NLP算法工程师对NLP的一些看法

最近的项目就是NLP相关，说一些个人对NLP的看法。直观地看，NLP算法工程师的经验和算法工程师的经验没有太大差别。NLP的发展并不是那么快。如果没有实际的业务需求，NLP的实现或产品功能不如其他领域那么大，所以NLP工程师可能会面临相对较多的挫折，当然也面临更多的机会。实际上，算法工程师的经验非常重要，两个人认为这是积累和反思，通常花更多的时间阅读纸张来重现一些实验，而不会浪费你的表现和时间;问题经常得到解决需要的是经验和灵感。这两点通常都是从积累和反思中得出的。因此，当你处于最佳位置时，要认真思考。不要拘泥于时间，形式和位置。当你下班或放松时，你经常可以激发灵感。因此，重要的是要保持对问题的关注程度。不要在压力下压力自己（当然，前提是你已经做了足够的积累）。
也许就像这样，经历这种事情，总觉得有时不容易说出来，所以有兴趣在坑里试试。


我发现还有每天的工作问题。其实，这个比较因人而异。根据不同的实践领域，它也有很大的不同。您可以参考一些您的回复，然后对其进行优化。




NLP伪原创技术早期并不是很受欢迎 <https://blog.csdn.net/i_like_cpp/article/details/79739520>


基于主动学习的伪原创句法识别研究 <https://blog.csdn.net/i_like_cpp/article/details/79734135>

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