自然语言处理怎么最快入门？
GitHub上出现了一套NLP课程，目前已经获得了2200多颗星。 课程为期13周，从文本嵌入分类开始，讲到Seq2Seq，再到机器翻译、对话系统、对抗学习等等，内容丰富。入门选手可以考虑。 每周的课程，除了课堂视频之外，还有讨论课，大家可以 (用英文) 提问。已经讲完的课程带有视频和Python笔记，另外还有课后作业笔记。 现在，还差第12、13周，就要完结了。 课程大纲如下： 讲座：介绍文字嵌入、分布式语义、LSA、Word2Vec、GloVe的用法和使用场景。讨论：单词和句子嵌入。 讲座：文本分类。文本表示的经典方法：BOW，TF-IDF。神经方法：嵌入，卷积，RNN。讨论课：卷积神经网络的薪酬预测; 解释网络预测。 讲座：语言模型，N-gram和神经方法; 可视化训练的模型。讨论课：使用语言模型生成ArXiv论文。 讲座：Seq2seq：编码器 - 解码器框架。Attention：Bahdanau模型。讨论课：酒店和宿舍描述的机器翻译。 讲座：结构化学习 (Structured Learning) ，结构化感知器，结构化预测，RL基础知识。讨论课：POS标签。 讲座：期望最大化和单词对齐模型。讨论课：实现期望最大化。 讲座：机器翻译，回顾PBMT的主要思想，过去3年NMT开发的应用程序特定思想以及该领域的一些开放性问题。讨论课：学生演讲。 讲座：网络学习的内容和原因：“模型”永远不仅仅是“模型”！NLP中的多任务学习，如何理解，模型表示包含哪些信息。讨论课：通过与其他任务共同学习，提高指定实体的认可度 讲座：一般理论。示例加权 (Instance Weighting) 。代理标签(Proxy-Labels) 方法。特征匹配 (Feature Matching) 方法。类蒸馏 (Distillation-Like) 方法。 讨论：让通用的机翻模型去适应特定的领域。 任务导向的对话系统 vs 一般对话系统 (Task-Oriented vs General) 。任务导向系统的框架概述。一般对话：检索与生成是两种方法。针对一般对话的生成模型；针对一般对话的基于检索的模型。 讨论课：基于检索的简单问答。 讲座：先复习生成模型。后面讲生成对抗模型 (GAN) ，以及变分自编码器 (VAE)  ，以及这些东西为何重要。 TBA。等等，等等就会更新的。 这份NLP教程一共有5位作者，其中一作小姐姐Elena Voita是俄罗斯AI公司Yandex的研究员，专供NLP、机器翻译方向，今年还发了一篇关于文本识别和机器翻译的ACL论文。 Elena Voita目前在阿姆斯特丹大学读机器学习、NLP方向的博士，同时还是爱丁堡大学访问博士。 GitHub：https://github.com/yandexdataschool/nlp_course Jupyter：https://mybinder.org/v2/gh/yandexdataschool/nlp_course/master — 完 — 欢迎大家关注我们的知乎号：量子位