y**i
发帖数: 1050 | 1 请问NATURAL LANGUAGE PROCESSING，或者说TEXT MINING里面哪个方向找工作最方便
最近在选课，打算选一个INDEPENDENT STUDY的课，想了解一下TEXT MINING里面哪个方
向对找工作方便，容易找工作呢
Sentiment Analysis? Named Entity Recognition? Information Extraction? etc
一般NATURAL LANGUAGE PROCESSING 方面好找工作吗？
谢谢告诉一下 |
d*****u
发帖数: 17243 | 2 工作很好找，纽约和加州都一堆一堆的公司
sentiment analysis最近比较热
【在 y**i 的大作中提到】
: 请问NATURAL LANGUAGE PROCESSING，或者说TEXT MINING里面哪个方向找工作最方便
: 最近在选课，打算选一个INDEPENDENT STUDY的课，想了解一下TEXT MINING里面哪个方
: 向对找工作方便，容易找工作呢
: Sentiment Analysis? Named Entity Recognition? Information Extraction? etc
: 一般NATURAL LANGUAGE PROCESSING 方面好找工作吗？
: 谢谢告诉一下
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y**i
发帖数: 1050 | 3 好的、谢谢了
我也对SENTIMENT ANALYSIS比较感兴趣。
但是我是统计专业的，没有计算机的背景，不知道公司要这方面的人多不多，还是说偏
向于要计算机的人呢？
我现在打算用PYTHON 做这方面东西。公司一般用什么软件做TEXT MINING的呢
【在 d*****u 的大作中提到】
: 工作很好找，纽约和加州都一堆一堆的公司
: sentiment analysis最近比较热
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w******c
发帖数: 574 | 4 nlp最好有比较强的ml背景
找工作其实方向没所谓
【在 y**i 的大作中提到】
: 请问NATURAL LANGUAGE PROCESSING，或者说TEXT MINING里面哪个方向找工作最方便
: 最近在选课，打算选一个INDEPENDENT STUDY的课，想了解一下TEXT MINING里面哪个方
: 向对找工作方便，容易找工作呢
: Sentiment Analysis? Named Entity Recognition? Information Extraction? etc
: 一般NATURAL LANGUAGE PROCESSING 方面好找工作吗？
: 谢谢告诉一下
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d*****u
发帖数: 17243 | 5 会python很有用，另外有些工作要求用Java
你上网站看看就知道了
我觉得学统计的人看懂一般的NLP算法都很容易
无非就是MaxEnt,Hidden Markov Model,各种Baysian network
你可以自己做一些小项目练习一下文本处理
推荐Speech and Language Processing这本书后面的习题
【在 y**i 的大作中提到】
: 好的、谢谢了
: 我也对SENTIMENT ANALYSIS比较感兴趣。
: 但是我是统计专业的，没有计算机的背景，不知道公司要这方面的人多不多，还是说偏
: 向于要计算机的人呢？
: 我现在打算用PYTHON 做这方面东西。公司一般用什么软件做TEXT MINING的呢
|
y**i
发帖数: 1050 | 6 谢谢你的信息。
请问哪里可以下到这个Speech and Language Processing的电子书呢？
【在 d*****u 的大作中提到】
: 会python很有用，另外有些工作要求用Java
: 你上网站看看就知道了
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y**i
发帖数: 1050 | 7 谢谢提醒，我也在学习ML的东西，但是不是很深。ML 到底属于哪个学科多点呢，好些
是计算机统计等多个学科的交叉
【在 w******c 的大作中提到】
: nlp最好有比较强的ml背景
: 找工作其实方向没所谓
|
R********n
发帖数: 519 | 8 ML是跨学科的，主要是成分是CS，Optimization，Stat，其他还很多
很多人因为现在大量的available的软件和包，可以用现成的ML的算法去用在一些问题
上，就号称自己懂ML了，但随便来个算法，没有半点能力自己实现一遍，实在是无语。
。。
【在 y**i 的大作中提到】
: 谢谢提醒，我也在学习ML的东西，但是不是很深。ML 到底属于哪个学科多点呢，好些
: 是计算机统计等多个学科的交叉
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z***t
发帖数: 2374 | 9 Sentiment Analysis没啥做的了,做了好多年啦
不过DM，ML是比较有用的技术
这几年找工作容易，工资也很不错 |
D***r
