NLP

IDC预计，到2025年，超过60%的中国企业将把人类专业知识与人工智能、机器学习、NLP和模式识别相结合，做智能预测与决策，以增强整个企业的远见卓识，并使员工的工作效率和生产力提高25%。

本文列出了当今最常用的 NLP 库，并对其进行简要说明。

Google最近发布迄今为止最强情绪分类数据集GoEmotions，情绪类别提升到28种，并且每个类别标签的质量都超高！

NLP研究人员都知道语言模型只能学到语法上下文信息，对于常识性问题则束手无措。南加州大学的一名助理教授最近做客《对话》，阐述了他眼中的常识以及解决方法。他悲观地预测，也许5年、50年才能解决，到底需要多久，没人知道。

技术的快速发展促使人类语言与技术的结合来得更快，自然语言处理已然成为当下很热门的话题之一。所以，想要进军自然语言处理领域的朋友们，不妨看看这篇文章，把基础打牢。

从语言结构化理论基础，到 1750 亿参数的 GPT-3。一部 NLP 的百年发展史。

其实在自监督学习的概念提出之前，NLP中就已经运用到了这一思想。

NLP分析技术大致分为三个层面：词法分析、句法分析和语义分析。

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。旨在从文本数据中提取信息。目的是让计算机处理或“理解”自然语言，以执行自动翻译、文本分类和情感分析等。

利用机器学习方法来理解和利用文本，从最简单的到state-of-the-art，由浅入深，循序渐进。