※ 引述《cylee (Artisan)》之铭言
: Hi 各位先进，
: 本人背景是毕业很久的资工硕，目前从事 infra 开发的 back-end
: engineer，目前待的公司准时上下班，想学些能累积技术的主题
: 熟悉的语言有: C++/Python/Rust
: 因为在学时完全没接触过，想请问有碰过的先进们，自学的话有没
: 有推的书、公开课能分享。另外 NLP 现在业界真的拿它来赚钱的公
: 司/组织是不是偏少(台商)，还是只是我没碰到而已?
: 谢谢各位
基本上，可以先从传统的NLP领域开始切入，传统计算语言学的问题主要有Tokenizer、POS
、Entity Extraction、Dependency Tree、Relation Mapping、Intent Classification、S
ummarize、Coreference Resolution、Questions Answer、Language Translation等这些问
题开始下手。
如果没修过相关课程可以直接去听Stanford 的线上公开课程，有直接从传统统计语言角度
跟问题直接切入的，然后再慢慢进一步走到用DL的方法，本质上传统跟Neural的角度也不用
担心差很多，了解传统统计模型方法像HMM CRF这种会帮助你理解更多，怎么透过传统角度
切换到DL角度。
然后当前比较重要的NLP领域基底就是Language Model(或是你会听到词嵌入Word Embedding
都是一样的)，这个会在你做上述问题的时候会套用的预训练模型，你可以初部把他直接理
解为一个特征转换器，可以把复杂高维特征降维方便模型理解的方法。然后还有去理解一下
Self-supervised learning 方法，AR跟AE的自监督训练方法差异，想解决的问题。
剩下你想搞一些上层的应用大概就是这些问题组合拳一套，做ChatBot在加上一点IR的东西
加上树搜索就完成了。
然后想从书学的话，我推荐这本 Speech and Language Processing，这本大概就是圣经，
也是Stanford 的教授写的，剩下就是多读文献。
搞NLP比较弱势的可能就是业界应用会比较要媒体、广告相关去找会比较有应用空间，早期
有搭上车银行做监控跟客服这块也是有应用，不过这几年找得人就比较少了，或是这几年智
能合约也会应用到NLP，我自己今年就被两家币商找过想去做这块研究。
以上