发帖数: 7511 | 10 这类活有个好处就是要求一些专业知识
所以能竞争的印度人少了很多，美国人能学出来的也不太多
而实际工作其实比较简单
【在 z***t 的大作中提到】
: Sentiment Analysis没啥做的了,做了好多年啦
: 不过DM，ML是比较有用的技术
: 这几年找工作容易，工资也很不错
|
|
|
l*******s
发帖数: 1258 | 11 NLP总体来说 工作需求大 但是可用的人少 因为要求具备编程 ML 语言学等多方面知识
别告诉我会用weka和mallet包就叫懂NLP和ML，至少那几个简单的模型自己能从头实现
，比如HMM，NB，ME等。
你说的sentiment analysis，NER，IE等小方向，我觉得不要拘泥于这个。工作来讲，
这几个方面都要会，而不是只会其中一个。另外，NER其实是IE下面的一个分支，而IE
其实包括很多task，最基本的比如NER，coreference resolution，relation
extraction，都要涉及到。至于sentiment analysis，现在做得比较乱，还是抓基本的
吧，把几个supervised和unsupervised learning方法学好，sentiment的具体任务都可
以往上面套，到最后其实都是classification，clustering，parsing等东西。基本的
掌握好了，那些看上去很炫很新的东西一扩展就行。
你是学统计的，估计学ML不难。但是编程一定要练习，还是那句话，把常用的模型，从
training到decoding都自己实现一遍，不是调用api哦，然后你就会感觉很多原理了然
于胸，面试啥的有底气了。
关于编程语言，其实关系不大，反正重在逻辑。如果非要推荐的话，建议用java，工业
界用得比较多。因为NLP系统往往跟别的系统放在一起用，代码的集成啊、兼容性、可
维护性、公司传统等，各方面因素下来，还是java的多一些。python是个好东西，但是
公司里用的少，用来做零碎的小活挺好的。
不妨联系系里教授，做几个project，到时候写到resume上，会很给力。
【在 y**i 的大作中提到】
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: Sentiment Analysis? Named Entity Recognition? Information Extraction? etc
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: 谢谢告诉一下
|
z***t
发帖数: 2374 | 12 statistics, machine learning, pattern recognition
广义上讲是一回事，侧重稍有不同 |
R********n
发帖数: 519 | 13 前一个和后2个还是很不一样的。。。。
Machine Learning中非Stat的东西至少50%
【在 z***t 的大作中提到】
: statistics, machine learning, pattern recognition
: 广义上讲是一回事，侧重稍有不同
|
f********a
发帖数: 4239 | 14 这已经是一个比较具体的方向了，不用再细分了。关键是要把machine learning搞好。
【在 y**i 的大作中提到】
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y**i
发帖数: 1050 | 15 谢谢你的指点，懂得了不少。
我也会好好学习这方面东西的。
如果以后有啥不懂的，能否请教你呢。能否推荐有啥比较好的电子书，或者PROJECT的
书，可以锻炼的不？
十分感谢
IE
【在 l*******s 的大作中提到】
: NLP总体来说 工作需求大 但是可用的人少 因为要求具备编程 ML 语言学等多方面知识
: 别告诉我会用weka和mallet包就叫懂NLP和ML，至少那几个简单的模型自己能从头实现
: ，比如HMM，NB，ME等。
: 你说的sentiment analysis，NER，IE等小方向，我觉得不要拘泥于这个。工作来讲，
: 这几个方面都要会，而不是只会其中一个。另外，NER其实是IE下面的一个分支，而IE
: 其实包括很多task，最基本的比如NER，coreference resolution，relation
: extraction，都要涉及到。至于sentiment analysis，现在做得比较乱，还是抓基本的
: 吧，把几个supervised和unsupervised learning方法学好，sentiment的具体任务都可
: 以往上面套，到最后其实都是classification，clustering，parsing等东西。基本的
: 掌握好了，那些看上去很炫很新的东西一扩展就行。
|
y**i
发帖数: 1050 | 16 非常感谢大家的回复。
懂得了不少
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y**i
发帖数: 1050 | 17 请问NATURAL LANGUAGE PROCESSING，或者说TEXT MINING里面哪个方向找工作最方便
最近在选课，打算选一个INDEPENDENT STUDY的课，想了解一下TEXT MINING里面哪个方
向对找工作方便，容易找工作呢
