跨专业自学NLP，这个90后撸出了开源类库HanLP，已在GitHub收获1.5W星

谈到 NLP 现在发展中的挑战，何晗表示，NLP 现在最大的问题是难以表示世界知识，举个例子，每个人都有一套对物理世界的认识，但计算机只有一些符号语料。“人们都说百闻不如一见，目前的 NLP 系统别说见了（机器视觉），连闻都很少闻（语音处理）”。

但就学界的前沿动态而言，在模型结构的探索上 AutoML（自动设计神经网络），以及在知识工程上的自动构建知识图谱， 都是未来可预见的发展趋势。

就工业界而言，未来机器学习工程师的岗位反而会减少，因为神经网络可以自行设计神经网络， 就不需要这么多工程师手动设计了。到时候，软件开发将进入 2.0 时代，不用再写代码，而是标注数据。标注数据丢给神经网络学习模型，模型的结构也是神经网络自动探索出来的，这个模型用来解决实际问题。软件工程师不需要写一行代码，或者说，他们标注的数据就是他们的代码。神经网络是他们的编译器，训练出来的神经网络是他们编译后的程序。正如编译器可以编译编译器一样，神经网络也可以训练神经网络。这就是未来最有潜力的技术。

现在读到博士了，何晗的生活依旧简单，除了日常学习，他最爱的还是动漫和游戏。

维护 HanLP 之外，何晗还业余经营着一个名为“码农场”的博客，用于自己的课程笔记分享。由于太忙，这几年“码农场”的更新频率已经降到了以“年”为单位，不过，日常仍有数千粉丝来这里翻阅资料。

从该博客的一隅，或许可以一窥何晗的另一面。

在“码农场”的资料介绍处，何晗称自己是一个算法初心者。大二时兼职开发 HanLP，何晗常常一个人坐在教室忙活，同学们完全不知道在干什么，“大部分女同学认为我就是个码农，修电脑的那种；有的男同学觉得我很 low，有的觉得我很酷“，何晗从来不解释，他觉得做自己就好了。

他亦是一位算法坚守者，从兼职接触到如今锁定研究方向，他一直在自己喜欢的领域保持专注。采访最后，何晗告诉我们，毕业后，他会选择继续扎根学术。

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（编辑：西安站长网）

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