NLP (自然語言處理)，利用計算機對人類的語言文字進行處理。由于語言文字是人類交流溝通的最基本方式，因此 NLP 也是最典型的 AI 領域之一。

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NLP 被譽為“人工智能皇冠上的明珠”。這話也許沒錯，但聽起來難免空洞。所以我去實際問了3位從事 NLP 相關工作的朋友，他們的回答更有趣，更落地。

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@木遠? Facebook-NLP 研究員 ?年薪 100W+

網上海量數據，居然藏著這么大的「金礦」。藏在哪里？藏在難以處理的非結構化數據里：圖片、語音、視頻、文本都是。而最易得的、量最大的，莫過于文本。?

當年讀博士，加入了 NLP 組，跟老師一起做社交網絡數據的分析，從所有人發的微博，了解熱點話題、公眾意見，監測突發事件、社會輿情。甚至，還有幾率猜對明天股票的漲跌。

@王瑜? 阿里 NLP 算法工程師 年薪 70W+

前某金融公司程序員，看著那些狂拽酷炫吊炸天的投資經理，每天熬紅了眼睛，看新聞，搜資料，看著都覺得累。

寫個爬蟲再用所謂的 NLP 做做分類，每天關注的新聞就都有了。高大上的金融人士也能喝杯咖啡輕松一點。可惜啊，這群人連個紅包都沒給我發，我怎么好意思用 NLP 幫他們！

@李理陽 ?某電商公司 NLP算法組 Leader?年薪 90W+

公司原來有1000+客服，加上各種管理、培訓成本，在用戶服務咨詢模塊，公司每個月要投入300萬+成本。

疫情原因，公司收入下滑，老板趁勢把客服團隊砍了一大半，拉著我啟動了客服機器人的項目。

成功上線后，接待效率和用戶體驗比原來提升50%，每月成本縮減70%，我年薪也順勢翻倍。

▲貪心學院與京東智聯云構建AI項目人才聯合培養

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如果你也想搭上 NLP 這趟快速發展前景廣闊的列車，推薦你參與《京東 NLP 企業項目實戰訓練營》，項目專注于培養行業 TOP 10% 的 NLP 工程師。

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之所以愿意推薦給我的粉絲，是因為看好項目里的?3大京東AI企業項目及數據，下面我會逐一為大家介紹。

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項目一：京東圖書分類項目

在京東商城零售場景中，有數以萬計的圖書，而且商家在上傳商品過程中需要標記所屬的類別，但不可避免地會出現標記錯誤，或者對分類理解錯誤的情形。

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為了解決這個問題，我們希望有個AI程序可以輔助檢測并提醒商家選擇正確的類別。

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這是一個文本領域的多分類問題，通過這個項目，你有機會牢固地掌握文本處理的核心技能、特征工程、經典的分類算法、模型評估以及部署上線的流程。

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另外，作為第一階段的學習，也會提供作為NLP工程師必須要掌握的數學、算法還有工程方面的技能。

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《?京東圖書分類項目》案例圖

項目二：京東文本生成項目

在京東零售場景，數百萬的寫作達人每天為商品創作賣點突出、風格多樣的營銷文案以促進用戶下單，同時達人賺取傭金。但達人創作又存在商品文案成本高、量產性差、質量參差不齊的問題。

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目前京東AI 營銷文案的人工審核通過率超過 95％，并覆蓋了全品類的商品。模型已成功應用于京東APP-發現好貨、對話機器人京小智和搭配購等場景。這是一個文本生成領域的問題，從技術層面上具有一定的挑戰。

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在此項目中，你有機會實現Seq2seq， Beam Search， PointerGeneration- Network等核心技術并掌握深入的細節。另外，你會懂得如何按照業務場景來修改模型從而符合業務的預期。

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《?京東文本生成項目》案例圖

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項目三：京東對話系統項目：智能客服機器人

智能客服機器人已經成為了客服系統的重要組成部分，幫助人工客服提升工作效率，為企業降低人工成本。

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作為智能客服的行業先驅，京東多年來致力打造全鏈路的客服機器人，最大化提升商家的接待效率和用戶體驗。

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目前智能機器人的對話生成策略已經在“京小智”、“京東JMI”等智能客服中廣泛應用，在用戶購買商品的售前以及售后環節，為數千萬用戶以及數十萬商家進行服務，為商家降本增效，為用戶提升購物客服體驗。

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《?智能客服機器人項目》案例圖?

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《京東NLP企業項目實戰訓練營》

專注于培養行業TOP10%的NLP工程師

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《京東NLP企業項目實戰訓練營》

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01 科學的實戰安排

每一期的訓練營都有嚴謹科學的安排，每周伴隨著理論、實戰、案例分享、項目講解等課程一系列課程內容。

▲節選至部分課程安排

02 項目講解&實戰幫助

訓練營最終的目的是幫助學員完成項目，理解項目中包含核心知識技能，訓練營中會花大量的時間幫助學員理解項目以及所涉及到的實戰講解。

▲節選課程項目

03 最佳工程實戰

來自京東AI等業界專家來講述工業界的最佳工程實戰，如AI模型的部署、代碼編寫、模型的調參以及debug等技術。

▲源自京東智聯云AI某模塊架構圖

04 專業的論文解讀

作為AI工程師，閱讀論文能力是必須要的。在課程里，我們每1-2周會安排一篇經典英文文章供學員閱讀，之后由老師幫助解讀。? ?

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▲節選至部分論文安排

05 代碼解讀&實戰

對于核心的模型如BERT，XLNet都會精心安排代碼解讀和實戰課，幫助學員深入理解其細節并有能力去實現。

▲BERT模型代碼實戰講解

06 行業案例分享

訓練營過程中會邀請合作的專家來分享行業案例以及技術解決方案，如知識圖譜的搭建、保險領域的客服系統等。

下面是一場源自曾博士的分享↓↓↓

《Google YouTube 基于深度學習的視頻推薦》

嘉賓簡介：曾博士

計算機視覺，機器學習領域專家

先后在CVPR，ACMMM，TPAMI，SCI 期刊，EI 會議等發表超過30篇論文

▲專家直播分享

07 日常社群答疑

為了幫助解決學員遇到的問題，專業助教會提供全天社群答疑服務。我們的助教均來來自于一線AI公司和國內外名校，扎實的理論和工業界應用也是我們選拔助教老師的重要標準，拒絕空談理論。

▲社群內老師專業的解答

08 日常作業&講解

為了鞏固對一些核心知識點，學員除了大項目，也需要完成日常的小作業。之后助教會給出詳細的解答。

▲課程學習中的小作業

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課程適合哪些學員吶？

• 大學生：

• • 計算機或者信息領域相關的本科/研究/博士生，畢業后希望從事AI相關的工作。

  • 希望在真實工業場景中磨煉技術，提升職場競爭力。

  • 畢業之后希望申請國內外名校的碩士或者博士。

• 在職人士：

• • 具備良好的工程研發背景，希望從事AI相關的項目或者工作。

  • 從事AI工作，希望進一步提升NLP實戰經驗。

  • 從事NLP工作，希望深入了解模型機理。

  • AI developer, 希望突破技術瓶頸， 了解NLP前沿信息。?

入學標準：

1、理工科專業相關本科生，碩士生或博士生或者IT領域的在職人士

2、具備很強的動手能力、精通Python編程

3、對基本的機器學習算法（邏輯回歸、隨機森林、SVM）有了解或者有過實戰經驗

4、具備良好的英文文獻閱讀能力，至少達到CET-4級水平

《京東NLP企業項目實戰訓練營》

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Facebook、阿里等大佬现身说法，NLP是否被高估了？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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