最近有粉絲私信我，NLP很難學(xué)，這條路能堅持走嗎？有相同困惑的朋友可以一起探討一下：

大佬你好，我目前從事ERP運維工作，想轉(zhuǎn)行NLP，開始是學(xué)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和c刷了些leetcode題，然后把cs224n和它的大作業(yè)都擼了一遍，做了點情感文本分類的小任務(wù)。

準備去小公司找實習(xí)攢項目經(jīng)驗時卻被同學(xué)勸退，說小公司學(xué)不到東西，然后有人建議趁早轉(zhuǎn)做開發(fā)，nlp的路太難走了很難競爭。

感覺自己實力很弱，也沒有人帶，去小公司怕淪為打雜工具人，大廠沒有項目經(jīng)歷又進不去。

這種情況是應(yīng)該趁早自學(xué)轉(zhuǎn)一個新領(lǐng)域比如后端嗎？但總感覺這樣之前的都白學(xué)了，很焦慮也很糾結(jié)。希望大佬能幫助指點下方向。

這位朋友的問題，我從兩方面回答。

1

NLP學(xué)起來不容易

這是學(xué)習(xí)路徑不夠清晰的問題，深度學(xué)習(xí)既重理論又重實踐，一步登天不可取，學(xué)習(xí)應(yīng)該是循環(huán)且逐漸細化的。

先看一下學(xué)NLP的需要掌握的知識點全貌👇

路徑大致為：基本原理→經(jīng)典模型→項目實踐

先閱讀機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)原理，其次了解經(jīng)典任務(wù)的baseline，動手實踐，最后看懂代碼，在應(yīng)用程序場景中,嘗試修改模型,提高效果

清楚路徑后，逐個吃透：

基本原理部分有線性代數(shù)和概率論基礎(chǔ)就能看懂，統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)部分，建議初學(xué)者先看懂線性分類、SVM、樹模型和圖模型。

有上述基礎(chǔ)后，就能看懂模型結(jié)構(gòu)和論文里的各種名詞公式。接下來就是了解NLP各個經(jīng)典任務(wù)的baseline，并看懂源碼。

對于TF和Pytorch的問題不用太糾結(jié)，接口都差不多，找到什么就看什么，自己寫的話建議Pytorch。

上述任務(wù)都了解并且看了一些源碼后，就可以去煉丹了。

2

工作不好找

這個問題可以理解成，學(xué)到什么程度好找工作？

面試無非就是像面試官證明兩點：①我知道怎么做②我做過

因此企業(yè)最看重的自然是項目經(jīng)歷，但初學(xué)者又很難接觸到工業(yè)界項目，怎么辦？

建議學(xué)好后去參加一次Kaggle、天池等平臺的比賽，享受優(yōu)化模型的摧殘。比賽項目和企業(yè)實操所需能力至少能匹配60%。

學(xué)習(xí)路線清楚了，那具體應(yīng)該學(xué)哪些內(nèi)容，以及怎么樣去coding實踐呢？

有沒有現(xiàn)成的資料供你系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)NLP？我已經(jīng)給你準備好了。

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它基于花書「Deep learning」、斯坦福CS224n自然語言處理、【論文】baseline基礎(chǔ)篇目——Word2Vec 詞向量扛鼎之作等經(jīng)典入門教程設(shè)計，關(guān)于我學(xué)習(xí)路徑中提到的知識點，它都有體現(xiàn)。

目前已經(jīng)有30000人通過這套課程學(xué)習(xí)NLP，普通理工科大學(xué)生大概三四個月可以掌握（學(xué)過C語言、線性代數(shù)、概率論）

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的NLP太难学了！？吃透NLP的方法来拿走的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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