nlp比赛的数据可以商用吗？
一、nlp比赛的数据可以商用吗？
不可以哦，数据是有版权保护的，不能用于商用。
二、nlp思维的六大层次？
以下是nlp思维的六大层次：
环境层——抱怨者：
逃避问题，怨天尤人，都是别人的错
Tips：去改变自己，适应环境，而不是要求环境迁就自己
行为层——行动派：
付出实践，勤奋努力，我还需要再努力一点
Tips：方向对了，努力才有效果
能力层——战术家：
寻找方法，持续迭代优化
Tips：要解决的问题是否是根本问题？选错问题只会越走越远
信念层——战略者：
选择方向，明确价值，聚焦主要矛盾、忽略次要因素
Tips：客观地看待问题，尽量减少主观意愿带来的影响
身份层——觉醒者：
明确身份，树立目标，我想成为什么样的人？
Tips：不同的时期，角色可能会变，但目标身份始终唯一
精神层——创造者：
赋予意义，利他思维，我能为他人创造什么？
Tips：创意不能脱离底层基础，切忌空中楼阁
三、nlp的十大经典书籍？
阶段：初学NLP基本理论与技巧
《永续成长的宝藏图---NLP入门》
《青蛙变王子》
《改变你的未来》
《改变你的未来续集》
《瞬间亲和力》
《启动潜能之轮--西瓦心灵术》
《心灵的改变》
《目标设定》
《重新启动》
10. 《全面提升—NLP的应用》
四、nlp语言模式的三大类？
NLP的基本任务分为三大类：词法分析、句法分析和篇章分析。
词法分析是NLP的基础性工作，包含分词、词性标注和命名实体识别。
句法分析是对自然语言进行句子层面的分析，要包含句法依存分析、语义依存分析和文本纠错。
篇章分析是对给定的文本进行分析和理解，主要包含关键词提取、情感分析、文本分类和自动摘要。
五、nlp的四大顶会？
对于NLPer而言，了解科研动态最好的方法就是关注顶会论文，与NLP相关的比较有影响力的顶会主要有ACL、EMNLP、NAACL、COLING、ICLR、AAAI、CoNLL、NLPCC等。
其中，ACL、NAACL、EMNLP、COLING被称为是NLP领域的四大顶会。ACL、NAACL以及EMNLP均由ACL （Association of Computational Linguistics）主办，而COLING则由ICCL（International Committee on Computational Linguistics）主办。
六、不属于nlp自然语言处理的任务？
不属于的主要有图像视觉领域的任务，例如，文字识别，人脸识别，风格转换等任务。
七、nlp心理学十大定律？
1.没有两个人是一样的
2.一个人不能控制另一个人
3.有效果比有道理重要
4.只有感观塑造出来的世界，没有绝对真实的世界
5.沟通的意义取决于对方的回应
6.重复旧的做法，只会得到旧的结果
7.凡事都有三种以上解决方法
8.每个人都会选择自己最佳利益的行为
9.每个人都已经具备使自己快乐的资源
10.在系统里，最灵活的部分，最影响大局
八、nlp自然语言处理与模式识别
深入了解NLP自然语言处理与模式识别
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能（AI）领域中的一项重要技术，其研究范畴涵盖了人类语言的生成和理解，要求计算机能够像人类一样处理和解释自然语言的文本或语音信息。在近年来，NLP技术得到了迅速的发展与应用，被广泛应用于机器翻译、情感分析、智能搜索、信息抽取等领域，为人们的生活带来了诸多便利。
NLP与机器学习的关系
NLP与机器学习密切相关，因为机器学习算法为NLP的许多应用提供了支持。通过机器学习技术，计算机可以学习和改进自己的表现，从而更好地理解和处理自然语言。例如，利用深度学习模型，可以实现自然语言处理系统的语义理解和文本生成，为语言模型的提升和优化提供了强大的工具。
模式识别在NLP中的应用
模式识别是NLP中的重要技术手段，通过对文本的结构和语义进行分析，从而识别出其中的模式和规律。在信息抽取、实体识别、语义分析等任务中，模式识别发挥着关键作用。通过建立模型识别文本中的特征模式，可以更准确地理解和处理文本信息。
NLP技术的发展趋势
随着人工智能技术的不断发展，NLP也在不断创新与进步。未来，NLP技术将更加智能化和个性化，通过深度学习、强化学习等技术手段，进一步提高自然语言处理系统的性能和效率。同时，NLP技术也将与其他技术领域融合，如计算机视觉、语音识别等，形成更全面、多元化的人工智能应用。
结语
NLP自然语言处理与模式识别是人工智能领域中备受关注的研究方向，其应用广泛且前景广阔。随着技术的不断发展和创新，NLP将为我们的生活带来更多便利和惊喜，成为推动人工智能发展的重要引擎。
九、处理大容量数据表格的工具？
用excel的数据透视表功能，强大的数据能力
十、语言学专业学生转自然语言处理（NLP）需要多久？
讲一下我的经历吧。本科国内念的英专，现在在北美念linguistics，phd第三年。刚开始做自己的第一个正儿八经的computational linguistics的project。作为系里第一只转方向的小白鼠，不知道将来会怎么样= =
事先说一下，我的计划是按在【有限时间内】尽量【打好扎实基础】的目标安排的。选的课已经跳了好多prerequisite，所以真的要打好基础的同学可能还要学更多。另一方面，我不希望把自己局限在只会用别人的algorithm，将来有可能的话做一些改进的工作，所以多学了一些很基础但是并没有直接联系的课。如果时间很紧，这些可以不学，或者将来不懂再补。其实很多东西都可以一边做研究一边现学的，这个是我在grad school学到的很重要的东西...（其实我的导师更希望我直接上手，边做边学，更有效率...）
