自然语言处理包括哪些

1句法语义分析：对于给定的句子，进行分词、词性标记、命名实体识别和链接、句法分析、语义角色识别和多义词消歧。

2信息抽取：从给定文本中抽取重要的信息，比如，时间、地点、人物、事件、原因、结果、数字、日期、货币、专有名词等等。通俗说来，就是要了解谁在什么时候、什么原因、对谁、做了什么事、有什么结果。涉及到实体识别、时间抽取、因果关系抽取等关键技术。

3文本挖掘（或者文本数据挖掘）：包括文本聚类、分类、信息抽取、摘要、情感分析以及对挖掘的信息和知识的可视化、交互式的表达界面。目前主流的技术都是基于统计机器学习的。

4机器翻译：把输入的源语言文本通过自动翻译获得另外一种语言的文本。根据输入媒介不同，可以细分为文本翻译、语音翻译、手语翻译、图形翻译等。机器翻译从最早的基于规则的方法到二十年前的基于统计的方法，再到今天的基于神经网络（编码-解码）的方法，逐渐形成了一套比较严谨的方法体系。

5信息检索：对大规模的文档进行索引。可简单对文档中的词汇，赋之以不同的权重来建立索引，也可利用1，2，3的技术来建立更加深层的索引。在查询的时候，对输入的查询表达式比如一个检索词或者一个句子进行分析，然后在索引里面查找匹配的候选文档，再根据一个排序机制把候选文档排序，最后输出排序得分最高的文档。

6问答系统： 对一个自然语言表达的问题，由问答系统给出一个精准的答案。需要对自然语言查询语句进行某种程度的语义分析，包括实体链接、关系识别，形成逻辑表达式，然后到知识库中查找可能的候选答案并通过一个排序机制找出最佳的答案。

7对话系统：系统通过一系列的对话，跟用户进行聊天、回答、完成某一项任务。涉及到用户意图理解、通用聊天引擎、问答引擎、对话管理等技术。此外，为了体现上下文相关，要具备多轮对话能力。同时，为了体现个性化，要开发用户画像以及基于用户画像的个性化回复。

随着深度学习在图像识别、语音识别领域的大放异彩，人们对深度学习在NLP的价值也寄予厚望。再加上AlphaGo的成功，人工智能的研究和应用变得炙手可热。自然语言处理作为人工智能领域的认知智能，成为目前大家关注的焦点。很多企业都在进入自然语言领域，寄望未来在人工智能方向大展身手。

自然语言处理（简称NLP），是研究计算机处理人类语言的一门技术。

NLP是人工智能的一个子领域，作为AI产品经理，我们至少要知道NLP是什么，它能做什么事，这样我们就能获得一种解决问题的思维，将遇到的问题和方法连接起来。接下来我从“NLP是什么、能做什么、目前遇到的难题”三个方面来简单介绍下NLP。

一．什么是NLP

NLP，中文叫自然语言处理，简单来说，是一门让计算机理解、分析以及生成自然语言的学科，大概的研究过程是：研制出可以表示语言能力的模型——提出各种方法来不断提高语言模型的能力——根据语言模型来设计各种应用系统——不断地完善语言模型。

NLP理解自然语言目前有两种处理方式：

1基于规则来理解自然语言，即通过制定一些系列的规则来设计一个程序，然后通过这个程序来解决自然语言问题。输入是规则，输出是程序；

2基于统计机器学习来理解自然语言，即用大量的数据通过机器学习算法来训练一个模型，然后通过这个模型来解决自然语言问题。输入是数据和想要的结果，输出是模型。

接下来简单介绍NLP常见的任务或应用。

二．NLP能做什么：

1分词

中文可以分为字、词、短语、句子、段落、文档这几个层面，如果要表达一个意思，很多时候通过一个字是无法表达的一个含义的，至少一个词才能更好表达一个含义，所以一般情况是以“词”为基本单位，用“词”组合来表示“短语、、句子、段落、文档”，至于计算机的输入是短语或句子或段落还是文档就要看具体的场景。由于中文不像英文那样词与词之间用空格隔开，计算机无法用区分一个文本有哪些词，所以要进行分词。目前分词常用的方法有两种：

（1）基于规则：Heuristic（启发式）、关键字表

（2）基于机器学习/统计方法：HMM（隐马尔科夫模型）、CRF（条件随机场）

（注：在这里就不具体介绍方法的原理和实现过程了，大家感兴趣，可以自行百度了解）

现状分词这项技术非常成熟了，分词的准确率已经达到了可用的程度，也有很多第三方的库供我们使用，比如jieba，所以一般在实际运用中我们会采用“jieba+自定义词典”的方式进行分词。

2词编码

现在把“我喜欢你”这个文本通过分词分成“我”、“喜欢”、“你”三个词，此时把这三词作为计算机的输入，计算机是无法理解的，所以我们把这些词转换成计算机能理解的方式，即词编码，现在普遍是将词表示为词向量，来作为机器学习的输入和表示空间。目前有两种表示空间：

（1）离散表示：

AOne-hot表示

假设我们的语料库是：

我喜欢你你对我有感觉吗

词典{“我”：1，“喜欢”：2，“你”:3,“对“：4，“有”：5，“感觉”：6，“吗”：7} 。一共有七个维度。

所以用One-hot表示：

“我”  ：[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

“喜欢”：[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]

········

“吗”  ：[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]

