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NLP 课程怎么学

作者: 莫烦 编辑: 莫烦 2020-08-30

学习材料:

简介

Nature Language Processing 简称 NLP,中文是自然语言处理的意思。但这个NLP并不是一种模式,也不是单单一种模型, 他是由很多方式很多算法组合的一个综合体。传统的方法往往通过统计学的方式完成对语言的初级加工、应用。但是现在我们通常用深度学习的办法, 想让模型去理解语言,然后基于这个理解产生不同的应用面。虽然当前的深度学习归根究底还是用的大数据,做的统计学的工作,但是它相比传统的统计学, 能拥有更加深层次的语言理解能力。

课程介绍

这一系列NLP的课程,我们会从最原始,最基础的搜索场景说起,让你知道我们天天都要使用的搜索,它背后的原理是什么。从统计学的角度来观察搜索是怎么样理解语言信息的。 搜索也能用上深度学习,不过,受限于真实环境的限制,比如网速,计算速度,用户体验等问题,传统统计学在搜索中依旧占据很重要的地位。

接着我们将要逐步进入深度学习的语言理解领域,依次介绍当今最厉害的深度学习模型,以及他们是怎么样一步步被优化,优化的策略和想法又是什么。 其中就包括了 word2vec, seq2seq, attention, transformer 这些优秀的深度学习模型。

从应用层面展开,涉及了词语理解,语句理解,语言生成等, 在最后一节内容中,我们再扩展延伸出NLP更多的方向供大家参考。

要求

在进入这个教学系列之前,我假设你已经具备了以下条件,不然可能会吃不消。如果没有以下基础,你可以从莫烦Python的学习导图中补缺, 或者在网上找材料补缺。

  1. Python基础语法
  2. Numpy pandas 等数据处理
  3. tensorflow 做神经网络

有了这些基础,你就可以开启NLP的愉快学习之旅了。

招募贡献者

这系列的教学都是使用tensorflow来写的,基于目前学术界工业界上还是有很多使用pytorch的同学,我想汇集大家的智慧,为开源做贡献,欢迎大家在学习的过程中, 可以自己尝试着将tensorflow的网络转换成pytorch版本,用GitHub pull request 的形式贡献自己的力量,造福更多的自学者~ 谢谢贡献者~

PS:因为现在Tensorflow和Pytorch基本上没有多大差别了,想学习使用Pytorch的同学可以看我的这个教程

降低知识传递的门槛

莫烦的对教育的态度是: 降低知识传递的门槛,不希望给"学习"设置金钱障碍。 这是我花大量业余时间贡献 免费 AI分享的原因。 通过 【赞助】 能及时让我看到你对 【莫烦态度】 的认同,我也更有理由坚持下去。

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