NLP(NaturalLanguageProcessing，自然语言处置惩罚)是人工智能（AI）的一个子范畴，它研讨能实现人与计算机之间用自然语言停止无效通讯的各类实际跟方式。此中，自然语言（平常是指一种天然地随文明演化的语言）是人类聪明的结晶，而自然语言处置惩罚则是人工智能中最为难题的问题之一。
一般来说，自然语言处置惩罚的事情流程次要包罗以下三个步调：
1.按格局存储自然语言：将网络到的各种情势的自然语言按流动格局停止存储；
2.将自然语言转译成计算机语言：经由过程算法将自然语言编码成计算机能明白的语言；
3.剖析转译后的语言并输出成果：依据需要输出剖析成果。
NLP（自然语言处置惩罚）
现实生活中，处置于自然语言处置惩罚相关事情的职员常常皆是研究生及以上的下技术类人材，那也暗示着成为高薪的NLP算法工程师的门坎。可是便现阶段而言，NLP（包罗人工智能的全部行业）仍是十分缺人材的，特别是专业才能强的优良人材。
近年来，因为深度学习（DeepLearning）的框架鼓起和Github官网开源了愈来愈多的名目，NLP算法工程师的门坎仍是有所降低的，愈来愈多的NLP工程师经由过程学习“绝对简略”的深度学习框架：Pytorch、Keras等跟利用开源名目去办理已有的问题。但便现阶段行业而言，良多年夜公司并没有知足于招上述那类创新能力缺乏的NLP工程师，他们最须要的仍是统筹科研才能跟工程才能的NLP算法工程师。
那类“热门”的NLP算法工程师必需具有以下3种特质：
1.基础知识牢靠：脑内有完全、明晰的常识系统，已有各种的机械学习、深度学习算法烂熟于心，能闇练推导算法中的每一步计较进程。同时，对每一年典范的顶会论文皆能一五一十，时辰把握最新的前沿NLP科技。
2.科研才能强：可以将遇到的问题转化成若干个子问题，并经由过程脑内存储的论文常识找到对应的办理方式。更紧张的，应正在已提出的办理方式的根底上进一步优化、翻新算法，从而到达更好的机能。
3.工程（名目落地）才能强：须要能从工程角度去解决问题，正在名目落地的进程中，综合从资源调理、代码复用水平、产出工夫、运转服从等角度。
总的来说，一名“热门”的NLP算法工程师必需具有办理实际问题，同时让名目落地的才能！
