hadoop自学要多久 为什么自然语言处理很难？
为什么自然语言处理很难？
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。。。。
Java应用于哪些方面？
Java最大的特点是跨平台，无论操作系统和硬件环境如何，都可以一次编写，到处运行。
Java程序员可以转换到人工智能领域吗？
首先，你需要数学基础：高等数学、线性代数、概率论、数理统计与随机过程、离散数学、数值分析
其次，你需要算法的积累：人工神经网络、支持向量机、，遗传算法和其他算法；当然，在各个领域也需要算法，比如SLA研究，如果你想让机器人在定位环境M中导航和建立自己的地图，总之，很多算法需要时间积累；
那么，你至少需要掌握一种编程语言。毕竟，算法的实现还需要编程；如果你深入到硬件，一些基础的电气课程是必不可少的；
人工智能一般需要研究生来学习，这门课程只是简单的一瞥。毕竟，必修的基础课太多了。
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