目前从事的自然语言任务基本上都是属于分类性质的，到目前为止做的分类模型累计有10余个，本文主要总结从以下几个方面进行总结：

1. 数据收集和清洗
2. 数据标注
3. 模型选择、调优和评估
4. 模型上线和持续的跟踪
5. 常见问题汇总

我从今年5月份的时候产生了换工作的想法，到6月份开始准备，到7月和8月参加面试，差不多总共面了10家公司，有大的有小的，收到了4个offer吧，最终选择了一家大公司。现在回过头来从下面几个方面总结一下面试的过程。

最近在上下班的地铁上，刷完了一本书—《哲学家都干了些什么？》。

最近要离职了，老板要跟我聊聊，我一晚上都没有睡好，想着如何与他进行沟通，如何坚定自己离职的决心，避免被老板以希望，梦想啥的洗脑留下。

上周六8月24号，我去参加了CCF主办的一年一届的语言与智能高峰论坛，去听听学术界和工业界的大佬聊聊自然语言和人工智能。

语音识别是将语音信号转换为文字。语音识别应用广泛，如智能音箱，语音搜索，语音交互等。语音识别技术的研究已经超过半个世纪，从简单的语音片段匹配，孤立词的识别到基于统计模型和概率的HMM-GMM以及连续语音识别，目前已经发展到了用深度学习构建端到端的语音识别系统。

本文只是对使用Kaldi做语音识别的作业进行一个总结，并不会涉及太多原理的（我也不懂）。本文很多内容直接参考或借鉴了很多网上的资料，相当于做了一个整合，最后结合一个kaldi实践例子。

从开始学习人工智能以来，我一直在想人工智能到底是什么，一直尝试的去给它下一个精准的定义。

北京这几天实在是太闷热了，我去哈尔滨参加一下第七届全国社会媒体处理大会，顺便避个暑。下面主要介绍一下这几天的见闻。

毕业一年，也是工作一年，总是过着阶段性的焦虑生活，一来是想不清后面的路怎么走，目标在哪，未来要成为什么样的人。二是工作任务的阶段性，摇摆性导致始终不能专注于某一方面，导致个人技术定位方面的焦虑。三是对个人现状的焦虑，没钱，没资源，没人脉。四是两个都很倔的人在一起，感情生活时好时不好，谁都不肯让步。