NLP技术路线图是自然语言处理学习进阶的指南（思维导图），适合对自然语言处理感兴趣的学习者，帮助他们全面了解这一领域的整体框架。这份路线图覆盖了从基础的概率统计到最先进的自然语言处理模型的所有相关内容。它分为四个部分：概率论与数理统计、机器学习、文本挖掘和自然语言处理，这些部分层层递进。

概率论与数理统计 这部分内容帮助学习者打下坚实的数学基础，为后续学习提供必要的工具和方法。

机器学习 这里介绍了机器学习的基本概念和常用算法，使学习者能够理解和应用各种机器学习技术。

文本挖掘 文本挖掘部分涵盖了如何从大量文本数据中提取有用信息的方法和技术，为自然语言处理打下坚实的基础。

自然语言处理 自然语言处理部分详细讲解了如何利用机器学习和文本挖掘的技术来理解和处理人类语言的各种问题。

参考资料

• ratsgo的博客提供了丰富的文本挖掘资料。
• (韩语) 提供了关于文本挖掘学习资源的文章。
• Christopher Bishop的《模式识别与机器学习》是一本经典的教材。
• Young等人（2017年）的论文探讨了基于深度学习的自然语言处理的最新趋势。
• mihail911收集了一系列自然语言处理实践者的精选论文。

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