自然语言处理的数学要求是什么？

Question

我尝试环顾四周，但在进入 NLP 之前，我似乎找不到我需要什么数学的答案。我希望在进入 NLP 之前能够打下坚实的数学基础。

根据我收集的信息，主要是：概率、一些统计、离散数学

感谢您的时间。

Answer 1

与大多数领域一样，一旦深入研究，您就会发现“NLP”这个标题涵盖了相当广泛的子领域。根据您想要完成的任务，数学要求会有很大差异。因此，有关您的目标的更多详细信息会有所帮助。

也就是说，我可以讨论解析和我有一些经验的相关领域，并对其他一些领域提供非常笼统的评论。

您会发现离散数学和自动机理论在任何计算机科学学科中都很有用，因此您不会出错。

有些 NLP 工作更接近语言学或心理学，而不是计算机科学。因此，如果您感兴趣的话，一些语言理论可能会有所帮助，并且一些统计假设检验的背景（您可能会在社会科学系找到的那种应用统计数据，尽管越严格越好）。

对于形态学、标记、解析和相关领域，一些概率论是有帮助的（就像思考动态规划的经验一样，尽管这不是真正的数学背景）。如果您正在做任何涉及机器学习（这是 NLP 的大部分）的事情，那么理解一些线性代数会有所帮助。

也就是说，如果您的目标更加实用，那么您可以通过应用现有工具来完成很多工作，而无需详细了解底层数学（如果您需要的只是一个分类器，则不需要任何线性代数来训练 SVM） 。