为什么自然语言处理很难？是很难，但是比自然语言处理的前二十年的进步已经好很多了，最近因为要研究人工智能自然语言处理方面的项目，所以一直在读有关的书籍，从数学的奥妙，统计学的理论、概率论等等。读了这么多

为什么自然语言处理很难？

是很难，但是比自然语言处理的前二十年的进步已经好很多了，最近因为要研究人工智能自然语言处理方面的项目，所以一直在读有关的书籍，从数学的奥妙，统计学的理论、概率论等等。

读了这么多的书，其实我发现，很多东西靠的还是你对基础的扎实程度。自然语言处理的前20年为什么会这么难，或者说毫无进展，讲的通俗一点就是人类的惯性思维决定了你的认识事物的方法。

在前20年，科学家研究自然语言处理一直停留在或者说局限在人类学习语言的方式上，简单来说，就是用电脑去模仿人脑，当时大多数的科学家都认为要让机器去翻译或者语音识别，就需要让计算机去理解我们的语言，而要做到这一点，就需要计算机具有像人类一样的智慧，这就是人类认识的普遍规律，我们也不要去笑话他们，因为唯有如此的试错，才造就了今天的成就。

如今语音识别和翻译已经做得非常的好了，但是很多不在我们这种机器学习研究领域的人来说，还错误的认为语音识别和翻译是靠计算机理解了自然语言才实现的，其实际上是靠数学和统计学去实现的。

从规则到统计的进步是人类认识事物的一种突破，统计语言模型的建立，是当今自然语言处理的基础和关键，但是很多东西都会存在自己本身固有的缺陷，这是无法改变的。

语言模型中设计的数字关系、公式计算，N元模型的定位，为什么在马尔科夫假设中N的值会这么小，里面涉及到的知识太多，在这里也无法一一回答给你。我只是想说，单纯的自然语言处理已经没有像之前那么的毫无头绪了，现在已经比以前好的太多了。难，不是在于它的本身，而是在于它涉及的知识点实在太多。。。。

今年31岁，现在开始想自学Python语言，还来得及吗？

这不是来不来得及，而是合不合适的问题

说实话，编程这项工作，入门门槛并不高，你会写个if、else就差不多入门了。问题是它上限高啊，你想用编程找工作，不可能只用if、else吧？

迭代器、生成器、装饰器等等，都要掌握。这条路其实并不好走，想要从入门到精通，快则半年，慢则。。。（跟你的认真程度和天赋有关系）

如果刚接触编程的话，按正常人的学习速度来算，精通python需要2年。到时候你可能已经33岁了，然后找工作又会问你的学历、项目开发经验。

好，你又去在网上接一些外包项目做了一年，你34岁了。

假如最后你成功进入了一项薪资各方面都还不错的互联网公司，你又能在里面工作几年呢？众所周知，互联网公司的更新换代很快，40岁就被辞退的不在少数。

再说说前面这3年里面，你总得带娃、陪老婆吧、还要工作，这压力得有多大呀

当然了，如果你只是对python感兴趣，也可以当作业余兴趣来学学，毕竟终生学习很重要，如果是为了找工作而学python的话，我真心不建议

python代码记不住可以找工作吗？

Python以其上手快，成为很多人学习编程的入门首选，虽然他很火，但是大部分却只应用于科研领域，也就是做一些实验性的开发，因为它容易上手，有很多第三方库，使用相当方便，但是完全用它开发的大型项目比起C/C ，Java等语言来说还是要少一些。

不知道楼主的情况如何，如果是想从事编程工作，写代码也和学习数理化一样，不需要死记硬背，主要还是要看你的基本功力。

Python目前一个重要的应用领域就是AI开发，如果你想找这方面的工作，会Python会是一个很大的优势，然而即使你编程语言不行，如果数学功底好，也能弥补你的缺陷。

总体来说，代码不必死记，但是你必须明白它的思想，这样才能灵活运用，也会很容易找到一份合适的工作。