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d*****u
发帖数: 17243 | 18 工作很好找，纽约和加州都一堆一堆的公司
sentiment analysis最近比较热
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y**i
发帖数: 1050 | 19 好的、谢谢了
我也对SENTIMENT ANALYSIS比较感兴趣。
但是我是统计专业的，没有计算机的背景，不知道公司要这方面的人多不多，还是说偏
向于要计算机的人呢？
我现在打算用PYTHON 做这方面东西。公司一般用什么软件做TEXT MINING的呢
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w******c
发帖数: 574 | 20 nlp最好有比较强的ml背景
找工作其实方向没所谓
【在 y**i 的大作中提到】
: 请问NATURAL LANGUAGE PROCESSING，或者说TEXT MINING里面哪个方向找工作最方便
: 最近在选课，打算选一个INDEPENDENT STUDY的课，想了解一下TEXT MINING里面哪个方
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: Sentiment Analysis? Named Entity Recognition? Information Extraction? etc
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: 谢谢告诉一下
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d*****u
发帖数: 17243 | 21 会python很有用，另外有些工作要求用Java
你上网站看看就知道了
我觉得学统计的人看懂一般的NLP算法都很容易
无非就是MaxEnt,Hidden Markov Model,各种Baysian network
你可以自己做一些小项目练习一下文本处理
推荐Speech and Language Processing这本书后面的习题
【在 y**i 的大作中提到】
: 好的、谢谢了
: 我也对SENTIMENT ANALYSIS比较感兴趣。
: 但是我是统计专业的，没有计算机的背景，不知道公司要这方面的人多不多，还是说偏
: 向于要计算机的人呢？
: 我现在打算用PYTHON 做这方面东西。公司一般用什么软件做TEXT MINING的呢
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y**i
发帖数: 1050 | 22 谢谢你的信息。
请问哪里可以下到这个Speech and Language Processing的电子书呢？
【在 d*****u 的大作中提到】
: 会python很有用，另外有些工作要求用Java
: 你上网站看看就知道了
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: 无非就是MaxEnt,Hidden Markov Model,各种Baysian network
: 你可以自己做一些小项目练习一下文本处理
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y**i
发帖数: 1050 | 23 谢谢提醒，我也在学习ML的东西，但是不是很深。ML 到底属于哪个学科多点呢，好些
是计算机统计等多个学科的交叉
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: nlp最好有比较强的ml背景
: 找工作其实方向没所谓
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R********n
发帖数: 519 | 24 ML是跨学科的，主要是成分是CS，Optimization，Stat，其他还很多
很多人因为现在大量的available的软件和包，可以用现成的ML的算法去用在一些问题
上，就号称自己懂ML了，但随便来个算法，没有半点能力自己实现一遍，实在是无语。
。。
【在 y**i 的大作中提到】
: 谢谢提醒，我也在学习ML的东西，但是不是很深。ML 到底属于哪个学科多点呢，好些
: 是计算机统计等多个学科的交叉
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z***t
发帖数: 2374 | 25 Sentiment Analysis没啥做的了,做了好多年啦
不过DM，ML是比较有用的技术
这几年找工作容易，工资也很不错 |
D***r
发帖数: 7511 | 26 这类活有个好处就是要求一些专业知识
所以能竞争的印度人少了很多，美国人能学出来的也不太多
而实际工作其实比较简单
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: Sentiment Analysis没啥做的了,做了好多年啦
: 不过DM，ML是比较有用的技术
: 这几年找工作容易，工资也很不错
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l*******s