下面是我的时间线。因为我们前两年要上自己系的课并且也有自己的research，所以时间拉得比较长，其实可以压缩啦
第一年下学期：
1） intro to java（cs系本科生的programming入门课），试一下水看自己是否与programming八字不合，结果可行XD
2）probability （数学系本科课），只是旁听，但是其实学的东西大部分都不会用到，这个后面具体说。先简单提一下，最经济实惠的办法就是去看sharon goldwater主页上那个文档，之后有别的不懂就另外补。
第二年上学期：
intro to computational linguistics（自己系的课，基于jurafsky那本书，但是coding量很少，更偏重phonetics）继续试水，继续可行XD
第二年结束的时候确定尝试转computational linguistics，系里非常supportive同意我暂停研究和TA，花一年时间补cs课。（在此表白我系和我的老师们，真的非常支持我的决定，并且也不介意我如果转方向失败继续回头做老本行= =)
第三年上学期：
1）algorithm and data structure（cs本科课）基于kleinberg那本黑色封面的书的前半本。这个课可能和nlp没有太大直接联系，不过dynamic programming还是非常重要的，然而如果不讲一些铺垫的知识没法讲dynamic programming...
2）natural language processing （cs本科高年级/研究生课）基于jurafsky的书，但是作业大量coding。不过其实这个不用怕，coding作业不像数学作业，想不出来就是智商不够，没救。coding如果经验少，大不了就慢一(hen)点(duo)，最后还是能写出来的。不过这个对我最大的冲击就是，以前的coding作业都会有很详细的instruction，但是这个课完全不会告诉你具体要怎么做。不过学到的也很多，每次写完作业都觉得有提高
3）linguistic research using deep neural network （自己系研究生课）是我第一次接触neural network，大概了解了一下high level idea，老师也没有讲得很细，就很粗浅的了解一下
第三年下学期：
1）artificial intelligence (cs系本科高年级/研究生课）基于artificial intelligence: a modern approach那本。很大一部分讲的是search，和nlp没有直接联系，但是对理解一些algorithm还是很有帮助的，比如gan就是用minimax的思想。另外，我真的墙裂推荐这本书，它章节安排的逻辑非常严密，每一个新的topic都是在原先解决办法的假设/局限上提出来的，层层推进，对文科生的思维非常有帮助（这个课上了一半我把我原来在改的paper重新改了个框架... 因为之前逻辑太差了= =)
2）machine learning (cs系本科高年级/研究生课）基于pattern recognition and machine learning XD 非常虐，很多数学推导，巨多coding，但是也是让我上完以后总算对自己将来的project有那么一点信心的课了... 如果说上完nlp我基本可以听懂在linguistics做nlp的人的talk，那上完这个课我可以大概听懂在cs做nlp的人的talk了
3）algorithm （cs系本科高年级课）kleinberg后半本书。这门我也是旁听的，因为同时上ai和ml实在没时间精力做别的作业。我比较看重基础和理论，所以只是自己想上而已。当然了，没有做作业，真的能学到多少非常值得怀疑... 这里linear programming和approximation algorithm跟nlp还是相关的。
另外，我本科的时候学过微积分和线代，所以没有另外补课。实际应用当中，目前就我碰到的而言，绝大部分都是program帮助解决的，真正要搞清楚的就只是多元微积分（？英文是multivariate calculus)，线代的话的确无处不在，不过其实小声说，知道矩阵乘法就行了... 我们ml课的工科同学数学都很差，也都活得好好的= =
之后的计划是，夏天去多伦多上deep learning & reinforcement learning summer school，下学期在犹豫要不要上probabilistic graphical model（请教一下各位有必要学嘛? 之前在coursera上了daphne koller的pgm，但是觉得并没有用到诶)。下下学期上deep neural network，应该会更理论/数学一些。
以上的课基本上都是我自己选的，导师也第一次带非cs的学生，也不知道我这样的背景要怎么选课才合适，就我自己爱选啥选啥了... 所以仅供参考啦
之后会再总结一下nlp需要的知识，怎么学，各有多重要。以上所有都是从我自己的经验出发，如果有什么误导小盆友的还请专业人士指正= =
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