“語言理解是人工智能領域皇冠上的明珠。”

——比爾蓋茨

自然語言處理是一門綜合性的學問，它遠遠不止機器學習算法。相比圖像或語音，文本的變化更加復雜，例如從預處理來看，NLP 就要求我們根據對數據的理解定制一種流程。

相比圖像等更偏向感知的智能，不論是承載思想、情感還是推理。隨著近年來 UGC 內容的越來越多，NLP 在很大程度上需要解決無結構化的語料怎么讓機器更好的理解。因此 NLP 學習起來也有些難度，主要難點為：

語言本身復雜：我們在學習其他語言的時候有各種各樣的語法規則，就可以知道讓計算機去理解人類的自然語言是多么復雜的一件事情；

語境相關：在不同的語境里面同樣的一句話可以有不同的理解；

抽象概念聯系：我們在提到一個概念的時候，需要我們對概念的相關抽象概念有一些歷史上的認識，比如說以前見過或者以前看過相關的東西才能把它聯想起來。

所以人跟人之間的正常交流都需要很多語言本身之外的東西，可以想像讓計算機來完成這件事情難度是非常大的。

自然語言包含更高一級的智能能力

那么，我們該怎樣學習自然語言處理呢？有什么比較好的路線嗎？NLP能做什么？NLP應該如何去學習？

不要怕，推薦你一門《從4大NLP任務談NLP學習進階實戰》課程，全面概述了NLP四大任務，使得學員對NLP能做什么，要做什么，有一個直觀的認識，并且從這四大任務來介紹NLP實戰應該如何學習。要準備入行NLP的學員，你們的機會來了。

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總結

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