发帖数: 1258 | 27 NLP总体来说 工作需求大 但是可用的人少 因为要求具备编程 ML 语言学等多方面知识
别告诉我会用weka和mallet包就叫懂NLP和ML，至少那几个简单的模型自己能从头实现
，比如HMM，NB，ME等。
你说的sentiment analysis，NER，IE等小方向，我觉得不要拘泥于这个。工作来讲，
这几个方面都要会，而不是只会其中一个。另外，NER其实是IE下面的一个分支，而IE
其实包括很多task，最基本的比如NER，coreference resolution，relation
extraction，都要涉及到。至于sentiment analysis，现在做得比较乱，还是抓基本的
吧，把几个supervised和unsupervised learning方法学好，sentiment的具体任务都可
以往上面套，到最后其实都是classification，clustering，parsing等东西。基本的
掌握好了，那些看上去很炫很新的东西一扩展就行。
你是学统计的，估计学ML不难。但是编程一定要练习，还是那句话，把常用的模型，从
training到decoding都自己实现一遍，不是调用api哦，然后你就会感觉很多原理了然
于胸，面试啥的有底气了。
关于编程语言，其实关系不大，反正重在逻辑。如果非要推荐的话，建议用java，工业
界用得比较多。因为NLP系统往往跟别的系统放在一起用，代码的集成啊、兼容性、可
维护性、公司传统等，各方面因素下来，还是java的多一些。python是个好东西，但是
公司里用的少，用来做零碎的小活挺好的。
不妨联系系里教授，做几个project，到时候写到resume上，会很给力。
【在 y**i 的大作中提到】
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z***t
发帖数: 2374 | 28 statistics, machine learning, pattern recognition
广义上讲是一回事，侧重稍有不同 |
R********n
发帖数: 519 | 29 前一个和后2个还是很不一样的。。。。
Machine Learning中非Stat的东西至少50%
【在 z***t 的大作中提到】
: statistics, machine learning, pattern recognition
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f********a
发帖数: 4239 | 30 这已经是一个比较具体的方向了，不用再细分了。关键是要把machine learning搞好。
【在 y**i 的大作中提到】
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: Sentiment Analysis? Named Entity Recognition? Information Extraction? etc
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y**i
发帖数: 1050 | 31 谢谢你的指点，懂得了不少。
我也会好好学习这方面东西的。
如果以后有啥不懂的，能否请教你呢。能否推荐有啥比较好的电子书，或者PROJECT的
书，可以锻炼的不？
十分感谢
IE
【在 l*******s 的大作中提到】
: NLP总体来说 工作需求大 但是可用的人少 因为要求具备编程 ML 语言学等多方面知识
: 别告诉我会用weka和mallet包就叫懂NLP和ML，至少那几个简单的模型自己能从头实现
: ，比如HMM，NB，ME等。
: 你说的sentiment analysis，NER，IE等小方向，我觉得不要拘泥于这个。工作来讲，
: 这几个方面都要会，而不是只会其中一个。另外，NER其实是IE下面的一个分支，而IE
: 其实包括很多task，最基本的比如NER，coreference resolution，relation
: extraction，都要涉及到。至于sentiment analysis，现在做得比较乱，还是抓基本的
: 吧，把几个supervised和unsupervised learning方法学好，sentiment的具体任务都可
: 以往上面套，到最后其实都是classification，clustering，parsing等东西。基本的
: 掌握好了，那些看上去很炫很新的东西一扩展就行。
|
y**i
发帖数: 1050 | 32 非常感谢大家的回复。
懂得了不少
【在 y**i 的大作中提到】
: 请问NATURAL LANGUAGE PROCESSING，或者说TEXT MINING里面哪个方向找工作最方便
: 最近在选课，打算选一个INDEPENDENT STUDY的课，想了解一下TEXT MINING里面哪个方
: 向对找工作方便，容易找工作呢
: Sentiment Analysis? Named Entity Recognition? Information Extraction? etc
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|
l*******s
发帖数: 1258 | 33 NLP最经典的两个课本 一个是Manning跟人合写的那个，还有Jurafsky和Martin写的那
个。
