自然語言處理（NLP）是一門融語言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能于一體的科學(xué)，解決的是“讓機(jī)器可以理解自然語言”——這一到目前為止都還只是人類獨(dú)有的特權(quán)，因此，被譽(yù)為人工智能皇冠上的明珠。

12月初，騰訊研究院和BOSS直聘聯(lián)合發(fā)布了一份《全球人工智能人才白皮書》，經(jīng)過充分調(diào)研，全球AI領(lǐng)域人才約30萬，而市場(chǎng)需求在百萬量級(jí)。隨著人工智能逐漸在各個(gè)行業(yè)的落地和應(yīng)用，供求嚴(yán)重失衡的現(xiàn)狀，導(dǎo)致AI人才成為各大企業(yè)競(jìng)相爭(zhēng)搶的資源，他們的身價(jià)也隨著人工智能的高歌猛進(jìn)而水漲船高。

過去3年中，AI相關(guān)崗位平均招聘薪資正以每年近8%的速度增長(zhǎng) 。到2017年，人工智能崗位平均招 聘薪資已達(dá)2.58萬元，遠(yuǎn)高于一般技術(shù)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(yè)更是開出5萬元以上月薪吸引頂級(jí)人才，而標(biāo)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(huì)提到為員工提供股票期權(quán)，部分巨頭更是會(huì)將解決戶口作為吸引牛人的重要手段。可以說，為爭(zhēng)搶優(yōu)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(dòng)駕駛以4.14萬元的平均招聘薪酬一枝獨(dú)秀，語音識(shí)別和自然語言處理排在二三位，平均每月薪酬分別達(dá)到2.87萬元和2.83萬元。自動(dòng)駕駛的發(fā)展主要得益于深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用以及價(jià)格昂貴的激光雷達(dá)，語音識(shí)別的躍升同樣得益于深度學(xué)習(xí)，而深度學(xué)習(xí)在自然語言處理方面的表現(xiàn)過去幾年并沒有那么起眼。不過現(xiàn)在我們可以看到深度學(xué)習(xí)對(duì)NLP的貢獻(xiàn)，在很多分支取得了傲人的成績(jī)，比如從訓(xùn)練word2vec到使用預(yù)訓(xùn)練模型、使用通用嵌入適應(yīng)特定用例、情感分析、基于 RNN 的模型在文本生成領(lǐng)域等。

既然自然語言處理這么重要，并且人才如此稀缺，我們?cè)?/span>如何快速?gòu)幕A(chǔ)開始入門，并學(xué)習(xí)到最新的基于深度學(xué)習(xí)的技術(shù)呢？自然語言處理領(lǐng)域知名青年學(xué)者、中科院自動(dòng)化所博士、國(guó)際頂級(jí)會(huì)議作者周教授，推出《自然語言處理基礎(chǔ)與算法實(shí)踐》、《基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理》兩門在線直播課程（基礎(chǔ)課+提高課）。

課程講師

周老師，副教授、碩士生導(dǎo)師，中科院自動(dòng)化所博士，主要從事自然語言處理以及深度學(xué)習(xí)等方面的研究工作。在相關(guān)領(lǐng)域國(guó)際期刊以及國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議ACL等發(fā)表論文20余篇，先后兩次獲得國(guó)際會(huì)議最佳論文獎(jiǎng)。目前承擔(dān)國(guó)家自然科學(xué)基金、973子課題等10余項(xiàng)。

你可以獲得

1.?從0到1系統(tǒng)地學(xué)習(xí)NLP，迅速搭建知識(shí)結(jié)構(gòu)；

2.?夯實(shí)基礎(chǔ)，同時(shí)提升動(dòng)手實(shí)踐能力；

3.?頂級(jí)會(huì)議作者親授，及時(shí)掌握最新技術(shù)；

4.?與伙伴們一起學(xué)習(xí)，有助于提高熱情。

課程目錄

Part?I：基礎(chǔ)課程（10學(xué)時(shí)）

1. 句法分析與語義分析（2學(xué)時(shí)）? ??

? ? 1.1? 依存句法分析

? ? 1.2? 語義角色標(biāo)注? ??

? ? 1.3??相關(guān)數(shù)據(jù)集、工具介紹

2. 觀點(diǎn)挖掘與情感分析（2學(xué)時(shí)）

? ? 2.1??句子級(jí)情感分析? ?

? ? 2.2??文檔級(jí)情感分析? ??

? ? 2.3??跨語言情感分析? ?

? ? 2.4??跨領(lǐng)域情感分析? ?

