年薪 50W+ 的 NLP 算法工程师应该掌握哪些技术栈？

作为最典型的 AI 领域之一，NLP  (自然语言处理，Natural Language Processing) 被誉为“人工智能皇冠上的明珠”，这些年也是越来越热门，基本上是各大厂必备技术了。

 

随着 OpenAI 等技术的诞生、迁移学习等技术的成功应用，使得 NLP 技术在搜索、推荐、信息流、互联网金融、社交网络等领域不断发展壮大。与此同时，NLP 工程师也受到了广泛关注和追捧，从各大招聘平台上，可以看到相关岗位的薪资随之水涨船高。

 

究其原因，主要由于 NLP 的应用前景十分广泛。就我们常见的 4 个人工智能领域（即表格化数据、文本数据、图像和视频数据、语音数据）而言，可以说文本数据的信息含量仅次于表格化数据，而想要高效利用好文本数据，就离不开 NLP 技术。

 

从技术角度说，在深度迁移学习（如 BERT 模型出现）之前，提升 NLP 相关任务准确性的最直接方式是增加标注样本。而在深度迁移学习模型出现后，仅仅通过少量样本就可以达到相对满意的精度，这使得 NLP 的应用得到了进一步发展。

 

尽管如此，但由于自然语言本身的复杂性，从整体看还无法达到人脸识别一样的精度。而且，NLP 涉及领域广泛、发展迅速，很多新提出的方法，复现性都不强。大多数人也只能简单使用一些开源框架，一旦要解决比较复杂的 NLP 任务，就束手无策了。

 

NLP 领域发展非常迅速，很多知识都在不断更新迭代。所以，其学习的方法就显得尤其重要。推荐极客时间的视频课《NLP 实战高手课》，我自己也在学习。这个课程可以带你掌握高效挖掘表格化数据的技巧，学会经典 NLP 任务的解决方案，并且通过几个实战案例，让你获得一整套从开发到部署的落地经验，全方位提升你的 NLP 实战技能。最近在做 5 折限时秒杀，160 讲的视频课，到手仅 ¥99。机会太难得了，抓紧时间上车。

 

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我为什么推荐这个课？

作者是众微科技 AI LAB 技术负责人王然，阿姆斯特丹大学数学和计量经济学双硕士，也是行业里的大佬了。

 

此前，曾任职百分点信息科技有限公司的认知智能实验室技术负责人，主要负责算法部分，他带领团队开发了人机对话机器人和文书校对系统，无论就准确性还是召回率来说，均达到了业界前沿水平，同时他还负责了 20+ 其他技术项目。在业余时间里，他还经常活跃在微软亚洲研究院以及 DeepMind 举办的比赛和研究中，并取得了不错的成绩。

 

王然怎么讲这个课的？

在课程中，王然结合自身的实战经验，总结出了一套切实可落地的方法论，帮你深入理解 NLP。总的来说，这门课主要有以下几个特点：

• 课程中的所有技术都能在工程实践或比赛中落地，其方法不但能极大地提高准确性，还能保证其稳定性。

• 在材料选取方面，还介绍了一些在 Paper 中少见的“黑科技”，以及那些非常有希望做出成果的研究方向。

• 不仅会讲解 NLP 的典型方法，还会介绍人工智能其他领域的通用思路和方法。

• 通过 3 大实战案例，深入讲解 NLP 的各项技术，并将其余人工智能的其他领域想结合。

 

内容分为三大模块，一共有 160 讲。具体的目录实在是太长了，建议大家去「阅读全文」里看：

我截取了一些学员的评价，你可以看看：

 “行百里者半九十”，学习专栏只是走了一半的路程，还要一一实践，才能真正能懂、会用、能用好。如果你打算上手或正在研究 NLP，这个课程无疑是你进阶的绝佳选择。

 

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