独家|自然言语处理(NLP)入门指南
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  • 这不是科技
  • 2020-06-10 07:55:37 7

致谢

钟崇光博士参与了数据派THU于6月5日和6月8日发布的《逐步提升Kaggle竞赛模型准确度,以美国好事达保险公司理赔为例》一文的校正工作,并提出了许多建设性的意见。在此,数据派翻译组向钟博士表达诚挚的感谢!

作者:Melanie Tosik

翻译:闵黎

校正:丁楠雅

本文长度约为1100字,建议阅读时间约3分钟。

Melanie Tosik目前任职于旅游搜索公司WayBlazer,专注于利用自然语言处理技术提供个性化的旅游推荐服务。回顾她的学习历程,她为希望入门自然语言处理的初学者整理了一份学习资源清单。

学习资源推荐

在线课程

  • Dan Jurafsky 和 Chris Manning 的自然语言处理:这是一系列非常优秀的视频介绍课程。

  • 斯坦福大学CS224d:自然语言处理的深度学习:这门课程涵盖了高级机器学习算法、深度学习及NLP的神经网络架构。

  • Coursera:自然语言处理简介:这门课程由密西根大学提供。

图书馆和开放资源

  • spaCy:这是一个新兴的开源库,附带了炫酷的用法示例、API文档和演示应用。

  • 自然语言工具包(NLTK):这是一个适用于教学目的的NLP编程介绍。

  • 斯坦福CoreNLP:这是一个由Java开发的高质量自然语言分析工具包。

活跃的博客

书籍

  • 《语言和语言处理》(Daniel Jurafsky 和 James H. Martin):这是一本经典的NLP教材,涵盖了所有基础知识点,第3版即将出版。

  • 《统计自然语言处理基础》(Chris Manning 和 Hinrich Schütze):这是一本关于高级统计NLP方法的书籍。

  • 《信息检索简介》(Chris Manning, Prabhakar Raghavan 和 Hinrich Schütze):这是一本关于排名和搜索的优秀参考书。

  • 《自然语言处理中的神经网络方法》(Yoav Goldberg):这是一本深入介绍NLP的神经网络方法的书籍,附带入门书籍。

其它杂项

  • 如何在TensorFlow中构建Word2Vec模型:这是一份学习指南。

  • NLP深度学习资源:这是关于深度学习的顶尖资源的概述。

  • 最后的话:计算语言学和深度学习——论自然语言处理的重要性(Chris Manning)

  • 对自然语言理解中分布式表示的理解(Kyunghyun Cho)

  • 带泪水的贝叶斯推论(Kevin Knight)

  • 国际计算语言学协会(ACL)

  • 果壳问答网站(Quora):如何学习自然语言处理?

DIY项目和数据集

NLP在社交媒体上

希望以上资源能帮助您更好地学习自然语言处理。

    本文来源:图灵汇
责任编辑: : 这不是科技
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