自然语言处理更像是一门学科，而推荐系统更像是一门应用。所以你在学推荐系统的过程中会用到机器学习、数据挖掘可能还会用到自然语言处理的东西，而自然语言处理可能更加有自己的一套理论，不过也会用到机器学习、数据挖掘的技术，但可能不会涉及推荐系统的东西。
NLP算法指的是自然语言处理算法，它是利用计算机技术和数学方法处理和分析自然语言（人类语言）的一种方法。NLP算法可以用于文本分类、情感分析、语言翻译等各种任务。如文本分类算法可以将一篇文本划分为不同的类别，情感分析算法可以判断一个文本表示的情感是积极的还是消极的。NLP算法的发展将高度改善我们与机器交互的体验，例如通过智能助手与人机交互，能够让我们更方便快捷地获得信息和服务，以及在搜索引擎、社交媒体、电商平台等方面得到更优质的体验。
NLP是一套技术，也可以说它是一套模块，也可以说它是一套方法，无论如何，NLP就是能神奇地让你的生活变的更好的东西，有如现代伟大科学的创见，或如古代先知的洞见，是的，NLP就是那么神奇，它能带给你生活的全面提升。 很多人问我：为什么要学NLP？
无论你想追求卓越、使自己心灵平静、完美的表现出你的能力、或让自己更有修养，全部的解决之道就是NLP。
难道NLP就是全部吗？……不，绝对不是，甚至NLP只是事物的一小部份，但是这一小部份却恰恰是钥匙，就算一个人发现了堆满金山银山的宝库，如果没有钥匙开门去拿就等于零，不是吗？而这钥匙，就是NLP。
主要是聊基础算法知识和代码题。
我来说两句，算法岗根本就不应该定绩效。
算法岗一般是怎么定绩效的？一般公司技术经理要求算法优化一版比一版效果好，而这一周期的时间一般是一到两周。假设公司的推荐算法团队有 20 个人，我们行业有 30 个需要推荐业务的公司。那总共就是 600 人，初始 MAE 是 0.85 , 要求每个星期出一版新算法。 2 年之后就会有 100 个版本的算法，每个版本 MAE 降 0.01 。只需要 2 年的时间，MAE 就降为 0 了，推荐系统领域被终结了！事实上全球做推荐系统的工程师远远超过 600 个，而且做了 30 多年，产生的模型在百万以上，如果真的每一版算法都在进步，推荐系统所有的问题都早就被我们解决了！
所以，真实的世界是，算法优化根本就不可能是持续改进的一个过程！
算法设计不持续改进就没有价值吗？看看 CVPR 上的人脸识别论文，MagFace, CosFace, VirFace 等等这些人脸识别算法，其实都没有达到行业最高准确率水平，却依然在顶会发表了。为什么？因为算法指标的提升不是做算法的唯一目的！也不应该成为算法考核的唯一指标！
NLP算法工程师的经验和算法工程师的经验没有太大差别。
NLP的发展并不是那么快。
如果没有实际的业务需求，NLP的实现或产品功能不如其他领域那么大，所以NLP工程师可能会面临相对较多的挫折，当然也面临更多的机会。
实际上，算法工程师的经验非常重要，两个人认为这是积累和反思，通常花更多的时间阅读纸张来重现一些实验，而不会浪费你的表现和时间;问题经常得到解决需要的是经验和灵感。
这两点通常都是从积累和反思中得出的。
因此，当你处于最佳位置时，要认真思考。
不要拘泥于时间，形式和位置。
当你下班或放松时，你经常可以激发灵感。
因此，重要的是要保持对问题的关注程度。
不要在压力下压力自己（当然，前提是你已经做了足够的积累）。
答nlp算法工程师是知名互联网企业常见招聘岗位，从业者需要具备相关专业学习经验，能够熟练运用python、java等编程语言，熟悉主流深度学习框架，部分用人单位要求从业者具备良好的英文应用能力。nlp算法工程师工作内容包括：
1、根据客服部门提供的聊天数据进行需求分析，研究深度学习的文本相似度算法；
2、与公司其他部门配合，完成研究智能问答系统的构建，包括多轮会话、任务机器人、智能搜索等功能；
3、参与客服聊天语聊的数据挖掘工作，制定数据标准化处理流程；
4、从产品应用角度，利用数据挖掘、自然语言处理等技术解决实际工作中遇到的问题；
5、负责大规模互联网文本数据的分析与挖掘工作
需要学以下工作
1、机器学习算法：LR、SVM、DT、BOOST、K-MEANS、crf
2、深度学习算法：cnn、rnn、lstm、attention、transformer、gpt、bert
3、词向量的表达方式：one-hot、词袋、w2v、fasttext、glove、elmo
4、序列问题：分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析
5、其他：基于机器学习的预处理、基于深度学习的端到端、关键词提取、停止词
6、知识图谱
自然语言处理（NLP）算法工程师是研究和开发使计算机能够与人类语言进行交互的算法和技术的专业人士。他们工作的项目包括机器翻译、自动摘要、自动问答系统、人机对话系统、情感分析等。这些项目在日常生活、商业和政治方面都有广泛的应用，例如智能客服、新闻摘要、社交媒体分析、安全检测和数据挖掘。
NLP算法工程师需要使用NLP工具和技术处理大量数据，并将这些数据转化为有意义的信息和知识，以帮助人们更好地理解和处理自然语言的功能和特性。
成为自然语言处理（NLP）算法工程师通常需要在计算机科学、人工智能、或者相关领域取得学士或更高学位。以下是一些常见的相关专业：
1. 计算机科学：这是最常见的选择之一。计算机科学专业提供了编程、数据结构、算法等基本知识，这些知识在NLP领域非常重要。
2. 人工智能：人工智能专业更加专注于机器学习、深度学习、自然语言处理等方面的知识。这些知识对于开发NLP算法工程师至关重要。
3. 数据科学：数据科学专业提供了数据分析、统计学、机器学习等方面的知识，这些知识在处理自然语言数据和训练NLP模型时非常有用。
4. 计算语言学：这是另一个与NLP密切相关的专业。它涵盖了语言学、计算机科学、统计学等多个领域的知识，对于理解语言结构和设计NLP算法非常有帮助。
无论选择哪个专业，重要的是要掌握编程技能、机器学习和深度学习技术，以及对自然语言处理领域的深入理解。同时，进行相关实习和项目经验也是非常有益的。
