1樓：Scavenger
沒有任何啟發，但有一些好處。天天想業務問題，數學模型和統計方法，和一些演算法實現的問題，人都要變成機械人了。偶爾搞點人文的東西，拿俄語唸首詩，拿法語唱個歌，不覺得很浪漫嗎。
自然語言處理是基於資料、概率這些東西去算出來的，堆砌規則和策略並不是乙個好辦法。我還記得數學之美裡面有個段子，說某個自然語言領域的元始天尊級大佬吐槽語言學家：每次我開除乙個語言學家，我的演算法效果就提公升一些。
2樓：
帶來的啟示就是
大力真的能出奇蹟！
比如你只要英文維基的500萬個頁面，從頭到尾，不認識沒關係，只管盯著字母看，然後從尾到頭倒著讀一遍。重複以上過程幾次，你就能獲得非一般的語感了。
這時候再學習英語，自然就能無往不利了！
/s正經說，目前NLP的模型學了個啥東西，大家都不知道，反正和人類學習語言的路徑極其不同。我一直有些不成熟的想法，我覺得語言這種東西是因為人類為了描述周遭世界和環境才產生的，用白話說，就是語言之所以是現在這個樣子和我們有兩隻手兩隻腿兩隻耳朵兩隻眼睛一張嘴巴十個指頭有著不可分割的聯絡。機器想要從人類這裡把語言給偷走，首先是要思考的是怎麼讓自己長出腿兒來，而不是尾巴。
3樓：曲曉峰
學語言呢，不需要什麼模型和先驗，大量資料訓練就可以了。有亂七八糟的先驗，反而壞事。大量長期的訓練甚至比什麼方法模型都重要。
4樓：呦呦鹿鳴Caleb
在HCI、Education Technology以及language technology的研究領域會考慮採用一些NLP技術來輔助外語學習，，幫助使用者提高第二語言的聽、說、讀、寫方面的能力。不少research是結合語言教學方面的研究成果來做的。個人認為是個很promising的方向。
5樓：
人腦就跟神經網路一樣，要有大量的輸入才能沉澱到自己的意識裡
輸入的樣本很重要，選擇特徵也很重要，所以學習的資料要找恰當，學習的切入點要找好。
6樓：
可能啟發你多從句法結構思考語言共性，進而產生衝動想去從真實語料中驗證，然後就去學習了新的語言。
最後由於語言學的太多，專業課掛了科。
如何系統性地學習NLP 自然語言處理？
小熊 直接上乾貨 NLP中常見任務的開源解決方案 資料集 工具 學習資料等 系統性地學NLP本來就既不可能也沒必要，這麼大個領域，而且一直在飛速發展，等你學完了黃花菜都涼了。NLP的方法可以分成基於規則的方法和基於統計的方法。由於自然語言具備歧義性 遞迴性和創新性等特點，基於規則的方法侷限性非常大，...
nlp（自然語言處理）找工作競爭激烈 內卷嚴重嗎？還建議入坑嗎？
一邊呆著 1，NLP目前也是很卷 2，四年後坑定更卷 3，演算法細分的太多了，沒有推薦，給你推薦個冷門的，過時的你是不是就不想看了？這得看你自己的興趣 4，想賺錢就開發咯，萬一自己整出好產品了，你還有時間想這些？反之就算發 小熊dd cv不知道 nlp的話，網路魔改能力是需要的。效能也需要關注，蒸餾...
NLP 也就是自然語言處理，求推薦的中文入門網課或者教材？
yuan nlp比較好的練手入門專案可以看看在下的github panini 我經歷了NLP的純自學過程，我個人覺得算是比較快捷的方法。帕尼尼古 我的機器學習入門之路 中 深度學習 自然語言處理 自己來了。目前我最主力的學習還是CS224N，捎帶著把神經網路複習一下。也領略下斯坦福的風采。前幾天買了...