學歷
2003年至2007年，我在清華大學學習計算機科學與技術，獲得學士學位。
2007-2065 438+02在清華大學計算機科學與技術專業學習，獲博士學位。
商業經驗
2012-2014，在微軟亞洲研究院工作，從事人工智能和自然語言處理。
2014-至今在百度公司人工智能研究所工作，負責自然語言處理和機器學習的研發。
自然語言處理技術在人工智能中的應用
自然語言處理是人工智能的壹個重要分支。它涉及計算機對人類語言的理解和生成，是實現人機交互、智能客服、智能翻譯、智能寫作等應用的關鍵技術。
步驟1:文本預處理
在自然語言處理之前，有必要對文本進行預處理。預處理的主要內容包括停用詞去除、分詞和詞性標註。
步驟2:特征提取
特征提取是自然語言處理的關鍵步驟。常用的特征提取方法有詞袋模型、TF-IDF模型、Word2Vec模型等。
第三步:模特訓練
模型訓練是自然語言處理的核心步驟。常用的模型有樸素貝葉斯模型、支持向量機模型、深度學習模型等。
步驟4:應用場景
自然語言處理技術可以應用到很多場景，比如智能客服、智能翻譯、智能寫作等等。其中，智能客服是自然語言處理技術應用最廣泛的領域之壹。