近些年来在NLP知名核心企业（谷歌、IBM、阿里巴巴等）推动下，自然语言在人机对话、问答系统、语言翻译等方向的实际应用中取得了不错的成绩，也一直使得 NLP相关岗位的薪资“持续美丽”。
截图来自：BOSS直聘
虽然它成为了跳槽和转行的热门方向，但还是有不少人深陷困扰，原因大概有两点：
一就是NLP的学习难度：
作为一门综合性的学问，它远远不止机器学习算法。
相比图像或语音，文本的变化更加复杂，例如从预处理来看，NLP 就要求我们根据对数据的理解定制一种流程。
尤其是随着 UGC 内容的越来越多，NLP 在很大程度上需要解决无结构化的语料怎么让机器更好的理解。
二就是不论是入门还是提升，都需要打好AI算法基础，而基础能力需要项目实战培养。
但关于NLP知识的文章虽多，通俗易懂的却极少。
这就使得我们很难在理解场景和需求的同时，学习和搭建相关模型和整体架构，实操项目的时候也变得枯燥和晦涩难懂。
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