计算机视觉、NLP自然语言处理和推荐算法哪个前景更好一些( 二 )
■网友
泻药
【计算机视觉、NLP自然语言处理和推荐算法哪个前景更好一些】 短期推荐（2年），中期CV（5年），远期NLP（10年）。
因为推荐最成熟商业化落地最好，但逐渐进入红海。
CV其次，NLP最不成熟。
需求都很大，越成熟的行业竞争越激烈，而且基本发展到一定程度都在拼语义认知，也就是NLP在解决的核心问题，即怎么让机器跟人类沟通。
所以某种角度来说，NLP相对站在更高的位置。
■网友
推荐。nlp在我有生之年很难被“业务人员”所接受，特别是不经他们人工审核的。。。给推荐做标签或者表征向量，为啥不直接去干推荐算了。
■网友
得人觉得把cv和nlp结合起来有很大的发展空间。因为目前的NLP都是基于语法的浅层语义理解，好一点的加上上下文和一些不完善的知识图谱。用这样的系统来理解人类复杂的思想、情感和意图，结果是显而易见的。如果加上CV的信息并加以融合就可以大大增强NLP在意图、情感方面的理解能力。这个应该是一个不错的方向，有能力可以尝试一下。如果对自然语言理解感兴趣的话，可以关注一下我在个人主页《智能机器人》一书的连载，我们准备以关注者为基础建一个微信群来讨论一下人工智能的“牛顿”理论和应用，谢谢。
■网友
毫无疑问计算机视觉方向更好，
中国企业：商汤科技C轮融资6亿美元，阿里巴巴淡马锡苏宁等参与投资_财经_腾讯网计算机视觉方向的大公司多了去了，投资过亿的也不再少数，nlp领域还没怎么留意到有哪个比较大的公司，相对来说cv领域落地的商业项目和应用场景要远远多于nlp领域
■网友
两者相铺相成，共同发展才会使得人工智能有大的进步，诚然现在计算机视觉发展比NLP好点，但是两者的发展远远不够，大家不应跟着大牛大公司跑，很多应用场景处于发展的处级阶段。
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