不过个人感觉，自己看着两本书，容易看得一头雾水，拿不到重点。第二本书不少人还
指出有些错误。
不妨google一下各个大学有NLP这个program的cs系或者语言学系的lecture note，简单
明了切中重点，比看书省时间。另外把他们布置的作业都做一遍，会有很大提高。
另外，stanford的那个open course就有NLP的课程啊，还是大牛Manning讲的呢，很好
的资源。
【在 y**i 的大作中提到】
: 谢谢你的指点，懂得了不少。
: 我也会好好学习这方面东西的。
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: 十分感谢
:
: IE
|
b****e
发帖数: 119 | 34 去工业界工作，最重要的不是教科书上的算法熟，而是
第一，工具系统熟，NLP从toolkit到各个环节(shallow parsing, deep parsing,
classification (e.g., sentiment analysis), entity extraction, relation
extraction, Q/A), 工具有那些，有什么优缺点，各种算法什么工具里有，这个要熟，
面试的时候要张口就来
第二，做两三个具体的项目，基于现有的工具系统，做部分的改进。有没有实战经验，
面试的时候也是一下就能问出来。
一句话，就是要实战，带着问题去看书，而不是先把教科书读一遍。 |
C****y
发帖数: 1277 | 35 据说现在大公司跳槽面试，也是只考算法？
【在 b****e 的大作中提到】
: 去工业界工作，最重要的不是教科书上的算法熟，而是
: 第一，工具系统熟，NLP从toolkit到各个环节(shallow parsing, deep parsing,
: classification (e.g., sentiment analysis), entity extraction, relation
: extraction, Q/A), 工具有那些，有什么优缺点，各种算法什么工具里有，这个要熟，
: 面试的时候要张口就来
: 第二，做两三个具体的项目，基于现有的工具系统，做部分的改进。有没有实战经验，
: 面试的时候也是一下就能问出来。
: 一句话，就是要实战，带着问题去看书，而不是先把教科书读一遍。
|
b****e
发帖数: 119 | 36 看你面什么位置
如果是考一般算法的位置，那和你以前干什么没有什么关系
如果是要NLP的经验的位置，那考一般算法就太无聊了，不值得在这种面试上浪费时间
【在 C****y 的大作中提到】
: 据说现在大公司跳槽面试，也是只考算法？
|
s*******n
发帖数: 631 | 37 NLP总体来说 工作需求大?求详细介绍具体就业领域 |
l*******s
发帖数: 1258 | 38 跟文字、语音有关的 全都需要
大到MS、G、Z、F、L、B
小到一堆startup
全都在找
你自己去网上一搜NLP很多的
【在 s*******n 的大作中提到】
: NLP总体来说 工作需求大?求详细介绍具体就业领域
|
s*****h
发帖数: 155 | 39 赞!
【在 b****e 的大作中提到】
: 去工业界工作，最重要的不是教科书上的算法熟，而是
: 第一，工具系统熟，NLP从toolkit到各个环节(shallow parsing, deep parsing,
: classification (e.g., sentiment analysis), entity extraction, relation
: extraction, Q/A), 工具有那些，有什么优缺点，各种算法什么工具里有，这个要熟，
: 面试的时候要张口就来
: 第二，做两三个具体的项目，基于现有的工具系统，做部分的改进。有没有实战经验，
: 面试的时候也是一下就能问出来。
: 一句话，就是要实战，带着问题去看书，而不是先把教科书读一遍。
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y**i
发帖数: 1050 | 40 谢谢指点了，我已经在学习STANFORD NLP的课程了，就是想问问你说的那两本书，你是
否有电子版本，或者哪里可以下载到呢，能否告诉一下具体的书名吗。
如果有的话能否发我一下呢。j********[email protected]
【在 l*******s 的大作中提到】
: NLP最经典的两个课本 一个是Manning跟人合写的那个，还有Jurafsky和Martin写的那
: 个。
: 不过个人感觉，自己看着两本书，容易看得一头雾水，拿不到重点。第二本书不少人还
: 指出有些错误。
: 不妨google一下各个大学有NLP这个program的cs系或者语言学系的lecture note，简单
: 明了切中重点，比看书省时间。另外把他们布置的作业都做一遍，会有很大提高。
: 另外，stanford的那个open course就有NLP的课程啊，还是大牛Manning讲的呢，很好
: 的资源。
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F****3
发帖数: 1504 | 41 这个贴太好了。我学了好多的东西。请问如果就只要会运用ML或者NLP的包或者软件需
要多少时间呢？我目前就会SAS，是个文科WSN。但是由于专业原因很想学NLP的东西用
来处理文本。。。谢谢！ |
