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，看准须要实现的目标

不管科研还是工作。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，就可開始着手做东西了。

分析数据乃其一比較重要的一步，至少卤主这么认为，尽管没做出几个大的东西。分析数据。了解数据特性，知道其是如何的格式，是否有异常数据，数据是否足够多，是否须要引入外部数据（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開始行动。

三、结合方法取特征

特征分析。重要的一环。

四、优化程序调试參数

从第二步就要開始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，改了个參数，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。。。。。。