※ 引述《cylee (Artisan)》之銘言 : Hi 各位先進， : 本人背景是畢業很久的資工碩，目前從事 infra 開發的 back-end : engineer，目前待的公司準時上下班，想學些能累積技術的主題 : 熟悉的語言有: C++/Python/Rust : 因為在學時完全沒接觸過，想請問有碰過的先進們，自學的話有沒 : 有推的書、公開課能分享。另外 NLP 現在業界真的拿它來賺錢的公 : 司/組織是不是偏少(台商)，還是只是我沒碰到而已? : 謝謝各位 基本上，可以先從傳統的NLP領域開始切入，傳統計算語言學的問題主要有Tokenizer、POS 、Entity Extraction、Dependency Tree、Relation Mapping、Intent Classification、S ummarize、Coreference Resolution、Questions Answer、Language Translation等這些問 題開始下手。 如果沒修過相關課程可以直接去聽Stanford 的線上公開課程，有直接從傳統統計語言角度 跟問題直接切入的，然後再慢慢進一步走到用DL的方法，本質上傳統跟Neural的角度也不用 擔心差很多，了解傳統統計模型方法像HMM CRF這種會幫助你理解更多，怎麼透過傳統角度 切換到DL角度。 然後當前比較重要的NLP領域基底就是Language Model(或是你會聽到詞嵌入Word Embedding 都是一樣的)，這個會在你做上述問題的時候會套用的預訓練模型，你可以初部把他直接理 解為一個特徵轉換器，可以把複雜高維特徵降維方便模型理解的方法。然後還有去理解一下 Self-supervised learning 方法，AR跟AE的自監督訓練方法差異，想解決的問題。 剩下你想搞一些上層的應用大概就是這些問題組合拳一套，做ChatBot在加上一點IR的東西 加上樹搜索就完成了。 然後想從書學的話，我推薦這本 Speech and Language Processing，這本大概就是聖經， 也是Stanford 的教授寫的，剩下就是多讀文獻。 搞NLP比較弱勢的可能就是業界應用會比較要媒體、廣告相關去找會比較有應用空間，早期 有搭上車銀行做監控跟客服這塊也是有應用，不過這幾年找得人就比較少了，或是這幾年智 能合約也會應用到NLP，我自己今年就被兩家幣商找過想去做這塊研究。 以上 ---- Sent from BePTT on my Sony XQ-AU52 --

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 49.216.46.151 (臺灣) ※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/Soft_Job/M.1654180082.A.F9F.html 這邊說的組合拳是指我上面提到的問題解決的組合拳啦！就是NLU的部分，像RASA 也是可以 把問題拆成這些子問題再去pipline的解決，不過確實每個問題都可以深入到很深，只會IR 確實不夠。不過靠這些切分幫助新手入門應該還是可以的，像更深入的架構Meta出品的Blen derBot也是可以把他想做的事切分成以上子問題，還有一個問題除了IR外沒提到的就是Long term memory的問題也是Chatbot 一個子問題，只是跟NLP有點偏離就沒提了 ※ 編輯: sxy67230 (49.216.46.151 臺灣), 06/02/2022 23:39:52 感謝，想說想用初學者的角度切入就舉word embedding，這邊你才是對的 ※ 編輯: sxy67230 (49.216.30.37 臺灣), 06/03/2022 20:19:13