关于非主流自然语言处理的问题，小编就整理了2个相关介绍非主流自然语言处理的解答，让我们一起看看吧。
自然语言处理和图像处理哪个更容易发文章？差不多，如果发一般文章，这两个都是热点，都很容易发。
如果发高水平的，都要跑很多数据集，达到state-of-the-art的水平，难度都挺大的。
但就国内评价体系来说，图像处理的占了不少便宜，有些自然语言的很高级别的会议或期刊（如ACL）都进不了CCF的A类，而图像处理中有些比较垃圾的可能也在CCF的C类里面。
B和C类里面，一般自然语言处理的要比图像处理的牛一些。
在自然语言处理可分为哪两种？自然语言处理又划分为两个部分：自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）和自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）。
自然语言目前有两种处理方式具体如下：
1.基于规则来理解自然语言，即通过制定一些系列的规则来设计一个程序，然后通过这个程序来解决自然语言问题。输入是规则，输出是程序；
2.基于统计机器学习来理解自然语言，即用大量的数据通过机器学习算法来训练一个模型，然后通过这个模型来解决自然语言问题。输入是数据和想要的结果，输出是模型。
到此，以上就是小编对于非主流自然语言处理的问题就介绍到这了，希望介绍非主流自然语言处理的2点解答对大家有用。
