NLP，曾亮老师的NLP学习历程是怎样的？
随着曾亮NLP老师的长大成人，他越发清楚地认识到，成年人的这些烦恼主要来源于内在世界的矛盾与复杂。他迫切的希望找到一门系统的学问，能够帮助成年人、未成年人脱离自我烦恼，找到内心的平和与幸福。直到他在河南信阳看到了有关NLP课程的书籍，随着了解的深入，他越发觉得这门课程简直是太符合他的需求了。但是当时国内像是河南信阳关于这方面的课程还很匮乏，国外的课程却很丰富。所以，他毅然决然的放弃了打拼了多年的事业和大好的前景，只身前往国外，只为实现儿时的英雄梦。他先后拜师多位世界知名的NLP导师，从零开始学习。天资聪颖的他，为了将这门涵盖广阔、包容性极强的学问学透，以便传播给更多的人了解，花费了近十年的时间。这些年，经历过多少风雨和打磨，也许只有流逝过的时间知道。
NLP是什么意思？
NLP是自然语言处理（Natural Language Processing）的英文缩写，也称为自然语言理解，是一种人工智能技术，旨在使机器能够理解、解释、操作和生成自然语言。它是人工智能领域的一个分支，与计算机视觉、语音识别等技术一起构成了人工智能的三大核心技术之一。
作为一种跨学科的领域，自然语言处理通常涉及计算机科学、语言学、数学、心理学等多个学科。它主要包括文本处理、语义分析、自动翻译、问答系统、情感分析、文本生成等方向，目的是帮助计算机理解、分析、处理自然语言，以便实现自然语言与计算机的有效交互。
自然语言处理已经广泛应用于搜索引擎、机器翻译、智能客服、自动摘要、语音助手等领域，随着机器学习和深度学习等技术的不断发展，其应用也在不断扩大和完善。
nlpm是什么单位？
slpm和nlpm单位是完全相同的。在工程上一般用slpm，nlpm是不常用的。 slpm意思是标准升/分，nlpm意思是公升/分。标准升是国际的体积单位， 在常温常压下，1标准升=1升，所以两个单位是完全相同的度量。 SLPM： 英文stard liter per minute，即标准公升每分钟流量值，与lpm的通常无区别，但slpm规定了必须是常温常压状态下的标准公升，而lpm是指目前该物质的公升。
算法工程师的核心竞争力是什么？
问题的解决能力
问题的解决能力大部分入门的算法都容易把精力集中在模型上，无论是理论还是实践，但是却背离了算法本身所依托的背景。作为工程师而非科研人员，其核心价值在于解决问题而非研究模型，当一个问题能使用简单的规则策略去解决的时候，我们并不应该使用训练时间长、结果不可控、效果风险不明确的模型作为解决方案。
举例子，客服机器人大家都知道，对于算法而言可能就会开始看文本生成、对话机器人的知识了，但是实质上，一个“触发词-回答”的词典就能达到初版上线要求。命名实体识别在很多场景其实没有标注数据，模型根本无用武之地，语言模板规则、词典最大逆向匹配都是很好的方法，不必纠结于模型。
另一方面，解决问题的能力还要体现在逆境上，数据不全、数据质量不高、缺乏训练数据的时候，你要提出你的解决方案，尤其是在新项目下，这种场景很常见，能开天辟地的往往是高手，你具备这些能力才能够进一步进阶，除了研究模型本身，多想想类似“万一有XXX情况，这个方法还是否可行，不可行怎么办。
记住，用户对实现方法的高端低端是没有任何感知的，老板也是。
模型的优化能力
算法工程师的工作看着很简单，问题一来加模型调结构上线。
但问题是，如果模型效果不好，你该怎么办？换一个模型，调参？基本也是差不多的效果，大家看论文其实可以看到，在论文里模型的提升基本不会超过10个点对吧，所以换模型只能存在于微调中。那你就没辙了？这就是体现算法工程师优势的能力所在。
你可以：看看数据质量、数据量怎么样要不要提升。看看特征是否足够表征个体。标注是否正确。模型特性是否符合问题（例如RNN和CNN的适用场景）等等。
尤其是在NLP领域，整体非常黑盒，整个模型的流程相对固定，基本没有什么干预措施，所以你的选择会变得更少，如何能进一步提升结果，（新增人工特征、优化数据集、优化模型等）这个需要的是你的智慧和经验了。
顺风局谁都会打，逆风局如何化腐朽为神奇才是高手该体现的能力。
工程能力
这个概念有点模糊，简单举几个例子吧：
* 你的算法耗时多少，是否具备多线程的能力。（例如一般而言RNN系列模型的耗时都偏长）
* 算法如何部署，在线部分特征怎么构建和传入。
* 你写的算法复杂度多少，有没有优化空间。（例如用Trie树代替便利词表实现检索功能）模型的更新是热更新还是需要重启服务，生效时长等。
曾亮老师的nlp课程是一门什么样的学问？
曾亮老师的nlp课程也是教给我们的是一种思维模式。通过将那些成功人士的方法总结出来，从而使得我们也能学会更好的思考。正是这一点，让我开始反思自己过去的经历，而一些关于未来的决定，也有了更加清晰明确的判断。