我是在家裡自學人工智慧，機器學習的相關知識。所以，難免過程中會走一些的彎路。 在目前整個社會學習人工智慧熱情高漲的情況下，很多人加入了學習隊伍。但也感覺到，大家都在追時髦，追流行。比賽誰學會了新的什麼模型，有什麼新的調參技巧。 而忽視了基礎知識的學習。 很可笑的，目前很多做nlp的人，其實並沒有自然語言的基礎知識。比如（語法理論，語法分析，詞法分析，詞性標註等）。
個人認為如果對語言本身的組成成分，結構層次等都沒有乙個基礎的，清晰的認識和了解。 而是盲目的崇拜dnn，拿到乙個不知道怎麼弄出來的分詞表，就開始著急上手建模，調參。 簡直太可笑了。哈哈哈。 所以，建議所以打算再人工智慧領域深挖的人，一定要注重基礎知識的學習和掌握。只有對所研究物件的基礎組成部分，結構層次等有了清晰的認識後。才能在後面的研究中抓住問題的本質，才能走在正確的研究道路上。
個人淺見，目前絕大所屬自然語言模型的研究，不管是建立在統計模型上，還是神經網路模型上的。 基本都是錯誤的，他完全不符合自然語言本身的邏輯和結構。 如果研究方向偏了的話，大家都是在浪費時間啊
由alpha go 掀起的整個社會對於深度學習盲目崇拜的新高潮。我想說，alpha go 本質上也還是乙個模型。 之所以深度學習在識別領域有不凡的表現，是因為本身的維數相對單一，而這和dnn的結構剛好能夠契合。 說破了也還是乙個單一函式的擬合。沒有形成系統。
而自然語言，作為生命演化後期，高等生物所特有的進化產物，並不是憑空出現的，而是乙個搭載在生命演化過程中，各個完整單一模組整體系統上的。 某種程度上是乙個系統的整個。而系統的整合，其實就是人類思維的過程。 語言則是人類思維過程中對外界的輸出的一部分。
由此，可以看出，目前所流行的關於自然語言的研究，是多麼的荒謬，多麼的大錯特錯。
學習的過程中，想到**，寫到**。表述混亂，請見諒。 本人對於自然語言的研究，有些新的想法。稍後發出。
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