為什么自然語言處理很難？這是非常困難的，但它比前20年自然語言處理的進步要好得多。最近，因為我們想研究人工智能自然語言處理項目，我們一直在閱讀相關(guān)書籍，從數(shù)學的奧秘，統(tǒng)計理論，概率論等。！讀了這么多書

為什么自然語言處理很難？

這是非常困難的，但它比前20年自然語言處理的進步要好得多。最近，因為我們想研究人工智能自然語言處理項目，我們一直在閱讀相關(guān)書籍，從數(shù)學的奧秘，統(tǒng)計理論，概率論等。！讀了這么多書之后，我發(fā)現(xiàn)很多東西都取決于你的堅實基礎(chǔ)。為什么自然語言處理的頭20年如此困難，或者沒有進展？簡單地說，人的習慣性思維決定了你對事物的理解方式。

在過去的20年里，科學家對自然語言處理的研究一直局限于或局限于人類學習語言的方式。簡而言之，就是用計算機來模仿人腦。當時，大多數(shù)科學家認為，機器要翻譯或識別語音，就必須讓計算機理解我們的語言，而要做到這一點，就必須讓計算機有能力模仿人類什么樣的智慧，這是人類理解的普遍規(guī)律，我們不應(yīng)該嘲笑他們，因為只有這樣的試錯，才能取得今天的成就。

現(xiàn)在，語音識別和翻譯已經(jīng)做得很好了，但是很多不在我們機器學習研究領(lǐng)域的人仍然錯誤地認為語音識別和翻譯是通過理解自然語言的計算機來實現(xiàn)的，而這實際上是通過數(shù)學和統(tǒng)計學來實現(xiàn)的。

從規(guī)則到統(tǒng)計的進步是人類對事物理解的突破。統(tǒng)計語言模型的建立是當今自然語言處理的基礎(chǔ)和關(guān)鍵，但許多事物都會有其固有的缺陷，無法改變。

數(shù)的關(guān)系，公式的計算，n元模型在語言模型中的定位，為什么馬爾可夫假設(shè)中n的值這么小，涉及的知識太多，我這里不能一一回答。我只想說，純自然語言處理不像以前那么混亂，現(xiàn)在比以前好多了。困難不在于它本身，而在于它涉及太多的知識點。。。。

是否存在通用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以處理圖像，語音以及NLP？

對于目前的深度學習模型，雖然深度學習的目標之一是設(shè)計能夠處理各種任務(wù)的算法，但是深度學習的應(yīng)用還需要一定的專業(yè)化，目前還沒有通用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理模型。然而，每一種模式也在相互學習、相互融合、共同提高。例如，一些創(chuàng)新可以同時改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如批量標準化和關(guān)注度。一般模型需要在將來提出。

圖像和視頻處理，計算機視覺，最流行的是CNN，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的變形和發(fā)展，CNN適合處理空間數(shù)據(jù)，廣泛應(yīng)用于計算機視覺領(lǐng)域。例如，alexnet、vggnet、googlenet、RESNET等都有自己的特點。將上述模型應(yīng)用于圖像分類識別中。在圖像分割、目標檢測等方面，提出了更有針對性的模型，并得到了廣泛的應(yīng)用。

語音處理，2012年之前，最先進的語音識別系統(tǒng)是隱馬爾可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）的結(jié)合。目前最流行的是深度學習RNN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其長、短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM、Gru、雙向RNN、層次RNN等。

除了傳統(tǒng)的自然語言處理方法外，目前的自然語言處理深度學習模型也經(jīng)歷了幾個發(fā)展階段，如基于CNN的模型、基于RNN的模型、基于注意的模型、基于變壓器的模型等。不同的任務(wù)場景有不同的模型和策略來解決一些問題。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么有數(shù)學模型？

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最初是模擬人類大腦皮層神經(jīng)元工作模式的數(shù)學模型?？茖W問題解決的過程一般需要建立一個模型，即人類經(jīng)驗總結(jié)或知識抽象的結(jié)構(gòu)。為什么現(xiàn)代工程問題喜歡抽象成數(shù)學模型？因為數(shù)學是描述自然規(guī)律最恰當?shù)恼Z言，也是表達自然規(guī)律最嚴謹?shù)恼Z言。把問題抽象成一個數(shù)學模型，然后進行推理進化，是最可靠的結(jié)論。這樣一個可靠的結(jié)論可以為實踐活動提供強有力的理論支持，大大降低實踐活動中不可靠因素或不確定風險的成本

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型nlp是什么意思？

NLP是神經(jīng)語言編程的縮寫。在香港，也有免費的心身語法翻譯。N（neuro）是指神經(jīng)系統(tǒng)，包括大腦和思維過程。語言是指語言，或者更準確地說，是指從感覺信號輸入到意義形成的過程。P（programming）是指為了產(chǎn)生某種結(jié)果而要執(zhí)行的一組特定指令。也就是說，我們的思維和行為習慣就像電腦程序一樣，可以通過更新軟件來改變。因此，NLP也可以解釋為研究我們的大腦是如何工作的。了解大腦是如何工作的，我們就可以與它合作，改善它，從而使生活更加成功和幸福。因此，NLP被翻譯成“心身語法編程”或“神經(jīng)語言編程”。

NLP、自然語言、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習四者的聯(lián)系和區(qū)別是什么？

NLP是自然語言處理的縮寫，翻譯成自然語言處理，然后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是科學家設(shè)計的模擬人類神經(jīng)細胞之間連接的模型。

深度學習是指多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接形成的模型。一般來說，結(jié)構(gòu)層次是深層次的，因此被稱為深度學習，這是機器學習研究的一個主流方向。

過去，自然語言處理是用傳統(tǒng)的方法來研究的，但是有很大的局限性。另外，還需要人工進行特征工程，成本較高。隨機深度學習的出現(xiàn)可以使許多與自然語言處理相關(guān)的問題得到端到端的處理，擺脫了復雜的人工特征工程，可以說取得了很大的成功。