如何入门NLP_nlp入门 csdn

作者：运维做开发 | 2024-07-10 07:22:19

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nlp入门 csdn

Dependency Parse tree visualized by displaCy

有时候当我被一个问题问到两次的时候，我就觉得我应该把对这个问题的回答整理成一篇文章。基于这个原因和为了节约我未来的时间，今天我就对“如何入门NLP”这个话题，写成了一篇文章。

在你阅读下面的资料之前，我想说明一下。这个资料可能只是一个非常通用的入门材料（也可能不是很完整）。为了避免阅读大量的材料，我对每个资料都做了一个简单的描述和难度评估。编程语言，我推荐使用 Python 。

Dan Jurafsky & Chris Manning: Natural Language Processing [一个很好的视频课程]
Stanford CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing [该课程包含很多优秀的机器学习算法，深度学习和神经网络架构在NLP中的应用]
Coursera: Introduction to Natural Language Processing [NLP的入门课程 the University of Michigan]

Speech and Language Processing (Daniel Jurafsky and James H. Martin) [经典的NLP书籍，包含了所以的基础知识点，第三版也马上要出版了]
- Foundations of Statistical Natural Language Processing (Chris Manning and Hinrich Schütze) [很多先进的统计NLP方法]
Introduction to Information Retrieval (Chris Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze) [在排序和搜索上面非常经典的书籍]
Neural Network Methods in Natural Language Processing (Yoav Goldberg) [深度学习在NLP中的应用, primer here]

Nicolas Iderhoff 已经创建了一个公开的NLP数据集列表。除了这些，我还整理了一些小项目给任何想入门的小伙伴：

Implement a part-of-speech (POS) tagger based on a hidden Markov model (HMM)
Implement the CYK algorithm for parsing context-free grammars
Implement semantic similarity between two given words in a collection of text, e.g. pointwise mutual information (PMI)
- Implement a Naive Bayes classifier to filter spam
Implement a spell checker based on edit distances between words
Implement a Markov chain text generator
Implement a topic model using latent Dirichlet allocation (LDA)
Use word2vec to generate word embeddings from a large text corpus, e.g. Wikipedia

来源：Medium

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