即一个词用一个维度表示

Bbag of word：即将所有词的向量直接加和作为一个文档的向量。

所以“我 喜欢 你”就表示为：“[1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]”。

C Bi-gram和N-gram（语言模型）：考虑了词的顺序，用词组合表示一个词向量。

这三种方式背后的思想是：不同的词都代表着不同的维度，即一个“单位”（词或词组合等）为一个维度。

（2）分布式表示：word2vec，表示一个共现矩阵向量。其背后的思想是“一个词可以用其附近的词来表示”。

离散式或分布式的表示空间都有它们各自的优缺点，感兴趣的读者可以自行查资料了解，在这里不阐述了。这里有一个问题，当语料库越大时，包含的词就越多，那词向量的维度就越大，这样在空间储存和计算量都会指数增大，所以工程师在处理词向量时，一般都会进行降维，降维就意味着部分信息会丢失，从而影响最终的效果，所以作为产品经理，跟进项目开发时，也需要了解工程师降维的合理性。

3自动文摘

自动文摘是指在原始文本中自动摘要出关键的文本或知识。为什么需要自动文摘？有两个主要的原因：（1）信息过载，我们需要在大量的文本中抽出最有用、最有价值的文本；（2）人工摘要的成本非常高。目前自动文摘有两种解决思路：第一种是extractive（抽取式），从原始文本中找到一些关键的句子，组成一篇摘要；另一种方式是abstractive（摘要式），计算机先理解原始文本的内容，再用自己的意思将其表达出来。自动文摘技术目前在新闻领域运用的最广，在信息过载的时代，用该技术帮助用户用最短的时间了解最多、最有价值的新闻。此外，如何在非结构的数据中提取结构化的知识也将是问答机器人的一大方向。

4实体识别

实体识别是指在一个文本中，识别出具体特定类别的实体，例如人名、地名、数值、专有名词等。它在信息检索、自动问答、知识图谱等领域运用的比较多。实体识别的目的就是告诉计算机这个词是属于某类实体，有助于识别出用户意图。比如百度的知识图谱：

“周星驰多大了”识别出的实体是“周星驰”（明星实体），关系是“年龄”，搜索系统可以知道用户提问的是某个明星的年龄，然后结合数据“周星驰  出生时间  1962年6月22日”以及当前日期来推算出周星驰的年龄，并把结果直接把这个结果显示给用户，而不是显示候选答案的链接。

此外，NLP常见的任务还有：主题识别、机器翻译、文本分类、文本生成、情感分析、关键字提取、文本相似度等，以后有时间再为大家做简单介绍。

三．NLP目前存在的难点

1语言不规范，灵活性高

自然语言并不规范，虽然可以找一些基本规则，但是自然语言太灵活了，同一个意思可以用多种方式来表达，不管是基于规则来理解自然语言还是通过机器学习来学习数据内在的特征都显得比较困难。

2错别字

在处理文本时，我们会发现有大量的错别字，怎么样让计算机理解这些错别字想表达的真正含义，也是NLP的一大难点

3新词

我们处在互联网高速发展的时代，网上每天都会产生大量的新词，我们如何快速地发现这些新词，并让计算机理解也是NLP的难点

4用词向量来表示词依然存在不足

上述，我们讲到，我们是通过词向量来让计算机理解词，但是词向量所表示的空间，它是离散，而不是连续，比如表示一些正面的词：好，很好，棒，厉害等，在“好”到“很好”的词向量空间中，你是不能找到一些词，从“好”连续到“很好”，所以它是离散、不连续的，不连续最大的问题就是不可导计算机是处理可导的函数非常容易，不可导的话，计算量就上来了。当然现在也有一些算法是计算词向量做了连续近似化，但这肯定伴随着信息的损失。总之，词向量并不是最好的表示词的方式，需要一种更好的数学语言来表示词，当然可能我们人类的自然语言本身就是不连续的，或者人类无法创建出“连续”的自然语言。

小结：通过上述的内容，我们已经大概知道了“NLP是什么、能做什么以及目前存在的难题”。作为人工智能产品经理，了解NLP技术能够提高我们自己的技术理解力，在理解行业需求、推进项目开展都有非常大的帮助，其实这可以让我们获得是一种连接能力，将需求与工程师连接起来，将问题与解决方案连接起来。虽然NLP等人工智能技术存在很多不足，但我们需要调整好自己的心态，人工智能应用化才刚刚开始，必然是不够完美的，不要成为批判者，而是成为人工智能时代的推进者。

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在人工智能出现之前，机器智能处理结构化的数据（例如 Excel 里的数据）。但是网络中大部分的数据都是非结构化的，例如：文章、、音频、视频…

