我的人工智能學(xué)習(xí)之路-NLP方向（開篇）

對于人工智能的研究，我主要關(guān)注自然語言處理方向?；谶@個(gè)大方向，我將我的學(xué)習(xí)環(huán)境組織成一個(gè)系統(tǒng)。根據(jù)總分原則，文章開頭首先對機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和NLP相關(guān)知識(shí)進(jìn)行了概括介紹。在以后的博客中，我會(huì)在改進(jìn)的同時(shí)學(xué)習(xí)。同時(shí)，我也會(huì)寫下自己參加各種算法比賽的心得，做到理論與實(shí)踐相結(jié)合。希望自己在這條道路上越走越深，克服一切困難，砥礪前行。

接下來，開啟我的人工智能之旅吧！

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)，什么是深度學(xué)習(xí)

以下人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的定義來自《機(jī)器學(xué)習(xí)百面》

2018年開始，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵詞成為人們下班后的話題，也將成為軟件工程師的必備技能。

人工智能泛指機(jī)器擁有人類智能的技術(shù)。這項(xiàng)技術(shù)的目的是讓機(jī)器像人類一樣感知、思考、做事和解決問題。人工智能是一個(gè)廣泛的技術(shù)領(lǐng)域，包括自然語言理解、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器人、邏輯和規(guī)劃。

機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是指計(jì)算機(jī)通過觀察環(huán)境和與環(huán)境交互，在學(xué)習(xí)和自我更新方面取得的進(jìn)步?？傊?，機(jī)器學(xué)習(xí)可以揭示數(shù)據(jù)背后的真正含義。大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分為兩個(gè)步驟，訓(xùn)練和測試，這兩個(gè)步驟可以重疊。

訓(xùn)練包括監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)兩種。其中，監(jiān)督學(xué)習(xí)側(cè)重于對事物未知性能的預(yù)測，一般包括分類問題和回歸問題；無監(jiān)督學(xué)習(xí)傾向于分析事物本身的特征，常用的技術(shù)包括數(shù)據(jù)降維和聚類問題。

機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境和所需工具

習(xí)慣用Python做機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，同時(shí)利用里面強(qiáng)大的庫資源參加算法競賽。

深度學(xué)習(xí) 10 大機(jī)器學(xué)習(xí)算法

深度學(xué)習(xí)本身是傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的延伸。一般來說，深度學(xué)習(xí)適合解決數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)相對標(biāo)準(zhǔn)化的問題，但決策函數(shù)高度非線性。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用非常成功的常見領(lǐng)域包括圖像識(shí)別、語音識(shí)別、文本生成和自然語言理解。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的發(fā)展大致經(jīng)歷了四個(gè)不同的階段：

深度學(xué)習(xí)中的函數(shù)類型

大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含四種類型的函數(shù)：組合函數(shù)、激活函數(shù)、誤差函數(shù)和目標(biāo)函數(shù)。

深度學(xué)習(xí)中的常見概念 NLP（自然語言處理）

廣義上講，“自然語言處理”（Natural Language Processing，簡稱NLP）包括了用計(jì)算機(jī)對自然語言進(jìn)行的所有操作，從*簡單的通過統(tǒng)計(jì)詞頻來比較不同寫作風(fēng)格，到*復(fù)雜的完整到“理解”一個(gè)人說的話，至少能夠有效地回應(yīng)這個(gè)人的話。

自然語言處理是使用計(jì)算機(jī)通過可計(jì)算的方法轉(zhuǎn)換、傳輸、存儲(chǔ)、分析和處理各級(jí)自然語言單元（字符、單詞、句子、文本等）的科學(xué)。它是一門與語言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)、信息論和聲學(xué)相關(guān)的跨學(xué)科學(xué)科。

在文字處理技術(shù)方面，詞是自然語言中*小的有意義的構(gòu)成單位，是自然語言處理中*基本的研究內(nèi)容，是其他研究的進(jìn)步和基礎(chǔ)。

文字處理的主要內(nèi)容包括三個(gè)主要內(nèi)容：分詞、詞性標(biāo)注、詞義消歧。常用的分詞方法包括前向*大匹配和反向*大匹配，以及基于詞格的統(tǒng)計(jì)方法。困擾分詞的主要問題是歧義解決和新詞識(shí)別。由于語言本身的復(fù)雜性，這兩個(gè)問題目前都沒有得到根本的解決。

常用的詞性標(biāo)注方法是基于隱馬爾可夫模型的詞性標(biāo)注方法。常用的詞性標(biāo)注方法包括基于字典知識(shí)庫的方法人工智能翻譯模板，以及一些常用的基于統(tǒng)計(jì)的分類方法人工智能翻譯模板，包括貝葉斯方法和*大熵模型。分詞和詞性標(biāo)注是所有自然語言應(yīng)用的基礎(chǔ)，廣泛應(yīng)用于機(jī)器翻譯、信息檢索等各個(gè)領(lǐng)域。

基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)語言模型的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)分詞及統(tǒng)計(jì)分布規(guī)律