学习自然语言处理(NLP)可能会有点棘手，因为它是一个多学科的领域，涉及计算机科学、语言学、数学和心理学等。但是，通过一些系统的步骤，你可以学会这些知识并在这个领域中取得进展。

首先,了解NLP领域的基础知识.学习语言学基础,比如语法和句法结构，词汇和词汇学等。这些知识是NLP的基础，它们会帮助你理解语言的复杂性和如何模拟人类语言的行为。

然后,学习如何使用计算机来处理语言数据. 掌握诸如Python等编程语言,并学习如何使用自然语言处理库，如NLTK, spaCy, CoreNLP等.这些库提供了常用的文本预处理和特征提取工具，可以帮助你快速完成一些常见的文本处理任务。

接着，学习NLP的基本模型和方法.学习词袋模型、n元语法模型,还有词向量,LSTM等.这些模型和方法是NLP的基础，它们可以用来解决大多数NLP任务，如文本分类、命名实体识别和机器翻译等。

随后，学习新的、先进的NLP模型和方法.例如 transformer模型， BERT, GPT等，以及面向自然语言生成的模型和方法，如Seq2Seq, GANS等.这些模型和方法在NLP领域非常先进，在许多NLP任务中取得了显著的成功。

最后,实践和练习是非常重要的. 让你理论知识与实际应用结合,找到一些NLP相关项目进行实战,如参加NLP相关比赛或者参加一些开源项目. 这样你就可以在实际中运用所学知识,并与其他研究者和专业人士交流和合作。

总之,学习NLP需要系统性学习语言学基础知识、计算机知识以及NLP模型和方法，并不断实践和练习。通过系统性的学习和实践，你可以更好地理解和掌握NLP领域的知识，并在这个领域中取得进展。

自然语言处理(NLP)是人工智能领域从感知智能迈向认知智能领域最关键的技术之一。

自然语言处理融合了语言学、计算机科学、人工智能等多种科学，最主要的目的是解决“让机器可以理解自然语言”的问题。

要知道，认知智能到目前为止，都还只是我们人类独有的“特权”与技能，因此，被誉为人工智能皇冠上的明珠。

如果想系统学习并掌握自然语言处理这一技能，在东方林语看来，需要我们从理论与实战两个维度同步努力才可以。

必须掌握的一些理论知识

1.必须要掌握的一些数学基础知识

具体来说主要包括:微积分、线性代数、概率论和统计学四大基础课程。

尤其是需要掌握概率论、信息论、贝叶斯法则等这些最基本知识。

2.必须的机器学习知识

最优化模型是人工智能机器学习的“核心与灵魂”，几乎每个价值巨大的技术学习模型背后，本质上都是一个最优化模型。

科技抽象于生活，科技也是为了更好的服务生活。每个机器学习模型背后都是一个最优化问题。为了寻找这个世界里的最优解，我们需要掌握最大似然估计/最大后验估计、梯度下降法等基础知识。

为了让机器可以像人一样思考，对机器学习、深度学习等框架，要有一个系统的了解。

另外需要重点掌握逻辑回归/因子分解机，最大熵模型/条件随机变换场，主题模型、各种预训练模型等机器学习模型的相关概念、原理、优劣势、具体应用场景等相关内容。

必须掌握的一些实战知识

1.大数据相关的一些基础知识

具体包括Linux操作系统、分布式系统、Hadoop等计算机基础知识。

2.围绕NLP相关知识，需要掌握的一些术语。

具体包括如下术语与知识点:

tf/df/idf

IG/CHI/MI

PageRank

相似度计算

3.系统了解搜索引擎是如何搭建的

包括搜索引擎原理、搜索引擎架构、搜索引擎的核心模块等，并了解搜索引擎的最主要盈利模式，广告系统是如何搭建的。

4.了解如何让机器猜的更准

为了让机器猜的更准，需要掌握几种关键的算法。比如:

基于协同过滤的推荐算法

基于内容的推荐算法

混合推荐算法

让机器理解人类的语言，是一件非常困难的事情。比如词法分析、句法分析、语义分析、知识库等，每个环节都很关键，任何一个环节机器“理解”不到位的话，就会“失之毫厘差之千里”。

借助自然语言处理与知识图谱等这些人工智能领域的细分技术，实现从感知智能向认知智能的迈进。

总结来说，想要系统的学习并掌握自然语言处理这个技能，需要我们多学习、多思考、多实战……