2025 年如何从头开始学习 NLP：专家指南

[mostakimvip06]

自然语言处理（NLP）已经存在了七十多年。它从简单的语言方法开始，逐渐扩展到人工智能和数据科学等领域，这表明这项机器学习（ML）技术已经得到了很大的发展。

2011 年，随着基于 NLP 的成功助手 Siri 的推出，其重要性急剧上升。NLP 是许多 AI 应用的核心，例如聊天机器人、情绪分析、机器翻译等。

在本文中，我将解释如何学习 NLP，以及它如何让您作为数据从业者受益。我还将把这个更广泛的领域分解为易于理解的概念，并提供学习计划，以便您可以从头开始。

为什么要学习NLP？
2023 年，NLP 市场规模超过 230 亿美元，预计到 2030 年将超 瑞典赌博数据 过 600 亿美元。但您知道为什么会预测这种激增吗？NLP 弥合了技术与人类之间的沟通鸿沟。组织依靠它在更短的时间内处理非结构化数据，从而做出更好的决策。

该图显示了 2020 年至 2030 年 NLP 市场预期增长情况

2020 年至 2030 年全球 NLP 市场规模预计为（十亿美元）。图片来源：Statista

现在，它被用于各种实际应用中：

您可以分析医疗保健领域的医疗记录或了解金融市场趋势。
十分之六的美国消费者表示，基于 NLP 的聊天机器人可以帮助他们在探索电子商务产品时节省时间。
情感分析是 NLP 的另一个关键应用——它解释社交媒体评论背后的情感。
这表明 NLP 几乎应用于所有领域，从医疗保健和金融到电子商务和营销。因此，学习它可以扩大你的职业选择，尤其是在数据科学、人工智能和软件开发领域。

随着人工智能变得越来越普遍，对 NLP 专家的需求也在逐年增加，因为他们需要处理一般模型无法解决的复杂任务。简而言之，通过学习 NLP，您可以为自己打造一份充满机会和长期相关性的职业。

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NLP 中需要理解的核心概念
如果您是 NLP 的完全初学者，不了解其涉及的基础知识和高级主题，以下是您需要学习的一些核心 NLP 概念。这是为了让您了解 NLP 的工作方式。

文本预处理
文本预处理将原始数据转换为适合计算机模型理解和处理该数据的格式。它处理所有数据，同时以数字形式保留人类语言的实际含义和上下文。此预处理分为多个步骤，但步骤数量可能因文本的性质和您希望使用 NLP 实现的目标而异。

最常见的步骤包括：

标记化：将文本分解为更小的单位，称为标记。这些标记可以是单词、字符或标点符号。例如，句子“我想学习 NLP。”将被标记 化为：I，，，，，，。wanttolearn NLP.
删除停用词：停用词是文本中没有意义的词，例如“is”、“the”和“and”。删除这些词可以让我们更轻松地关注有意义的词。
词干提取：词干提取会去除后缀并将单词简化为其基本形式。例如，“going”将简化为“go”。
词形还原：词形还原将单词简化为始终有意义的词条。这是一个耗时的过程，其算法比词干提取更复杂。
词袋 (BoW) 和 TF-IDF
词袋和 TF-IDF 都是 NLP 中用于信息检索的重要概念。以下是这两个概念的概述：

词袋模型是包含单词集合的文档。这种方法会创建一个特征来表示语料库（一个有组织的数据集集合）中的每个单词。然后，它会根据单词在文本中出现的次数为每个特征分配一个值。您可以使用它来捕获大量数据中的单词出现情况。
TF-IDF以 BoW 模型为基础。但它更看重整个语料库中频繁出现的单词。您可以使用此模型来突出显示文档内容中值得注意的单词。
词嵌入
词嵌入是连续向量空间中单词的表示。机器学习模型依靠它们来理解和处理文本数据。三种常用的嵌入技术包括 Word2Vec、GloVe 和 FasText。让我们看看它们有什么不同：

Word2Vec使用邻近单词来理解上下文并捕捉语义。然而，它很难处理词汇表外 (OOV) 的单词，并且只能学习在训练数据中找到的单词的嵌入。
GloVe构建了一个共现矩阵来记录单词在数据集中出现的频率。将相似的单词放在一个地方可以让它捕捉到这些单词之间的语义关系。
FastText将单词分解为子单词并学习这些较小部分的嵌入，从而使其能够保留语义。