在非结构数据中，文本的数量是最多的，他虽然没有和视频占用的空间大，但是他的信息量是最大的。

为了能够分析和利用这些文本信息，我们就需要利用 NLP 技术，让机器理解这些文本信息，并加以利用。

每种动物都有自己的语言，机器也是！

自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。

人类通过语言来交流，狗通过汪汪叫来交流。机器也有自己的交流方式，那就是数字信息。

不同的语言之间是无法沟通的，比如说人类就无法听懂狗叫，甚至不同语言的人类之间都无法直接交流，需要翻译才能交流。

而计算机更是如此，为了让计算机之间互相交流，人们让所有计算机都遵守一些规则，计算机的这些规则就是计算机之间的语言。

既然不同人类语言之间可以有翻译，那么人类和机器之间是否可以通过“翻译”的方式来直接交流呢？

NLP 就是人类和机器之间沟通的桥梁！

为什么是“自然语言”处理？

自然语言就是大家平时在生活中常用的表达方式，大家平时说的「讲人话」就是这个意思。

NLP 有2个核心的任务：

自然语言理解就是希望机器像人一样，具备正常人的语言理解能力，由于自然语言在理解上有很多难点(下面详细说明)，所以 NLU 是至今还远不如人类的表现。

自然语言理解的5个难点：

想要深入了解NLU，可以看看这篇文章《一文看懂自然语言理解-NLU（基本概念+实际应用+3种实现方式）》

NLG 是为了跨越人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式，如文章、报告等。

NLG 的6个步骤：

想要深入了解NLG，可以看看这篇文章《一文看懂自然语言生成 – NLG（6个实现步骤+3个典型应用）》

情感 分析

互联网上有大量的文本信息，这些信息想要表达的内容是五花八门的，但是他们抒发的 情感 是一致的：正面/积极的 – 负面/消极的。

通过 情感 分析，可以快速了解用户的舆情情况。

聊天机器人

过去只有 Siri、小冰这些机器人，大家使用的动力并不强，只是当做一个 娱乐 的方式。但是最近几年智能音箱的快速发展让大家感受到了聊天机器人的价值。

而且未来随着智能家居，智能 汽车 的发展，聊天机器人会有更大的使用价值。

语音识别

语音识别已经成为了全民级的引用，微信里可以语音转文字， 汽车 中使用导航可以直接说目的地，老年人使用输入法也可以直接语音而不用学习拼音…

机器翻译

目前的机器翻译准确率已经很高了，大家使用 Google 翻译完全可以看懂文章的大意。传统的人肉翻译未来很可能会失业。

NLP 可以使用传统的机器学习方法来处理，也可以使用深度学习的方法来处理。2 种不同的途径也对应着不同的处理步骤。详情如下：

方式 1：传统机器学习的 NLP 流程

方式 2：深度学习的 NLP 流程

英文 NLP 语料预处理的 6 个步骤

中文 NLP 语料预处理的 4 个步骤

自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。

NLP的2个核心任务：

NLP 的5个难点：

NLP 的4个典型应用：

NLP 的6个实现步骤：

版本

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。

自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。

维基百科版本

自然语言处理（NLP）是计算机科学，信息工程和人工智能的子领域，涉及计算机与人类（自然）语言之间的交互，特别是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据。自然语言处理中的挑战通常涉及语音识别，自然语言理解和自然语言生成。

⑴ 完整的NLP课程包含哪些内容

在从事NLP文化传播的工作中,经常有朋友会问我：“NLP是很好的学问,我要把它全部学完,究竞完整的NLP课程包含了哪些内容”这种心理我非常理解，因为NLP确实太吸引人了。在1999年我初次接触NLP的时候，也是这个想法。只是，从99年到现在，我用了8年的时间，还没法把NLP的课程学完。在这里，我想把我学过的和知道的做一个分享，供各位NLP爱好者参巧。

依据国际NLP协会IANLP对NLP课程所制定的标准，完整的NLP训练包含了五部份的课程，依序分别是:

NLP专业执行师(Practitioner)

NLP高级执行师(Master Practitioner)

NLP导师(Trainer)。

NLP发展师（Developer）

NLP应用课程系列（NLP applied course）

1NLP专业执行师(Practitioner):

受训时间为130小时。

执行师课程可分为基础、初阶、进阶三个学习阶段。学习目标是深入了解NLP的理论与架构，并将NLP的各项技巧与模式整合，运用至日常生活中。

此阶段的课程，由外而内，由意识到潜意识，逐步探索人类的沟通模式以及大脑的操作模式，透过在行为、情绪、能力层级的探索，让学习者开始从人的表象开始"认识人"。

目前，此课程在中国一般为12天，晚上也有课程安排，加上课后的督导时间，超过130小时。课程一般分三个月完成，每阶段4天，两阶段之间隔一个月举办，使学员有充足的时间练习的接受督导。

详情点击：NLP专业执行师(Practitioner)课程

2NLP高阶执行师(Master Practitioner):

受训时间为130小时。

能展现出高阶的NLP基本技巧、方法、模式及观念的辨别能力，并能完全地运用于自己或他人身上，达到精通的目的。

此阶段课程着重于探索，更高影响力的能力、信念、价值观的层级，使用高阶的NLP技巧，往内在、高层级探索，让人变得更全面、更有效率、更有方法。

将NLP执行师课程内容从新整合，使NLP由技巧变成文化，变成能力，如果说执行师课程让你学会用NLP，那高级课程是一个让你活出NLP的课程。

详情点击：NLP高阶执行师(Master Practitioner)课程

3NLP导师(Trainer)：

受训时间为130小时。

能显性、隐性的执行所有NLP的技巧及概念，并能将NLP的文化、技巧传授于他人，使学员能有效地掌握NLP专业执行师(Practitioner)、NLP高级执行师(Master Practitioner)内容。

同时，这一阶段对各种团队的***非常有帮助，能有效地提升领导的影响力。因为，课程会让你掌握一对多的语言技巧、身体语言、演讲技巧。

在语言方面，不仅仅是NLP专业执行师(Practitioner)阶段的检定语言模式，NLP高级执行师(Master Practitioner)的智慧语言模式，在这一阶段，你要学习和掌握如何用大脑说话、用心说话、用身体说话，并清楚地知道什么时候用什么说话

