自然语言处理入门难度不大，前提是掌握好了深度学习与机器学习的知识。所以首先要学的是深度学习的基础知识，搞明白神经网络的底层原理以后入门这种深度学习内容就快了许多。

建议直接上代码，搞明白一个代码以后基本上算入门一半了，像CNN、RNN、LSTM等基本算法，等你都搞明白以后就看导师的研究方向与背景，将自己的研究内容与深度学习相结合就可以快速入门了。

想要快速入门自然语言处理（NLP），以下是几个建议：

1. 学习基础知识：首先需要掌握自然语言处理的基础知识，如语言学、机器学习和统计学等。可以从相关的书籍、课程或在线教程中学习这些基础知识。
2. 掌握常见工具：NLP领域有许多常用的工具，如NLTK、spaCy、Stanford NLP等，掌握这些工具可以加速学习和实践。可以在官方网站上查看文档并进行练习。
3. 学习实践项目：学习理论知识之后，最好通过实践项目来加深对知识的理解和应用能力。可以参考一些NLP项目，如情感分析、文本分类、命名实体识别等，并尝试使用相关的工具和技术来完成项目。
4. 参加社区和活动：参加相关的社区和活动可以与其他人交流，分享经验和知识，获取反馈和建议，并了解最新的发展趋势和技术进展。

总之，快速入门NLP需要学习基础知识、掌握常见工具、学习实践项目和参加相关社区和活动，这样可以提高学习效率并加速进步。

NLP的软件

以下是一些常用的自然语言处理软件：

1. NLTK：Python自然语言处理工具包，提供了大量的文本处理库和语料库，适合入门学习和快速原型开发。
2. Spacy：一个快速高效的自然语言处理库，适合用于大规模的文本处理，支持多种自然语言的处理，包括英语、德语、法语、意大利语、荷兰语、西班牙语、葡萄牙语和希腊语。
3. Stanford CoreNLP：斯坦福大学的自然语言处理软件，提供了多种功能，包括分词、词性标注、句法分析、命名实体识别、情感分析等。
4. Gensim：一个用于主题建模、相似性分析等自然语言处理任务的Python库。
5. OpenNLP：Apache开源的自然语言处理工具包，提供了分词、词性标注、句法分析、命名实体识别等多种功能。
6. spaCytext：spaCytext是一个基于Spacy的自然语言处理工具包，用于实现文本分类、实体识别、关系抽取、文本聚类等任务。
7. TextBlob：一个Python库，提供了简单易用的API，用于实现情感分析、主题提取、情感分类等任务。

这些软件都有自己的特点和适用场景，根据具体需求选择合适的工具进行使用。

NLP书籍推荐

以下是几本经典的自然语言处理（NLP）著作：

1. 《自然语言处理综论》（Speech and Language Processing）：由 Daniel Jurafsky 和 James H. Martin 合著，介绍了自然语言处理的基础概念、技术和应用。
2. 《统计自然语言处理基础》（Foundations of Statistical Natural Language Processing）：由 Christopher D. Manning 和 Hinrich Schütze 合著，讲解了自然语言处理中的统计方法和基础技术。
3. 《语言计算》（Language and Computation）：由 Chris Manning 和 Hinrich Schütze 合著，介绍了计算语言学的基本概念和技术，并通过大量实例和练习进行了深入阐述。
4. 《自然语言处理综合应用》（Handbook of Natural Language Processing）：由 Nitin Indurkhya 和 Fred J. Damerau 合著，系统地介绍了自然语言处理的各个领域，包括语音识别、文本分类、信息检索等等。
5. 《自然语言处理与计算语言学导论》（An Introduction to Natural Language Processing and Computational Linguistics）：由 Bhuvana Narasimhan 和 Hema A. Murthy 合著，介绍了自然语言处理和计算语言学的基本理论、方法和应用。

