preface:在走着走着的道路上，总会有些想法或者总结的念头，便想要记录下来，以备不时之需。ps:卤主搞自然语言处理相关，仅这块有些想法。
一、学好理论基础
卤主等有想法再些。
二、从数据入手，分析数据，看准需要实现的目标
无论科研还是工作，大同小异：做东西。在掌握基本方法(SVM, HMM, CRF, RF, LR等分类，聚类，回归工具)与工具（语言工具python，分词工具ictclas, crfsutie, libsvm等）之后，就可开始着手做东西了。
分析数据乃其一比较重要的一步，至少卤主这么觉得，虽然没做出几个大的东西。分析数据，了解数据特性，知道其是怎样的格式，是否有异常数据，数据是否足够多，是否需要引入外部数据（人名、地名字典，停用词表，疾病名数据库MESH等等）。
对数据进行分析，学会用中间数据，剔除异常数据，在清理后的中间数据开始行动。
三、结合方法取特征
特征分析，重要的一环。
四、优化程序调试参数
从第二步就要开始coding，程序太慢了，跑一遍花了几个小时才看到结果，等你调试完了，改了个参数，又跑，又是几个小时，肯定不行的了。此为其一：能保证程序较快地跑完，得到结果，不断地调试。
待续。。。。。。
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