干货 | 阿里 iDST 专家：你好，这里有一份 NLP 快速入门指南
Hi，早，看了最近的新闻，国内人工智能圈是要搞事情啊！
是啊，听说前微软研究院的首席研究员、顶级语音专家俞栋加盟腾讯 AI Lab 了！！
对啊，人工智能是真火！机器翻译、搜索引擎、人机对话（微软小冰、Siri 等）火得不要不要的
没毛病，互联网早报天天见！！
听说这些都是都属于 NLP 领域？
厉害了，连 NLP 都知道！除了这些，信息过滤（比如过滤小黄文）、语音识别、说话人识别等都属于 NLP 技术
听说这是 AI 研究方向的核心技术之一，目前想学，但自学真心好难！
[捂脸]
唉，人工智能火了，自称 NLP 研究者的人越来越多，市面上有不少学习资料，但都偏零散不系统。看你挺好学的，给你推荐个课程吧！
...... 大师！你快给我讲讲！
上周末（4 月 8 日 - 9 日），AI 慕课学院邀请了 9 位来自阿里巴巴 iDST 实验室的算法专家，首次走入在线教育平台，从不同维度分享自己在自然语言处理（简称 NLP）领域的知识与经验，课程系统涵盖了 NLP 技术中分词算法、语义理解、对话系统以及机器翻译等四大版块。
光有这些还不够呀，老师有分享 NLP 的实战应用么？
必须有啊！除了基础理论和应用，阿里专家相当敬业！直播答疑环节解答了许多实战中遇到的技术难题
这么牛！看来干货很多！幸福来得太突然，容我休息两分钟接着听
打起精神！好不容易遇到认真负责的大牛老师们分享这么多干货，再不抓紧学习隔壁老王都把你赶超了！
立刻一激灵（认真脸），课程有讲知识库么？FAQ、知识图谱等多种知识库模式如何较好地结合？
哈哈，别着急，慢慢讲给你听！
知识的不同表征如何选取关键的一点是 “你能获得什么样的一个知识？”。知识图谱的表达比较复杂，能表征的内容也是比较深入的，但它有一个缺点——想获取这样的知识图谱成本是比较高的。像 FAQ 相对来说，不需要太多专业领域知识的人都能去收集生成这样一个知识库，所以它的构造成本相对比较低。
所以如何知识库模式的结合得看具体领域、收集这样的知识成本有多高、期望的知识库的质量有多高。总结来说，主要看两方面：对知识库质量的需求和构造相应知识库所需要的成本。
确实很干货！！老师有讲到对话引擎方面的内容么？比如经常会遇到如何解决 DM 的扩展性, 如何快速的扩展到新的一个领域？
DM 的扩展性问题首先需要解决场景和引擎之间的分离，正如课程所说，场景和领域之间先有分离——当设计（变更）一个场景时，不需要考虑当前场景跳转到其他场景的情况，无论场景怎么变引擎不变。实现这个之后要考虑：将场景变成一个描述的数据——场景不是一个 hard code，而是一个描述文件，这个文件是数据的一部分。
实现两点之后你会发现： 实现一个新的场景无非就是构造一个新场景的描述文件。
这个描述文件可以有多种形式，构造时也有多种便捷手段，比如简化描述语言或直接将整个构造过程可视化，简化构建 DM 的成本，降低技术门槛，从资源规划的角度达到了快速扩展的目的。
干货内容比较多，再来一起回顾下：
NLP 实战特训班
阿里 iDST 9 大专家带你入门
真是学无止境啊！我已经完全进入状态了！好想了解更多！
给你讲这么多，你吸收得了么？其他同学都在群里反馈要好好温习笔记，回家慢慢消化了。
对！回家温习笔记，那如果还遇到问题怎么办呢？
进入课程班级群，联系助教或老师进行在线答疑。哈哈，等你啊！
点击 “阅读原文” 获取课程回放视频
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