在身体语言方面，你要掌握和运用不同的手势，因为不同的手势会有不一样的含义，甚至连站的位置不同，也会对对听众产生很不一样的影响力。

这一阶段着重于如何影响别人，同时也非常强调自我认同的养成，从这一阶段毕业，你就成为NLP的代言人了！

详情点击：NLP导师(Trainer)课程

4NLP发展师（Developer）

在全面掌握前三个阶段的基础上，继续深入对NLP的理论知识进行研究和探索、在工作和生活实践中不断应用，并结合其他学科对NLP进行整合，融会贯通，不断创新，发展出更多、更实用的NLP技巧，通过自己的努力，推动NLP的发展。

5、NLP应用课程系列（NLP applied course）

NLP发展到今天，因其实用有效已被各个领域所应用，全球各地开办的NLP应用课程已经数不胜数，其中较多的是在管理、亲子、教育、沟通等领域，中国NLP学院已经举办的NLP应用课程有：

1、NLP教练技术

2、NLP教练式管理

3、NLP大成教练

4、NLP亲子教育工作坊

5、领袖口才训练营（运用NLP）

6、NLP商务谈判（William Horton主讲）

7、天才的策略（Robert Dilits主讲）

8、身份层次的教练（Robert Dilits主讲）

9、NLP销售心理学

10、NLP职业生涯规划

11、NLP教练式父母

注：目前，中国NLP学院（nlpcn ）是中国境内已全面举办NLP专业执行师、NLP高阶执行师的课程、NLP导师课程的机构。

作者：黄启团

首发：中国NLP学院

版权所有，欢迎转载，转载请注明作者和出处！(请保留这段文字，否则必究）

⑵ NLP培训导师都是培训什么的

要成为一名NLP培训师，这些课程不但要学，而且还要反复地学，从不同的角度学，才能真正吃透NLP这门学问，在你培训别人时，你才能得心应手。以我的经验，每一次学习，都会有新的发现，你都可以积累不同的案例。《NLP执行师文凭课程》我上过十次以上，每一次我都会学到新的内容。所以，建议想成为培训师的朋友，争取机会回到课程中做助教，反复观摩，提升自己。 在专业知识方面，我认为，单有NLP专业知识是远远不够的。NLP是创始人John Grinder（ 约翰葛瑞德）和Richard Bandler （理察班德勒），将著名四位心理学大师的学说融汇贯通并加以改良，创出来的一门更加实用、更容易掌握的学问，这四位大师就是： 1、催眠治疗大师Milton Erickson （米尔顿艾瑞克森）

2、家族治疗大师Virginia Satir （维珍尼亚萨提尔）

3、完形治疗创始人Fritz Perls （弗烈兹皮耳氏）

4、沟通大师Gregory Bateson （葛瑞利贝特森） 所以，作为一名NLP培训师，最好能追溯到NLP的源头，尽可能的把去了解和学习这四位大师的学问。目前，在国内可以学到的我基本都学过了，我的经验是，学完这些学问，对NLP的认识又上了一个全新的高度，有一种“通透”的感觉：知其然知其所以然。这样，你在回答学员的提问时就更加得心应手了。这四位大师的学问现阶段在国内可学习的课程如下： 一、催眠治疗大师Milton Erickson （米尔顿艾瑞克森）： 1、《米尔顿催眠工作坊》，导师：杰弗瑞·萨德（美国）

2、《Trance Camp精英催眠营》，导师：史提芬纪立勤(DrStephen Gilligan美国)， 二、家族治疗大师Virginia Satir （维珍尼亚萨提亚）： 1、《萨提亚模式咨询国际证书课程》，导师：约翰·贝曼博士（加拿大DrJohn Banmen ） 2、《萨提亚模式专业证书课程》，导师：林文采女士（马来西亚） 3、《关系工作坊 》，导师：Dr Maria Gomori（加拿大） 三、完形治疗创始人Fritz Perls （弗烈兹皮耳氏）：我们已引进国外完形治疗的课程有如下：

1、完形专业课：之梦的工作，导师：Rose Najia 2、完形疗法专业训练课程，导师：Tony & Tucker 四、沟通大师Gregory Bateson （葛瑞利贝特森）：现阶段我还没有发现有这位大师的课程在国内举办，不过，作为一名合格的NLP培训师，沟通的课程不可缺少，我学过一个不错的沟通课程，值得推荐：TA（Transactional Analysis 沟通分析）。 作为一名NLP培训师，还有一门学问我认为不可缺少，就是《九型性格学专业发展课程》，这是一门关于人的学问。老子说：“知人者智，自知者明”，培训师天天与人工作，如果能掌握这门学问，将会事半功倍。目前国内讲九型的导师很多，最值得推荐的是香港蔡敏莉老师的九型，因为，蔡老师本身就是一位家族治疗导师，所以，她的九型讲得很透，直达灵性层面。 从NLP专业知识方面来看，完成上面的课程应该足够了。可是，我认为，如果在中国培训NLP，仅有NLP专业知识是远远不够的，这里有个水土不服的问题。种植任何植物，都要考虑土壤是否适合，传播学问亦然。因此，在中国传播NLP，就必须对中国文化有深入的了解。中国五千年文化博大精深，经典无数，这可是一个长期修炼的过程，急不得。不过，如下经典不得不下点功夫：《易经》、《道德经》、《论语》、《大学》、《中庸》……这些经典不容易弄懂，可以阅读国学大师南怀谨的注解。最好能够跟高人学习，有几位国学大师的课程值得推荐：张顺江的《元智决策学》，曾士强的《中国式管理》、《易经》。张顺江的《元智决策学》是到目前为止我认为最有深度的课程，我本人就是因为能有幸跟随张教授学习，才能把其他各门各派的学问融会贯通。只可惜他老人家已经离开我们了，再也没有机会听他讲课了。

