请问自然语言处理 几个方向做研究是否热 以及工作的话工资？

Question

大三了 学校有做自然语言处理厉害的老师，然后准备去做---因为学校还有做数据库厉害的老师，但是做的方向不喜欢，所以就做这个。。。想尽量出篇论文在大四之前
1、机器翻译

2、语义分析
3、文本挖掘
就以上三个方向，问题：
1、哪个用到的机器学习的算法更多？
2、哪个出论文容易点？我只有一年时间
3、做文本挖掘对以后做数据挖掘有多大帮助？他们常用的算法一样么
还有，自然语言处理工资怎么样？本科去工作，硕士去工作都谈下啊 谢谢

Answer 1

机器学习是非常成熟的方法，你提到的三个方向都有很多的用途，但是机器翻译最多
那个论文都不容易，尤其是本科，想写点东西并不容易，关键是实验需要很长时间
文本挖掘是数据挖掘的一个部分，现在有比例越来越大的趋势。

不过，现在主流的研究方法是统计方法，可能和你要用的方法不一样。
由于文本挖掘处理的大部分是非结构化数据，统计更合适一些

坦白的说，本科毕业的自然语言处理往往就转行了，用人单位看重的往往是你的分析能力和计算机能力，专业上太浅了。硕士有点两难，如果想做这个专业，一定要博士毕业，至少在工作中也要把博士读出来。只凭硕士这个文凭，在小公司还可以，大公司基本上就是给专家打下手了

待遇没有特别的，现在各专业差异不大追问

其实想去做数据挖掘，但是学校没有做这块的老师，所以想做NLP学习机器学习的算法，请问自然语言处理的哪个方向更接近于数据挖掘，用的机器学习的算法更多？

追答

我个人以为，凡是涉及要使用大量标注语料库的，都需要使用机器学习
所以，机器翻译、句法分析、声音和文字的转换等，都会用到很多的机器学习