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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、**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!
说个正事哈
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专辑 | 李宏毅人类语言处理2020笔记
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