⑶ NLP课程都很贵吗

这个NLP执行师原本就是培训中的高端消费，但培训时间也长，规矩一点的设置都是在12天以上，不是大师级的导师也难得讲下来，所以难有万元以下的低价。

⑷ 为什么曾亮老师要开始去做关于NLP这方面的课程

主要是在当时，国外已经有很多老师或者机构在对成年人进行教育和学习，比版如说教他们如何去微权笑，如何去寻找自己的梦想等等。反观那个时候的中国，还非常缺乏这样的课程或者机构，所以曾亮老师就发了一个愿心，那就是他希望有一天能够由他来做这样一份工作，就是付费给大家提供系统的、如何面对自己、面对亲密关系、亲子关系等各式各样的课程。

⑸ 什么样的人群适合学习NLP课程

应该说所有的人都适合，因为NLP大学的课程可以满足不同人群的需求！

⑹ NLP课程有什么危害吗

价格贵，学了不用等于白学

⑺ 拿到NLP执行师课程证书可以做些什么

李中莹的NLP课程当然复好啦，华人制界第一位讲授NLP执行师的大师，国内很多著名的NLP导师都曾受教于他，就是费用太贵了些。徐云是李中莹早期的学生，我没上过他的NLP。但我在李中莹老师简快疗法第5阶段学系统排列时，李老师邀请徐云老师12天全程参与讲课，功力深厚。徐敬东与徐云一样都是博士，是中国心理学家大会主办机构成功之道长期合作的心理专家，已经多年开办NLP执行师课程。近期有朋友上过老外中非常著名的大师主讲NLP课程，花了大几万，感觉有水平但课程内容不丰满，有混时间的嫌疑，所以我建议如无特别需要，还是跟国人学来得轻松实惠。

关于NLP执行师证书，其实就是个能力证明，表示你学过并能运用一些NLP。NLP的作用的确很广泛，在心理辅导、企业决策、人际关系、家庭与亲子沟通等很多方面都会有让人意想不到的作用。

NLP执行师课程资料：

李中莹NLP执行师课程，12天，20000元（已于2011年5月起暂停办）

徐云NLP执行师课程，12天，15800元（另赠送8天催眠或系统排列课程）

徐敬东NLP执行师课程，7天，12800元

国外NLP大师讲授的NLP执行师课程，12-18天，20000-40000元

⑻ 王常勇讲什么NLP课程能落地吗

您好，nlp课程本身是没有危害的。说它有危害的原因有可能是，很多机构只是为了盈利而推出这个课程，让学员认为nlp是万能的，花好几万的钱学习一次，盲目跟风学习，发现只是学到了皮毛，浪费时间和精力。nlp课程结合了催眠大师、萨提亚大师、完形治疗大师、沟通大师，目前已经发展成了很多具有特色的课程和技术，正确的学习态度是，首先要问自己想要通过nlp得到什么、解决什么样的问题，其次在根据自己的需要去选择学习哪个机构或老师。比如说新编码nlp，是基于国内本土化的教学方式，被广泛应用于教育、儿童成长、个人发展、人际关系及沟通、心理治疗、商业管理等范畴的实用技术，是比较偏向于治疗的，如果

⑼ NLP和LP教练技术的区别

1、训练方式不同

NLP是解读成功人士的语言和思维方式。在解码了他们的思维模式之后，NLP发现了人类思想、情感和行为背后的规律，并将其归结为一组可复制的程序。LP是通过听、辨、问、答四个步骤让当事人看清自己。

2、作用不同

NLP是一套关于“雇用人”的课程，它更多地关注现有人力资源的使用和有效利用，LP教练技术侧重于在工作和生活中的应用。

(9)nlp课程与工作扩展阅读：

nlp客车技术具有突出的特点：实用性强，可以看到篮球场经常有停顿，队员们被教练包围了，教练给了他们一个机会，几分钟后，他们说了几句话，然后比赛继续进行，然后就是这个短暂的暂停，赛场形势就会发生变化，也就是效果出现了。

教练技术源自三门学问：

1、萨提亚家庭治疗模式；

2、完形治疗；

3、米尔顿催眠学派。

⑽ 请问 NLP的课程可以跟哪些权威的老师学习呢

NLP翻译的意思是“身心语言程序学”，概括地说呢，NLP就是从破解成功人士的语言回及思维模式入手，独答创性地将他们的思维模式进行解码后，发现了人类思想、情绪和行为背后的规律，并将其归结为一套可复制可模仿的程序。美国 曾给出了一个贴切的定义：NLP是关于人类行为和沟通程序的一套详细可行的模式。