这些书籍都是经典的自然语言处理著作，可以帮助读者深入理解NLP的基本概念、技术和应用，是学习NLP的好材料。

NLP的相关知识领域

学习NLP需要掌握以下几个方面的知识：

1. 自然语言处理基础：包括语言学、计算机科学、数学和统计学等方面的基础知识。
2. 机器学习：NLP是一个典型的机器学习领域，因此需要掌握机器学习的基本概念、算法和技术。
3. 深度学习：近年来，深度学习技术在NLP领域中的应用非常广泛，因此需要学习深度学习的基本概念和相关算法。
4. 计算语言学：计算语言学是NLP中的重要分支，它研究如何用计算机模拟人类语言的产生和理解过程，因此需要学习计算语言学的基本概念和技术。
5. 文本挖掘：文本挖掘是从大量文本数据中挖掘有用信息的技术，它与NLP密切相关，因此需要学习文本挖掘的基本概念和技术。
6. 语音识别：语音识别是NLP的一个分支，它研究如何让计算机识别人类的语音，因此需要学习语音识别的基本概念和技术。
7. 知识图谱：知识图谱是一种将人类知识组织起来的方法，它与NLP密切相关，因此需要学习知识图谱的基本概念和技术。

NLP开源社区

以下是一些常见的NLP开源社区：

1. Natural Language Toolkit (NLTK): 这是一个Python库，提供了许多NLP相关的工具和数据集。它是一个非常流行的NLP开源项目，可以帮助用户快速开发NLP应用程序。
2. Apache OpenNLP: 这是一个Apache基金会支持的开源项目，提供了一些NLP工具，例如命名实体识别、词性标注、句法分析等。它是一个强大的NLP库，可以在Java和.NET平台上运行。
3. Stanford CoreNLP: 这是斯坦福大学开发的一个NLP工具包，包括词性标注、命名实体识别、句法分析、情感分析等。它是一个Java库，但也有Python、Ruby、Perl等语言的绑定。
4. spaCy: 这是一个用于Python的NLP库，提供了许多常用的NLP工具，例如分词、词性标注、句法分析等。它是一个快速、高效的库，适合处理大规模的文本数据。
5. Gensim: 这是一个Python库，用于处理自然语言处理和文本分析。它包括了一些常用的NLP算法，例如词向量、主题模型等。

这些NLP开源社区都有活跃的社区支持和文档，可以帮助您更好地学习和使用NLP技术。

建议1：如何在NLP领域快速学会第一个技能？

我的建议是：找到一个开源项目，比如机器翻译或者深度学习的项目。理解开源项目的任务，编译通过该项目发布的示范程序，得到与项目示范程序一致的结果。然后再深入理解开源项目示范程序的算法。自己编程实现一下这个示范程序的算法。再按照项目提供的标准测试集测试自己实现的程序。如果输出的结果与项目中出现的结果不一致，就要仔细查验自己的程序，反复修改，直到结果与示范程序基本一致。如果还是不行，就大胆给项目的作者写信请教。在此基础上，再看看自己能否进一步完善算法或者实现，取得比示范程序更好的结果。

建议2：如何选择第一个好题目？

工程型研究生，选题很多都是老师给定的。需要采取比较实用的方法，扎扎实实地动手实现。可能不需要多少理论创新，但是需要较强的实现能力和综合创新能力。而学术型研究生需要取得一流的研究成果，因此选题需要有一定的创新。我这里给出如下的几点建议。

先找到自己喜欢的研究领域。你找到一本最近的ACL会议论文集, 从中找到一个你比较喜欢的领域。在选题的时候，多注意选择蓝海的领域。这是因为蓝海的领域，相对比较新，容易出成果。

充分调研这个领域目前的发展状况。包括如下几个方面的调研：方法方面，是否有一套比较清晰的数学体系和机器学习体系；数据方面，有没有一个大家公认的标准训练集和测试集；研究团队，是否有著名团队和人士参加。如果以上几个方面的调研结论不是太清晰，作为初学者可能不要轻易进入。

在确认进入一个领域之后，按照建议一所述，需要找到本领域的开源项目或者工具，仔细研究一遍现有的主要流派和方法，先入门。

反复阅读本领域最新发表的文章，多阅读本领域牛人发表的文章。在深入了解已有工作的基础上，探讨还有没有一些地方可以推翻、改进、综合、迁移。注意做实验的时候，不要贪多，每次实验只需要验证一个想法。每次实验之后，必须要进行分析存在的错误，找出原因。

