科技猎产品经理如何入门自然语言处理（NLP）？
自然语言处理，顾名思义即自然语言处理的技术，通常用缩写NLP指代。各类产品经理日常的工作中，会遇到大量自然语言处理的应用场景。以智能推荐为例，在待推荐物文本分类、主题分类等场景中都会用到。本篇以产品经理的视角，谈谈如何入门自然语言处理。
统计模型
很多大牛对人工智能的抨击在于，认为人工智能只是统计学，并不是真正的具有「智能」。在当前「弱人工智能」的时代背景下，学习统计模型仍然有非常重要的价值。
拿经常用于分类场景的贝叶斯模型为例，在已经拿到用于训练集的语料中，可以通过统计得出A出现的概率、B出现的概率、在A出现的前提下B出现的概率，计算如果B出现同时A出现的概率（即给定B样本计算出现A的概率），就可以直接从前面三个统计概率计算得出。
当然以上贝叶斯模型成立并且表现良好的前提是数据量足够大，满足大数定律。不难发现统计模型的精髓在于，假设数据量足够大后，可以用已有样本的统计情况，来做判别或预测。
闭环流程
NLP技术应用场景广泛且松散，且在很多情况下，作为中间处理技术流程，不被最终用户所感知。再加上近些年新的自然语言处理技术不断出现，给想入门自然语言处理的产品经理眼花缭乱，不知如何入手的困惑。
入门自然语言处理也需要讲究MVP，以最小可行性的闭环，建立起初步认知，再不断扩展和丰富NLP的知识体系，逐步建立大的框架和认知。
通常的自然语言处理任务可从「分词」—>「构建特征」—>「训练模型」—>「分类或预测应用」。
以上流程中，除了分词外，与机器学习通常流程一样。英文一个个单词本身就是分开的，是不需要分词的。但对于中文来讲，词与词之间是连接在一起的，需要将文本内容，切分成一个个词再处理。
完成分词后，计算机无法直接理解汉字，需要通过将一个个词，编码成计算机可以理解的数字再做处理，这个阶段即构建特征阶段。
特征完成后，再根据自然语言处理任务类型，决定采用哪种算法训练模型，最后将训练好的模型应用于特定的分类或预测任务上。一个自然语言处理任务就完成了。
标注与预处理
前几年从事的智能推荐产品中，推荐系统本身以CTR作为优化目标，实际是将点击与否作为label，相当于用户帮着做了分布式的标注工作。
传统基于统计的自然语言处理任务中，大部分任务类型是有监督学习，需要人在已有语料上做大量的标注工作，才能保证任务的正常进行。
例如情感识别是否为正向情感，就需要人在语料上，将一条条信息标出是否为正向情感。再将此语料作为训练集训练模型，生成情感识别的分类模型用于情感识别。
文档的预处理通常是将拿到的语料做去除标点符号、停用词、数字等处理，去除自然语言无关内容，加快计算机计算和模型生成速度。
在完成以上处理后，可将文档做分词处理，再将词作编码处理即可。
常见任务及算法原理
自然语言处理通常有以下应用场景：分词、词性标注、主题识别、情感识别、文本分类、机器翻译等。下面将主要应用及背后算法原理作简要介绍。
有监督的分类问题。无论情感识别还是垃圾邮件分类，本质上都可以转化为几个目标类型的分类问题。按照贝叶斯公式的逻辑，将已有语料数据进行类型标注，基于统计模型的逻辑，训练得到分类模型，将待识别内容通过模型计算打分，根据阈值即可完成识别。例如二分类的情感识别，可以将0-0.5区间归为消极情感，0.5-1区间归为积极情感。多分类则是计算待分类样本离哪个区间更近，即识别为哪种类型。
无监督的分类问题。自然语言处理中，经常会有主题识别任务，这类任务通常是采用LDA主题模型，核心逻辑是将文章划分为「文档」—「主题」—「词」的三层逻辑，以无监督学习自动完成按照主题的词聚类。由于是无监督学习，需要根据实际情况指定学习出的主题个数，最终选择主题个数最合理的结果。依赖人的主观判断和理解一系列词背后组成的主题。
生成问题。生成问题常见的有文本纠错、词生成、句子生成、机器翻译等。生成问题从统计学逻辑上讲，是基于已有语料的统计，计算出接下来要生成内容的概率。拿机器翻译举例，需要事先准备好中英文对照的大量语料，基于语料，机器学习到中英文词对照、短语对照的知识，最终在翻译场景下，输出中文或英文相应的翻译内容。
再拿隐马尔可夫模型做词性标注举例，基于已经标注的语料，隐马尔可夫模型可以学习到词与词之间词性的状态转移概率，基于这个概率可以计算出一个词属于哪种词性。
深度学习的应用。CNN构建的神经网络，比较适合解决NLP分类问题，但由于没有记忆，无法解决生成问题。RNN相较于CNN可以解决一定长度记忆问题，适合解决NLP领域一定长度的生成问题，例如词生成，但无法保留长期记忆。LSTM具有长期记忆的手段，可以做生成句子的任务。
NLP应用价值
文本是最常见的生产资料，产品经理学习NLP的原理及应用，可以开阔解决问题的视野。
拿在线教育行业举例，利用自然语言处理能力，可以自动识别出学生评论的情感倾向，可以辅助老师进行作文批改、自动出题、自动解题。
不难看出，自然语言处理的应用场景，并非人做不了，而是可以替代人类的手工劳动，大大提升任务的效率，将人解放出来，做更有价值的工作。