如果是想就这个问题呢，可以选择一位台湾的名师赵淑华老师在北京博仁开设的课程，相信可以解决你的问题了哦

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，主要研究如何让计算机理解、处理和生成人类自然语言的技术。自然语言处理技术的应用非常广泛，可以用于机器翻译、语音识别、文本分类、情感分析、问答系统、智能客服、智能写作等众多领域。

自然语言处理技术的应用非常广泛，但是也存在一些挑战，包括以下几个方面：

多义性：自然语言在表达意思时往往存在歧义和多义性，使得计算机难以准确地理解和解析语言表达的含义。

语言差异：不同的语言存在巨大的差异，如语法、语义、习惯用法等，使得自然语言处理技术难以适应各种语言。

数据稀缺：自然语言处理技术需要大量的数据进行训练，但是对于某些语言、领域或者任务，缺乏大规模的标注数据，使得技术应用受到限制。

处理效率：处理自然语言需要进行复杂的计算和推理，消耗大量的计算资源，处理效率仍然存在瓶颈。

以上是自然语言处理技术的一些应用和挑战，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，自然语言处理技术将有望在更广泛的领域发挥作用。

什么是自然语言处理（NLP）的未来前景？这件事让王印明白，培养孩子不见得只在理论课上下功夫，教育也不仅仅是老师在讲台上灌输，还应该跳出来思考如何培养学生的品质和能力，激发他们的探索欲，为未来埋下一颗种子。孩子们周末不回家，跑去看他做手工。王印决定带着他们“开干”。他们曾一起看过一部名为《武士刀传奇》的纪录片，片子里讲，一把武士刀会经过反复锻打，最后的成品有5000多层纹理截面。这个细节打动了一位小男孩，他说，老师，我也想做一把武士刀。

男人爱不爱你，看NLP行为模式就知道

他到底爱不爱我？

这真是人类有史以来最难破解的谜团。

由此诞生了3大经典的判断题。

现在我们就根据这3大判断题来看看，这个男人爱不爱你？

他是不是秒回你信息？

他舍不舍得为你花钱？

他有没有在你身上花时间？

这三个判断题，你的判断是什么呢？

这3大经典判断方式都没有错，但也都错了。

每个人都用自己的看法去判断对方的做法。

用自己的行为模式去判断对方的行为模式，得出他爱你或不爱你的结论。

就好比，他舍不舍得为你花钱？这个判断题对视觉型系统的人才有用。

视觉型的行为模式决定，他关注看得见摸得着的实实在在的东西，而且喜欢付诸行动去证明爱。

如果一个女人是视觉型，她会习惯以对方有没有送她礼物去衡量爱。

如果一个男人是视觉型，他会习惯给女朋友打钱去解决她的情绪问题。

如果女朋友是视觉型，而男朋友不是，那这道题女朋友就会判断失误，认为他不给我花钱就是不爱我。

(图源：pexels）

如果一个女人是触觉型，她得到再多的金钱补偿也觉得不是爱，因为她想要的是陪伴。

如果一个男人是触觉型，他可能就不怎么送礼物，而是做饭做家务去表达爱。

如果一个女人是听觉型，她就注重聊天是否有趣，而不是舍不舍得给她花钱。

如果一个男人是听觉型，他就很会提供情绪价值，甜言蜜语哄你上天。

如果一个女人是思考型，她觉得送礼物都要事出有因，无功不受禄。

如果一个男人是思考型，他习惯就事论事，这钱要不要花要理性分析一番。

所以，对方愿意给不一定真的爱你，对方给不了也不代表不爱你。

(图源：pexels）

你的需求和得到的回应相匹配的时候，你才会感觉到他是爱你的。

但是，如果他给了你想要的，但你却读不懂他的行为模式，你还是会感觉他不爱你。

但其实他很冤枉，他相当爱你，只是你没有get到。

一个朋友找我哭诉：

“结了婚后，我们沟通很难，好好说话越来越难。”

我们结婚一年半，娃都生出来半年了。日子过得越来越不顺心。没人帮忙带孩子，我辞职暂时做全职妈妈。

我也是第一次当妈呀！

他可倒好，忙着上班，家里鸡毛蒜皮的事，我跟他沟通，他都不怎么说话。唠叨多了他还背过去不理人。

能不能用沟通来解决矛盾？不说话是什么意思？我连离婚的心理建设都做好了，觉得终究会走到这一步的吧。

“我都不奢望感受被爱，只希望日子能平和地过下去就好了。又忍不住想，是不是不爱了，才对彼此失去了忍耐与包容。”

“我这段婚姻，还要努力维系下去吗？”

