1樓：阿良
這兩個的區別在於閱讀理解是乙個具體的nlp任務，而知識圖譜是乙個大的方向。
閱讀理解作為乙個具體的任務，相對知識圖譜來說上手更快，熟悉深度學習的話，找乙個資料集和乙個開源模型一下午就能把整個流程搭好，跑出個初步的結果。
知識圖譜是個很大的方向，裡面有知識體系構建（本體構建）、知識抽取（實體、關係、屬性抽取）、知識融合等各種子任務，所以它更是乙個體系工程。上手相對更慢，但是可以學習到的東西會更多，基本上自然語言處理的相關技術都會涉及到。
不過題主還得考慮單位的具體情況以及這兩個方向在單位內部的重要程度，如果單位比較大，做nlp的人很多，領導也是nlp出身做知識圖譜更有前景。如果nlp工程師個位數，領導也不懂行，只是跟風的話，做乙個具體任務可能更有前景。
2樓：
知識圖譜吧，KG和自然語言處理結合很密切的，文字的分類、相似度計算，序列標註，資訊抽取等技術都會涉及到。以後無論是繼續做圖譜，還是轉nlp演算法崗，都是很好的。
3樓：Andy
從兩個維度去考慮
乙個是任務型別，自然語言處理領域大概可以分為文字分類，序列標註，閱讀理解，文字生成，文字相似度等幾個。
另乙個是產品型別，而自然語言處理落地的形態無非是問答系統，搜尋，推薦，知識圖譜，翻譯等等。
4樓：薛丁格的豬
個人認為現階段選擇影象+NLP方向很好。為什麼這麼說呢？目前影象火爆，NLP還有很多問題待解決，但是未來前景好。綜合起來想一想就很清楚為啥推薦這麼選了
5樓：澤宇
閱讀理解的話主要設計常識推理的內容，應該NLP的長期發展方向，我個人是研究知識圖譜，感覺這個方向是乙個更為寬泛的技術，可以和其它很多技術結合起來實現一定的推理能力和可解釋性，目前在具有充足結構化資料的情況下可能也更容易落地。
6樓：AI Cook
個人認為這兩個都是NLP當前較好的方向，不過從落地和應用層面來看，我個人更會選擇知識圖譜方向，畢竟知識圖譜應用方面更廣，能結合的應用廣度更寬，但是知識圖譜需要更多的資料，還需要界定好邊界範疇，不然也不太好做。
Good Luck!
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