以上就是“产品经理如何入门自然语言处理（NLP）？”的内容了，如果你还想了解其他相关内容，可以来 产品壹佰 官方网站。
统计模型
很多大牛对人工智能的抨击在于，认为人工智能只是统计学，并不是真正的具有「智能」。在当前「弱人工智能」的时代背景下，学习统计模型仍然有非常重要的价值。
拿经常用于分类场景的贝叶斯模型为例，在已经拿到用于训练集的语料中，可以通过统计得出A出现的概率、B出现的概率、在A出现的前提下B出现的概率，计算如果B出现同时A出现的概率（即给定B样本计算出现A的概率），就可以直接从前面三个统计概率计算得出。
当然以上贝叶斯模型成立并且表现良好的前提是数据量足够大，满足大数定律。不难发现统计模型的精髓在于，假设数据量足够大后，可以用已有样本的统计情况，来做判别或预测。
闭环流程
NLP技术应用场景广泛且松散，且在很多情况下，作为中间处理技术流程，不被最终用户所感知。再加上近些年新的自然语言处理技术不断出现，给想入门自然语言处理的产品经理眼花缭乱，不知如何入手的困惑。
入门自然语言处理也需要讲究MVP，以最小可行性的闭环，建立起初步认知，再不断扩展和丰富NLP的知识体系，逐步建立大的框架和认知。
通常的自然语言处理任务可从「分词」—>「构建特征」—>「训练模型」—>「分类或预测应用」。
以上流程中，除了分词外，与机器学习通常流程一样。英文一个个单词本身就是分开的，是不需要分词的。但对于中文来讲，词与词之间是连接在一起的，需要将文本内容，切分成一个个词再处理。
完成分词后，计算机无法直接理解汉字，需要通过将一个个词，编码成计算机可以理解的数字再做处理，这个阶段即构建特征阶段。
特征完成后，再根据自然语言处理任务类型，决定采用哪种算法训练模型，最后将训练好的模型应用于特定的分类或预测任务上。一个自然语言处理任务就完成了。
标注与预处理
前几年从事的智能推荐产品中，推荐系统本身以CTR作为优化目标，实际是将点击与否作为label，相当于用户帮着做了分布式的标注工作。
传统基于统计的自然语言处理任务中，大部分任务类型是有监督学习，需要人在已有语料上做大量的标注工作，才能保证任务的正常进行。
例如情感识别是否为正向情感，就需要人在语料上，将一条条信息标出是否为正向情感。再将此语料作为训练集训练模型，生成情感识别的分类模型用于情感识别。
文档的预处理通常是将拿到的语料做去除标点符号、停用词、数字等处理，去除自然语言无关内容，加快计算机计算和模型生成速度。
在完成以上处理后，可将文档做分词处理，再将词作编码处理即可。
常见任务及算法原理
自然语言处理通常有以下应用场景：分词、词性标注、主题识别、情感识别、文本分类、机器翻译等。下面将主要应用及背后算法原理作简要介绍。
有监督的分类问题。无论情感识别还是垃圾邮件分类，本质上都可以转化为几个目标类型的分类问题。按照贝叶斯公式的逻辑，将已有语料数据进行类型标注，基于统计模型的逻辑，训练得到分类模型，将待识别内容通过模型计算打分，根据阈值即可完成识别。例如二分类的情感识别，可以将0-0.5区间归为消极情感，0.5-1区间归为积极情感。多分类则是计算待分类样本离哪个区间更近，即识别为哪种类型。
无监督的分类问题。自然语言处理中，经常会有主题识别任务，这类任务通常是采用LDA主题模型，核心逻辑是将文章划分为「文档」—「主题」—「词」的三层逻辑，以无监督学习自动完成按照主题的词聚类。由于是无监督学习，需要根据实际情况指定学习出的主题个数，最终选择主题个数最合理的结果。依赖人的主观判断和理解一系列词背后组成的主题。
生成问题。生成问题常见的有文本纠错、词生成、句子生成、机器翻译等。生成问题从统计学逻辑上讲，是基于已有语料的统计，计算出接下来要生成内容的概率。拿机器翻译举例，需要事先准备好中英文对照的大量语料，基于语料，机器学习到中英文词对照、短语对照的知识，最终在翻译场景下，输出中文或英文相应的翻译内容。
再拿隐马尔可夫模型做词性标注举例，基于已经标注的语料，隐马尔可夫模型可以学习到词与词之间词性的状态转移概率，基于这个概率可以计算出一个词属于哪种词性。
深度学习的应用。CNN构建的神经网络，比较适合解决NLP分类问题，但由于没有记忆，无法解决生成问题。RNN相较于CNN可以解决一定长度记忆问题，适合解决NLP领域一定长度的生成问题，例如词生成，但无法保留长期记忆。LSTM具有长期记忆的手段，可以做生成句子的任务。
NLP应用价值
文本是最常见的生产资料，产品经理学习NLP的原理及应用，可以开阔解决问题的视野。
拿在线教育行业举例，利用自然语言处理能力，可以自动识别出学生评论的情感倾向，可以辅助老师进行作文批改、自动出题、自动解题。
不难看出，自然语言处理的应用场景，并非人做不了，而是可以替代人类的手工劳动，大大提升任务的效率，将人解放出来，做更有价值的工作。
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