每次听到这些哭诉，我痛心之余，忍不住想把NLP塞进她脑子里去。

是不是不爱了？

他还爱我吗？

我们到底能走多久？

遇到问题，别慌，别只会哭，别动不动想着分开。

先看看你们的NLP行为模式行不行？

(图源：pexels）

我这位朋友，她习惯以沟通来解决矛盾，是听觉型模式，而她老公呢，不喜欢说话，宁愿默默做事，是触觉型模式。

但双方都没有认清楚自己的行为模式，也不理解对方的模式，这不是鸡同鸭讲，各说各话吗？

听觉型模式的人，关注声音，喜欢从话语中获取信息，同样也喜欢表达，既是良好的倾听者，又是有思想的表达者。

但是触觉型的人，注重体验，习惯通过潜移默化的方式来影响别人，他会令人感到安心。

所以我劝我朋友，应该发挥听觉型人的长处，去引导触觉型人体验新的变化。

这段关系从没有孩子到有孩子转变，两人的相处方式也要去适应这种变化。

(图源：pexels）

所以，听觉型人可以通过良好的表达创造一个让对方心甘情愿行动的小情景，让两人的相处方式适应新的关系变化。

具体来说，以前带孩子是女方一个人的事，但是以后出现的鸡毛蒜皮的事，就可以让他搭把手。就好比在出门买菜的时候，让他帮忙照看一会儿孩子。

多让触觉型的他体验带孩子的情景，并形成习惯，而不是一味地通过沟通和说服来解决。这对触觉型的人来说，行不通。

说了这么多，无非是想让两性双方互相了解对方的NLP行为模式，然后按照这个模式有方向地去调整、去磨合、去努力做得更好。

每个人都有一定的个性特点，继而产生一种特定的行为模式，每一种行为模式都需要与外界产生关系。

了解NLP行为模式，就掌握了不同行为特点的相处方式。

NLP教会我们理解自己、理解他人，更加和谐地与自己和他人的和睦相处，避免带来各种烦恼。

现在，从了解自己的NLP行为模式开始，解读你们的相处方式！

评估你的NLP行为模式

人生的困局往往来自头脑和心灵的抵触、理智与情感的冲突、意识与潜意识的矛盾。如何平衡这三点，本来是每个人成长过程中就必须学会的技能。可是中国社会发展中，却严重忽略了这一块的教育。

回忆一下，你是不是经常觉得很无力？

是不是明明想好好沟通，可是说不到两三句话就要发脾气？

是不是觉得自己活得很累、很不快乐？

为了帮助更多人解决人生中的困扰，NLP执行师让更多人学会运用自己的潜能，从而获得轻松满足成功快乐的人生。

NLP 是什么？

NLP 是计算机科学领域与 人工智能 领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科。NLP 由两个主要的技术领域构成：自然语言理解和自然语言生成。

自然语言理解方向，主要目标是帮助机器更好理解人的语言，包括基础的词法、句法等语义理解，以及需求、篇章、情感层面的高层理解。

自然语言生成方向，主要目标是帮助机器生成人能够理解的语言，比如文本生成、自动文摘等。

NLP 技术基于大数据、知识图谱、 机器学习 、语言学等技术和资源，并可以形成机器翻译、深度问答、对话系统的具体应用系统，进而服务于各类实际业务和产品。

NLP在金融方面

金融行业因其与数据的高度相关性，成为人工智能最先应用的行业之一，而NLP与知识图谱作为人工智能技术的重要研究方向与组成部分，正在快速进入金融领域，并日益成为智能金融的基石。舆情分析舆情主要指民众对社会各种具体事物的情绪、意见、价值判断和愿望等。

事件(Event )：在特定时间、特定地点发生的事情。主题(Topic)：也称为话题，指一个种子事件或活动以及与它直接相关的事件和活动。专题(Subject)：涵盖多个类似的具体事件或根本不涉及任何具体事件。需要说明的是，国内新闻网站新浪、搜狐等所定义的“专题”概念大多数等同于我们的“主题”概念。热点：也可称为热点主题。热点和主题的概念比较接近，但有所区别。

1 词干提取

什么是词干提取？词干提取是将词语去除变化或衍生形式，转换为词干或原型形式的过程。词干提取的目标是将相关词语还原为同样的词干，哪怕词干并非词典的词目。

2 词形还原

什么是词形还原？ 词形还原是将一组词语还原为词源或词典的词目形式的过程。还原过程考虑到了POS问题，即词语在句中的语义，词语对相邻语句的语义等。

3 词向量化什么是词向量化？词向量化是用一组实数构成的向量代表自然语言的叫法。这种技术非常实用，因为电脑无法处理自然语言。词向量化可以捕捉到自然语言和实数间的本质关系。通过词向量化，一个词语或者一段短语可以用一个定维的向量表示，例如向量的长度可以为100。

4 词性标注

什么是词性标注？简单来说，词性标注是对句子中的词语标注为名字、动词、形容词、副词等的过程。

5 命名实体消歧

什么是命名实体消岐？命名实体消岐是对句子中的提到的实体识别的过程。例如，对句子“Apple earned a revenue of 200 Billion USD in 2016”，命名实体消岐会推断出句子中的Apple是苹果公司而不是指一种水果。一般来说，命名实体要求有一个实体知识库，能够将句子中提到的实体和知识库联系起来。

6 命名实体识别

体识别是识别一个句子中有特定意义的实体并将其区分为人名，机构名，日期，地名，时间等类别的任务。   

7 情感分析

什么是情感分析？情感分析是一种广泛的主观分析，它使用自然语言处理技术来识别客户评论的语义情感，语句表达的情绪正负面以及通过语音分析或书面文字判断其表达的情感等等。

8 语义文本相似度

什么是语义文本相似度分析？语义文本相似度分析是对两段文本的意义和本质之间的相似度进行分析的过程。注意，相似性与相关性是不同的。

9语言识别

什么是语言识别？语言识别指的是将不同语言的文本区分出来。其利用语言的统计和语法属性来执行此任务。语言识别也可以被认为是文本分类的特殊情况。

10 文本摘要

什么是文本摘要？文本摘要是通过识别文本的重点并使用这些要点创建摘要来缩短文本的过程。文本摘要的目的是在不改变文本含义的前提下最大限度地缩短文本。

11评论观点抽取

自动分析评论关注点和评论观点，并输出评论观点标签及评论观点极性。目前支持 13 类产品用户评论的观点抽取，包括美食、酒店、汽车、景点等，可帮助商家进行产品分析，辅助用户进行消费决策。

