在本文开始前，笔者想问大家这几个场景是否有接触或者使用过：
       a、阅读软件或者APP文字看的累了，想听一会儿有声的，点开文本朗读选择女声或者男声还有各种情景声来让眼睛休息下；
       b、看文章或者学习时(电子设备)碰到了不认识的外文单词或词句，划线或者选中选择翻译来对比，或者复制到其他翻译APP或软件上进行释义；
　　c、对着手机说一段话希望直接翻译为文字；
　　d、有时候购物或者公号里的人工客服不在而又有些困惑急于解决，先回复看有什么解答，竟然也能出来答案(虽然比较弱鸡)
当然还有其他场景，相信大家或多或少都遇到过。但重点不在这里，笔者只是想让大家明白这些应用场景下都或或少会用到自然语言处理(NLP)这门技术。
　　自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)虽然只是人工智能（AI，Artificial Intelligence）的一个子领域，但是在当前的人工智能时代下，对生活的改变和影响日渐深远。作为人类智慧的结晶，自然语言处理(NLP )也是AI行业最为困难的问题之一(语言是个大学问)，但是这种挑战也带来了更多的机会，从业人才急需！薪资逐渐看涨，纵观全网招聘信息，普遍2万以上(具体情况请自行网上查看，本文不再详述)。

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　　自然与处理(NLP)作为AI环境下必不可少的一环，是将人类的语言转化为机器可以理解的、结构化的、完整的语义表达，也就是让计算设备能够理解和生成人类的语言。这对机器学习和深度学习是一个重要的实践转化，生活的方方面面都在应用和产生这类需求。自然与处理(NLP)的底层基于大数据、机器学习和语言学，通过语言学和相关算法的处理，主要应用于以下范畴：文本朗读（Text to speech）/语音合成（Speech synthesis）；语音识别（Speech recognition）；中文自动分词（Chinese word segmentation）；词性标注（Part-of-speech tagging）；句法分析（Parsing）；自然语言生成（Natural language generation）；文本分类（Text categorization）；信息检索（Information retrieval）；信息抽取（Information extraction）；文字校对（Text-proofing）；问答系统（Question answering）；机器翻译（Machine translation）；自动摘要（Automatic summarization）；文字蕴涵（Textual entailment）等方面。
　　其中处理的难点又在于对于语言的歧义性(我们自己有时候理解都会出现偏差)、语言的不规则性(错字错词，不连贯的字词不规范的输入等很难在机器上界定)、知识的依赖性(同一个字词会产生不同的语义理解，比如七天又是时间又是酒店名)以及语境(这个是关联性，需要让机器明白语境使用范围和分辨情境)等。
　　而解决难点的着手处又在于对规则方法的分析使用(主要是语言学的范畴)，统计方法的不同情景应用(N-gram离散语言模型、NLPM神经概率语言模型等模型的深度完善和优化以及词语的相似度、关系和映射等算法与语言学的结合)，深度学习的加强(循环神经网络、卷积神经网络等技术的革新和优化)。这是一个没有终点，需要不断学习和进化并带来革命性变革的领域。随着技术的革新，从业人员的不断增加和神经网络数据的提升，自然语言处理将带来生活方式的深度变革，并对社会形态造成影响(想想机器可能会思考~~~)。但是NLP又是AI人工智能时代的最大瓶颈，因为语言生成这个技能实在还有很长的路要走(当然随着技术飞速发展，前景可期！)。
　　抛开行业前景和高深理论，目前很多公司都在自然语言处理(NLP)上发力，目前主要应用就在机器翻译和语言生成上(科大讯飞的翻译神器让你走到哪儿都能适应当地生活，天气预报等生活必备应用被大规模数据采用)，所以行业急需大量专业人才。
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