? ? 3.3??相關數據集、工具介紹
4. 信息抽取：part 2 （2學時）??
? ? 4.1??實體關系抽取? ?
? ? 4.2??事件抽取? ?
? ? 4.3??相關數據集、工具介紹
5. 問答系統（2學時）??
? ? 5.1??檢索式問答??
? ? 5.2??社區問答??
? ? 5.3??知識庫問答?
? ? 5.4??相關數據集、工具介紹
Part?II：基于深度學習的NLP實戰（24學時）
6. 基于深度學習的詞法分析（4學時）??
? ??6.1 基于深度學習的中文分詞
? ??6.2?基于深度學習的詞性標注
? ??6.3?基于深度學習的命名實體識別
? ??6.4?代碼模塊演示、常用工具和公共數據集
7. 基于深度學習的句法與語義分析（4學時）
? ??7.1?基于圖的依存句法分析
? ??7.2?基于轉移的依存句法分析
? ??7.3?淺層語義角色標注
? ??7.4?代碼模塊演示、常用工具和公共數據集
8. 基于深度學習的情感分析（4學時）??
? ??8.1?基于深度學習的情感詞典構建
? ??8.2?基于深度學習的句子級情感分析
? ??8.3?基于深度學習的文檔級情感分析
? ??8.4?基于深度學習的跨語言情感分析
? ??8.5?代碼模塊演示、常用工具和公共數據集
9. 基于深度學習的信息抽取：Part 1（4學時）
? ? 9.1?基于深度學習的實體關系抽取
? ??9.2?基于深度學習的實體消歧
? ??9.3?代表性系統模塊演示、常用工具和公共數據集
10. 基于深度學習的信息抽取：Part 2（4學時）
? ??10.1?基于深度學習的事件抽取
? ??10.2?基于深度學習的知識庫表示
? ??10.3?基于深度學習的知識庫補全
? ??10.4?代碼模塊演示、常用工具和公共數據集
11. 基于深度學習的問答系統（4學時）
? ? 11.1?基于深度學習的社區問答
? ??11.2?基于深度學習的復雜問句解析
? ??11.3?基于深度學習的知識庫問答
? ??11.4?代碼模塊演示、常用工具和公共數據集
報名
前200名可領取?100元優惠券?，1月6日正式開課，每周六、周日晚 19點到 21 點在線直播授課，一年內可以無限次在線回放。
注：基礎課程1月6號開課，適合小白用戶入門，實踐環節采用開源工具，無需編程；提高課程3月中旬開課，主要實踐領域內最新最前沿的技術。
請添加工作人員「深藍學院」助教報名
線上公益講座
北京郵電大學智能科學與技術中心主任王小捷教授，受深藍學院邀請，于12月24日晚作『目標驅動型人機對話技術』線上講座。限報400人，最后202個名額。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的不是你无法入门自然语言处理，而是你没找到正确的打开方式的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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