11DNN 语言模型

语言模型是通过计算给定词组成的句子的概率，从而判断所组成的句子是否符合客观语言表达习惯。在机器翻译、拼写纠错、语音识别、问答系统、词性标注、句法分析和信息检索等系统中都有广泛应用。

12依存句法分析

利用句子中词与词之间的依存关系来表示词语的句法结构信息 (如主谓、动宾、定中等结构关系)，并用树状结构来表示整句的的结构 (如主谓宾、定状补等)。

1、NLTK

一种流行的自然语言处理库、自带语料库、具有分类，分词等很多功能，国外使用者居多，类似中文的 jieba 处理库

2、文本处理流程

大致将文本处理流程分为以下几个步骤：

Normalization

Tokenization

Stop words

Part-of-speech Tagging

Named Entity Recognition

Stemming and Lemmatization

下面是各个流程的具体介绍

Normalization

第一步通常要做就是Normalization。在英文中，所有句子第一个单词的首字母一般是大写，有的单词也会全部字母都大写用于表示强调和区分风格，这样更易于人类理解表达的意思。

Tokenization

Token是"符号"的高级表达， 一般值具有某种意义，无法再拆分的符号。在英文自然语言处理中，Tokens通常是单独的词，因此Tokenization就是将每个句子拆分为一系列的词。

Stop Word

Stop Word 是无含义的词，例如’is’/‘our’/‘the’/‘in’/'at’等。它们不会给句子增加太多含义，单停止词是频率非常多的词。 为了减少我们要处理的词汇量，从而降低后续程序的复杂度，需要清除停止词。

Named Entity

Named Entity 一般是名词短语，又来指代某些特定对象、人、或地点 可以使用 ne_chunk()方法标注文本中的命名实体。在进行这一步前，必须先进行 Tokenization 并进行 PoS Tagging。

Stemming and Lemmatization

为了进一步简化文本数据，我们可以将词的不同变化和变形标准化。Stemming 提取是将词还原成词干或词根的过程。

3、Word2vec

Word2vec是一种有效创建词嵌入的方法，它自2013年以来就一直存在。但除了作为词嵌入的方法之外，它的一些概念已经被证明可以有效地创建推荐引擎和理解时序数据。在商业的、非语言的任务中。

### 四、NLP前沿研究方向与算法

1、MultiBERT

2、XLNet

3、bert 模型

BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。

BERT提出之后，作为一个Word2Vec的替代者，其在NLP领域的11个方向大幅刷新了精度，可以说是近年来自残差网络最优突破性的一项技术了。BERT的主要特点以下几点：

使用了Transformer作为算法的主要框架，Trabsformer能更彻底的捕捉语句中的双向关系；

使用了Mask Language Model(MLM)和 Next Sentence Prediction(NSP) 的多任务训练目标；

使用更强大的机器训练更大规模的数据，使BERT的结果达到了全新的高度，并且Google开源了BERT模型，用户可以直接使用BERT作为Word2Vec的转换矩阵并高效的将其应用到自己的任务中。

BERT的本质上是通过在海量的语料的基础上运行自监督学习方法为单词学习一个好的特征表示，所谓自监督学习是指在没有人工标注的数据上运行的监督学习。在以后特定的NLP任务中，我们可以直接使用BERT的特征表示作为该任务的词嵌入特征。所以BERT提供的是一个供其它任务迁移学习的模型，该模型可以根据任务微调或者固定之后作为特征提取器。

模型结构： 由于模型的构成元素Transformer已经解析过，就不多说了，BERT模型的结构如下图最左：

对比OpenAI GPT(Generative pre-trained transformer)，BERT是双向的Transformer block连接；就像单向rnn和双向rnn的区别，直觉上来讲效果会好一些。

优点： BERT是截至2018年10月的最新state of the art模型，通过预训练和精调横扫了11项NLP任务，这首先就是最大的优点了。而且它还用的是Transformer，也就是相对rnn更加高效、能捕捉更长距离的依赖。对比起之前的预训练模型，它捕捉到的是真正意义上的bidirectional context信息。

缺点： MLM预训练时的mask问题

[MASK]标记在实际预测中不会出现，训练时用过多[MASK]影响模型表现

每个batch只有15%的token被预测，所以BERT收敛得比left-to-right模型要慢（它们会预测每个token）

BERT火得一塌糊涂不是没有原因的：

使用Transformer的结构将已经走向瓶颈期的Word2Vec带向了一个新的方向，并再一次炒火了《Attention is All you Need》这篇论文；

11个NLP任务的精度大幅提升足以震惊整个深度学习领域；

无私的开源了多种语言的源码和模型，具有非常高的商业价值。

迁移学习又一次胜利，而且这次是在NLP领域的大胜，狂胜。

BERT算法还有很大的优化空间，例如我们在Transformer中讲的如何让模型有捕捉Token序列关系的能力，而不是简单依靠位置嵌入。BERT的训练在目前的计算资源下很难完成，论文中说的训练需要在64块TPU芯片上训练4天完成，而一块TPU的速度约是目前主流GPU的7-8倍。