对成功的实验，进一步探讨如何改进算法。注意实验数据必须是业界公认的数据。

与已有的算法进行比较，体会能够得出比较一般性的结论。如果有，则去写一篇文章，否则，应该换一个新的选题。

建议3：如何写出第一篇论文？

接上一个问题，如果想法不错，且被实验所证明，就可开始写第一篇论文了。

确定论文的题目。在定题目的时候，一般不要“…系统”、“…研究与实践”，要避免太长的题目，因为不好体现要点。题目要具体，有深度，突出算法。

写论文摘要。要突出本文针对什么重要问题，提出了什么方法，跟已有工作相比，具有什么优势。实验结果表明，达到了什么水准，解决了什么问题。

写引言。首先讲出本项工作的背景，这个问题的定义，它具有什么重要性。然后介绍对这个问题，现有的方法是什么，有什么优点。但是（注意但是）现有的方法仍然有很多缺陷或者挑战。比如（注意比如），有什么问题。本文针对这个问题，受什么方法（谁的工作）之启发，提出了什么新的方法并做了如下几个方面的研究。然后对每个方面分门别类加以叙述，最后说明实验的结论。再说本文有几条贡献，一般写三条足矣。然后说说文章的章节组织，以及本文的重点。有的时候东西太多，篇幅有限，只能介绍最重要的部分，不需要面面俱到。

相关工作。对相关工作做一个梳理，按照流派划分，对主要的最多三个流派做一个简单介绍。介绍其原理，然后说明其局限性。

然后可设立两个章节介绍自己的工作。第一个章节是算法描述。包括问题定义，数学符号，算法描述。文章的主要公式基本都在这里。有时候要给出简明的推导过程。如果借鉴了别人的理论和算法，要给出清晰的引文信息。在此基础上，由于一般是基于机器学习或者深度学习的方法，要介绍你的模型训练方法和解码方法。第二章就是实验环节。一般要给出实验的目的，要检验什么，实验的方法，数据从哪里来，多大规模。最好数据是用公开评测数据，便于别人重复你的工作。然后对每个实验给出所需的技术参数，并报告实验结果。同时为了与已有工作比较，需要引用已有工作的结果，必要的时候需要重现重要的工作并报告结果。用实验数据说话，说明你比人家的方法要好。要对实验结果好好分析你的工作与别人的工作的不同及各自利弊，并说明其原因。对于目前尚不太好的地方，要分析问题之所在，并将其列为未来的工作。

结论。对本文的贡献再一次总结。既要从理论、方法上加以总结和提炼，也要说明在实验上的贡献和结论。所做的结论，要让读者感到信服，同时指出未来的研究方向。

参考文献。给出所有重要相关工作的论文。记住，漏掉了一篇重要的参考文献（或者牛人的工作），基本上就没有被录取的希望了。

写完第一稿，然后就是再改三遍。

把文章交给同一个项目组的人士，请他们从算法新颖度、创新性和实验规模和结论方面，以挑剔的眼光，审核你的文章。自己针对薄弱环节，进一步改进，重点加强算法深度和工作创新性。

然后请不同项目组的人士审阅。如果他们看不明白，说明文章的可读性不够。你需要修改篇章结构、进行文字润色，增加文章可读性。

如投ACL等国际会议，最好再请英文专业或者母语人士提炼文字。

请大家不要吝惜手里的“邀请”，让我们在分享中共同进步。

首先，项目导向，通过做一个项目积累相关经验！举个例子，针对文本分类项目，首先做数据预处理，然后分词，然后用bow或者word2vec抽取特征，然后用相关模型晕分类或者聚类！如果深入下去，相关的主题模型之类也可以套！在项目深入过程中，会遇到各种问题，遇到问题后，再去解决问题，很快就会入门！然后多读顶会论文，了解最新动向，像ACL，emnlp这些都可以深入去读！还有一些经典的模型也要去调研！随着时间积累，一定会更好