为了能够使用和培训斯坦福NLP进行意图分析，我需要了解NLP的哪些知识？

任何书籍、教程、课程介绍都将不胜感激

我需要知道我需要在多大程度上了解NLP，以便能够理解斯坦福NLP，并训练它为我的商业情绪分析应用程序进行定制

我的目标不是从事NLP职业或成为NLP专家，而是尽可能精通NLP，以便能够正确理解和使用开源NLP框架，并为我的应用程序培训它们

对于这一级别，需要什么NLP学习/培训

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我也在学习c#和.net。

首先：要简单地使用情绪模型或对现有数据进行训练，没有太多的背景知识需要学习：

• 标记化
• 选区解析、解析树等
• 基本机器学习概念（分类、成本函数、培训/开发集等）

这些都是有很好证明的想法，都是谷歌提供的。浏览一下（斯坦福大学的人制作的）这本书，或许也值得一读

在此之后，重要的任务是理解CoreNLP中的RNTN情绪模型是如何工作的。我想，您不需要完全掌握数学知识，但要理解算法的基本递归性质很重要。最好的资源当然是资源（老实说，没有其他的了）

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要训练自己的情绪模型，您需要自己的情绪数据。生成这些数据不是一项小任务。斯坦福情绪模型的数据是众包的，如果你想收集接近相同规模的数据，你可能需要做类似的事情

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RNTN情绪报告（链接在上面）给出了数据格式的一些细节。如果您真的希望创建自己的数据，我很乐意对此进行进一步的阐述。

我认为您应该简单地理解监督学习、非监督学习的概念。此外，一些Java知识可能会很有用。

非常感谢您的回答。我想要构建的是一个算法，它可以分析特定关键字的twitter推文数据（数千条推文），并分析过滤这些推文以找到具有特定意图的人。例如，我想为从twitter上抓取的关键字“NLP”的10K推文算法提供信息，我想让该算法过滤并提供打算“学习NLP”的推文数量（无营销MSG，实际用户）。我没有任何NLP和学习编程的背景。你建议我如何继续？学习Python，然后学习斯坦福cors？获取数据不是问题。问题是从头开始开发这个算法（使用开源NLP frameworks0过滤上述需求的日期是。建议使用Python NLTK库满足此需求还是斯坦福库？您提到的上述步骤是否适合我上面提到的项目？您提到的链接更多地分析了积极、消极或中立的情绪。）关于某件事。在这个项目中，目标不是找到积极的、消极的或中立的。但这里的目标是提及一个关键字并过滤数据，以在数据中找到所提及关键字的特定意图？查询的关键字也可以是“学习nlp”、“学习nlp”，等等。但这里的目标是过滤大数据中的广告和出于其他原因提到这些关键词的人（例如，有人对某人说“学习nlp”，我们不希望这样）发现实际用户。也许该项目更多关于IR（信息检索）而不是情绪分析。这方面的学习也应该按照你提到的方式进行？一个很好的开始是免费的在线学习。这是使用NLTK工具包对Python中NLP概念的温和介绍。Re:你的“意图分析”应用程序，这根本不是一个容易的问题。你需要将“意图”的概念形式化，并进行开发一种从表面文本中提取这类信息的新算法。一个更可行的目标是找出明确表示的意图（如“学习NLP”的文字语句）及其主语/宾语参数。