机器学习过程 计算机研究生方向选择，推荐系统、信息检索、数据挖掘、自然语言处理四个应用方向，如何选择？

计算机研究生方向选择，推荐系统、信息检索、数据挖掘、自然语言处理四个应用方向，如何选择？

计算机研究生方向选择系统，信息检索，数据挖掘，自然语言处理等四个方向。在我看来，在这四个专业方向中，数据挖掘和自然语言处理有着非常广阔的发展前景。

近年来，数据挖掘已成为大数据科技的基础支撑。它具有非常丰富的专业内涵和非常广阔的发展前景。它有着非常广泛的应用范围和强大的专业生命力。广泛应用于国防、军事、经济、科技、应急救援等领域。

自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的一个重要方向。研究了用自然语言实现人与计算机有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门综合语言学、计算机科学和数学的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常生活中使用的语言。因此，它与语言学的研究密切相关，但也存在着重要的区别。

在计算机科学领域，特别是在自然语言处理领域，并不能广泛应用自然语言处理。

这两个专业方向都很好，你可以根据自己的兴趣来选择。

什么是自然语言处理的重要应用？

（文本分类）是自然语言处理的一个重要应用。也可以说，它是最基本的应用

自然语言处理与计算机视觉、个人虚拟助理、智能机器人、语音识别一起，将成为未来国内人工智能产业发展的五大趋势。从投资的角度来看，自然语言处理也是投资最多的领域之一。

随着人工智能的不断发展，它还可以在金融行业的分析中发挥至关重要的作用，如关注市场变化的线索、预测价格趋势、评估市场风险等。然而，要实现人工智能在金融业的全场落地，首先要做的是自然语言处理技术。这项技术是重点和难点。

自然语言处理可以实现计算机与人之间的自然语言交流。它是一门综合语言学、计算机科学和数学的科学。它是计算机科学、人工智能和语言学研究计算机与人类语言相互作用的领域。说白了，人工智能可以理解人。

随着智能领域分工的日益清晰，各大企业已经从最初的竞争模式转变为合作模式，实现双赢，自然语言处理技术也越来越受到大家的青睐。

可以预见，未来20年，自然语言处理将成为人工智能应用的最大突破之一。近年来，知识地图在搜索领域占有一席之地，在快速推广中，一是多领域关联，二是知识整合。自然语言处理与知识映射相结合的趋势在未来很有可能。

如上所述，人工智能自然语言处理涉及广泛的技能和技术领域。可以毫不夸张地说，一个自然语言处理工程师必须是一个全面的人才。他必须掌握人工智能领域的大部分技术，所以真正从事这一领域的人才很少。现在城市里从事自然语言处理的大部分人都是非理科类背景的，要么在工作中自学，要么跟着项目一起爬出来，所以从事自然语言处理的专业人士，产业发展是非常客观的。

人工智能自然语言处理就业形势与行业发展前景如何？

具体来说，主要有两个原因：

语音助手、智能扬声器、智能机器人、语音搜索我们可以清晰地感受到，语音交互已经成为智能时代人机交互的主流方式。

什么是互动？简而言之，它是建立在对一句话、一件事的理解和两个人之间的言语交流的基础上的。在理解方面，不能用简单的语音识别来处理，而是涉及到“自然语言处理”，即句子切分和上下文理解。这样，让人工智能像人类一样“理解”句子，才能准确理解用户给出的指令，从而准确执行任务，实现流畅的语音交互过程。

此前，“人工智能之父”马文·明斯基曾说过，人工智能领域最终要解决的技术问题是“语义分析”。图灵机器人联合创始人、首席运营官郭佳也表示，人脑是人类拥有无限智慧的理由，是“智慧”的体现。

目前，人工智能更多的是“学习”人类。对于其“智能”的表现，我们现在更多的是关注它能否在与人的互动中真正做到既准确又自然。为了达到这个目的，我们需要达到“理解”，即自然语言的理解。

为什么说自然语言处理是人工智能的核心？

这是非常困难的，但它比前20年自然语言处理的进步要好得多。最近，因为我们想研究人工智能自然语言处理项目，我们一直在阅读相关书籍，从数学的奥秘，统计理论，概率论等。！读了这么多书之后，我发现很多东西都取决于你的坚实基础。为什么自然语言处理的头20年如此困难，或者没有进展？简单地说，人的习惯性思维决定了你对事物的理解方式。

在过去的20年里，科学家对自然语言处理的研究一直局限于或局限于人类学习语言的方式。简而言之，就是用计算机来模仿人脑。当时，大多数科学家认为，机器要翻译或识别语音，就必须让计算机理解我们的语言，而要做到这一点，就必须让计算机有能力模仿人类什么样的智慧，这是人类理解的普遍规律，我们不应该嘲笑他们，因为只有这样的试错，才能取得今天的成就。

现在，语音识别和翻译已经做得很好了，但是很多不在我们机器学习研究领域的人仍然错误地认为语音识别和翻译是通过理解自然语言的计算机来实现的，而这实际上是通过数学和统计学来实现的。

从规则到统计的进步是人类对事物理解的突破。统计语言模型的建立是当今自然语言处理的基础和关键，但许多事物都会有其固有的缺陷，无法改变。

数的关系，公式的计算，n元模型在语言模型中的定位，为什么马尔可夫假设中n的值这么小，涉及的知识太多，我这里不能一一回答。我只想说，纯自然语言处理不像以前那么混乱，现在比以前好多了。困难不在于它本身，而在于它涉及太多的知识点。。。。