自然语言处理入门需要的基础

2、 4.机器翻译：把输入的源语言文本通过自动翻译获得另外一种语言的文本。 根据输入媒介不同，可以细分为文本翻译、语音翻译、手语翻译、图形翻译等。 机器翻译从最早的基于规则的方法到二十年前的基于统计的方法，再到今天的基于神经网络（编码-解码）的方法，逐渐形成了一套比较严谨的方法体系。

3、 统计自然语言处理目录概览第一章，"自然语言处理入门"，涵盖了基本概念，如语言学与语音学的关联，自然语言处理的定义，以及理解的衡量标准。 深入探讨了研究内容，包括处理的层次和面临的挑战，以及基本方法及其发展历程。 当前的研究现状也得到了简要介绍。

1、 入门自然语言处理也需要讲究MVP，以最小可行性的闭环，建立起初步认知，再不断扩展和丰富NLP的知识体系，逐步建立大的框架和认知。 通常的自然语言处理任务可从「分词」—>「构建特征」—>「训练模型」—>「分类或预测应用」。 以上流程中，除了分词外，与机器学习通常流程一样。