簡單地說，幾年前，我覺得NLP的領(lǐng)域非常新鮮和空白，并決定這樣做。在讀完博士學(xué)位后，我覺得NLP比我剛開始接觸時理解的NLP更新鮮，更空白，更值得探索。 NLP的許多問題沒有正式定義，或者很難訓(xùn)練具有統(tǒng)一標準的機器，并且很難使用基準測試。對于AI來說，這也可能是一個巨大的挑戰(zhàn)。我認為AI方向越成熟，問題本身的答案就相對肯定了。例如，語音識別，發(fā)聲，說什么。例如，視覺，貓的照片是一只貓，這張臉的照片就是這個人。 NLP有一些不太清楚的問題。例如，文本摘要，地下打農(nóng)用井價格，哪一個好？機器翻譯，哪個翻譯好？一個復(fù)雜的情感分析，是這個記者真的暗示這個人？如果一個問題有一個明確的答案，例如waston——致力于快樂詞典回答問題，該算法更容易訓(xùn)練。

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