博主带你两个月入门自然语言处理~

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每日英文

Tired of life, a smaller part comes from the living, a smaller part comes from comparison.

生活累，一小半源于生存，一小半源于攀比。

Recommender：云不见

因为自己实验室的准研一师弟们还未开学但基本都已经入门NLP了，所以想到号里应该还有大量还在NLP门口徘徊、急需嗷嗷待哺的伙伴们，就制定了如下NLP入门计划！

完全义务哒，请放心食用啦！嘿嘿~

目标

9月22日完全入门，能上手项目和着手自己的科学研究。

具体安排

Python

短时间完全上手，很简单。

 

深度学习&NLP基础

• 了解深度学习神经网络基础数学知识（正向传播、反向传播、梯度下降、激活函数、softmax、损失函数等各种细节）（1周）

• 掌握CNN，并写一个文本分类器，调参到最佳值（推荐：论文Convolutional Neural Networksfor Sentence Classification，使用深度学习框架PyTorch）（2周）

• 掌握RNN、LSTM，并写一个分类器，调参，得到新的结果。（1周）

• 掌握Attention，并添加到LSTM里，再次优化分类器，调参，得到新的结果。（1周）

• 了解NLP基础任务，知道深度学习的广泛用途（1周）：

  基础任务：分词、命名实体识别、词法分析、依存句法分析、语义角色标注、意见角色标注等

  上游任务：情感分析/意见挖掘、命名实体识别、机器翻译、人机对话等

• 了解Transformer、BERT（尽量会使用）（1周）

• 了解GNN（了解GCN、GAT等）（1周）

然后，就可以开始看论文，找自己的喜欢的研究方向吧~

参考学习路径

• bilibili上很多视频网站，推荐吴恩达机器学习、深度学习课程；以及林轩田、李宏毅的机器学习、深度学习课程。

• stanford nlp cs224d 课程

• 邱锡鹏：《神经网络与深度学习》https://nndl.github.io/

• 学会做笔记，整理学到的东西

大家留言补充其他学习路径撒！

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推荐两个专辑给大家：

专辑 | 李宏毅人类语言处理2020笔记

专辑 | NLP论文解读

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整理不易，还望给个在看！