? ? 2.5??相關(guān)數(shù)據(jù)集、工具介紹

3. 信息抽取：part 1（2學(xué)時(shí)）? ?

? ? 3.1??命名實(shí)體識(shí)別與抽取? ?

? ? 3.2??實(shí)體消歧? ?

? ? 3.3??相關(guān)數(shù)據(jù)集、工具介紹

4. 信息抽取：part 2 （2學(xué)時(shí)）??

? ? 4.1??實(shí)體關(guān)系抽取? ?

? ? 4.2??事件抽取? ?

? ? 4.3??相關(guān)數(shù)據(jù)集、工具介紹

5. 問答系統(tǒng)（2學(xué)時(shí)）??

? ? 5.1??檢索式問答??

? ? 5.2??社區(qū)問答??

? ? 5.3??知識(shí)庫問答?

? ? 5.4??相關(guān)數(shù)據(jù)集、工具介紹

Part?II：基于深度學(xué)習(xí)的NLP實(shí)戰(zhàn)（24學(xué)時(shí)）

6. 基于深度學(xué)習(xí)的詞法分析（4學(xué)時(shí)）??

? ??6.1 基于深度學(xué)習(xí)的中文分詞

? ??6.2?基于深度學(xué)習(xí)的詞性標(biāo)注

? ??6.3?基于深度學(xué)習(xí)的命名實(shí)體識(shí)別

? ??6.4?代碼模塊演示、常用工具和公共數(shù)據(jù)集

7. 基于深度學(xué)習(xí)的句法與語義分析（4學(xué)時(shí)）

? ??7.1?基于圖的依存句法分析

? ??7.2?基于轉(zhuǎn)移的依存句法分析

? ??7.3?淺層語義角色標(biāo)注

? ??7.4?代碼模塊演示、常用工具和公共數(shù)據(jù)集

8. 基于深度學(xué)習(xí)的情感分析（4學(xué)時(shí)）??

? ??8.1?基于深度學(xué)習(xí)的情感詞典構(gòu)建

? ??8.2?基于深度學(xué)習(xí)的句子級(jí)情感分析

? ??8.3?基于深度學(xué)習(xí)的文檔級(jí)情感分析

? ??8.4?基于深度學(xué)習(xí)的跨語言情感分析

? ??8.5?代碼模塊演示、常用工具和公共數(shù)據(jù)集

9. 基于深度學(xué)習(xí)的信息抽取：Part 1（4學(xué)時(shí)）

? ? 9.1?基于深度學(xué)習(xí)的實(shí)體關(guān)系抽取

? ??9.2?基于深度學(xué)習(xí)的實(shí)體消歧

? ??9.3?代表性系統(tǒng)模塊演示、常用工具和公共數(shù)據(jù)集

10. 基于深度學(xué)習(xí)的信息抽取：Part 2（4學(xué)時(shí)）

? ??10.1?基于深度學(xué)習(xí)的事件抽取

? ??10.2?基于深度學(xué)習(xí)的知識(shí)庫表示

? ??10.3?基于深度學(xué)習(xí)的知識(shí)庫補(bǔ)全

? ??10.4?代碼模塊演示、常用工具和公共數(shù)據(jù)集

11. 基于深度學(xué)習(xí)的問答系統(tǒng)（4學(xué)時(shí)）

? ? 11.1?基于深度學(xué)習(xí)的社區(qū)問答

? ??11.2?基于深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜問句解析

? ??11.3?基于深度學(xué)習(xí)的知識(shí)庫問答

? ??11.4?代碼模塊演示、常用工具和公共數(shù)據(jù)集

報(bào)名

前200名可領(lǐng)取?100元優(yōu)惠券?，1月6日正式開課，每周六、周日晚 19點(diǎn)到 21 點(diǎn)在線直播授課，一年內(nèi)可以無限次在線回放。

注：基礎(chǔ)課程1月6號(hào)開課，適合小白用戶入門，實(shí)踐環(huán)節(jié)采用開源工具，無需編程；提高課程3月中旬開課，主要實(shí)踐領(lǐng)域內(nèi)最新最前沿的技術(shù)。

請(qǐng)?zhí)砑庸ぷ魅藛T「深藍(lán)學(xué)院」助教報(bào)名

線上公益講座

北京郵電大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)中心主任王小捷教授，受深藍(lán)學(xué)院邀請(qǐng)，于12月24日晚作『目標(biāo)驅(qū)動(dòng)型人機(jī)對(duì)話技術(shù)』線上講座。限報(bào)400人，最后202個(gè)名額。

總結(jié)

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?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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