znsoft
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自然语言处理(NLP)入门学习资源清单

楼主#
更多 发布于:2018-06-04 11:37
致谢钟崇光博士参与了数据派THU于6月5日、THU数据派于6月8日发布的《循序渐进提升Kaggle竞赛模型精确度,以美国好事达保险公司理赔为例》一文的校对工作,并且给出了许多有建设性的意见,在此数据派翻译组对钟博士表达诚挚的感谢!
作者:Melanie Tosik翻译:闵黎
校对:丁楠雅本文长度为1100字,建议阅读3分钟
Melanie Tosik目前就职于旅游搜索公司WayBlazer,她的工作内容是通过自然语言请求来生产个性化旅游推荐路线。回顾她的学习历程,她为期望入门自然语言处理的初学者列出了一份学习资源清单。

displaCy网站上的可视化依赖解析树

https://demos.explosion.ai/displacy/?text=Great%2C%20this%20is%20just%20what%20I%20needed!&model=en&cpu=1&cph=0
记得我曾经读到过这样一段话,如果你觉得有必要回答两次同样的问题,那就把答案发到博客上,这可能是一个好主意。根据这一原则,也为了节省回答问题的时间,我在这里给出该问题的标准问法:“我的背景是研究**科学,我对学习NLP很有兴趣。应该从哪说起呢?”

在您一头扎进去阅读本文之前,请注意,下面列表只是提供了非常通用的入门清单(有可能不完整)。 为了帮助读者更好地阅读,我在括号内添加了简短的描述并对难度做了估计。最好具备基本的编程技能(例如Python)。
在线课程


?  Dan Jurafsky 和 Chris Manning:自然语言处理[非常棒的视频介绍系列]
https://www.youtube.com/watch?v=nfoudtpBV68&list=PL6397E4B26D00A269
?  斯坦福CS224d:自然语言处理的深度学习[更高级的机器学习算法、深度学习和NLP的神经网络架构]http://cs224d.stanford.edu/syllabus.html
 ?  Coursera:自然语言处理简介[由密西根大学提供的NLP课程]
https://www.coursera.org/learn/natural-language-processing
图书馆和开放资源


?  spaCy(网站博客)[Python; 新兴的开放源码库并自带炫酷的用法示例、API文档和演示应用程序]
网站网址:https://spacy.io/博客网址:https://explosion.ai/blog/
演示应用网址: https://spacy.io/docs/usage/showcase
?  自然语言工具包(NLTK)(网站,图书)[Python; NLP实用编程介绍,主要用于教学目的]网站网址:http://www.nltk.org
图书网址: http://www.nltk.org/book/
?  斯坦福CoreNLP(网站)[由Java开发的高质量的自然语言分析工具包]网站网址: https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/
 
活跃的博客


?  自然语言处理博客(HalDaumé)
博客网址:https://nlpers.blogspot.com/
?  Google研究博客博客网址:https://research.googleblog.com/
 ?  语言日志博客(Mark Liberman)
博客网址:http://languagelog.ldc.upenn.edu/nll/
书籍


?  言语和语言处理(Daniel Jurafsky和James H. Martin)[经典的NLP教科书,涵盖了所有NLP的基础知识,第3版即将出版]
https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/
? 统计自然语言处理的基础(Chris Manning和HinrichSchütze)[更高级的统计NLP方法]https://nlp.stanford.edu/fsnlp/
 ?  信息检索简介(Chris Manning,Prabhakar Raghavan和HinrichSchütze)[关于排名/搜索的优秀参考书]
https://nlp.stanford.edu/IR-book/
?  自然语言处理中的神经网络方法(Yoav Goldberg)[深入介绍NLP的NN方法,和相对应的入门书籍]https://www.amazon.com/Network-Methods-Natural-Language-Processing/dp/1627052984
入门书籍: http://u.cs.biu.ac.il/~yogo/nnlp.pdf
其它杂项


?  如何在TensorFlow中构建word2vec模型[学习指南]
https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/word2vec/index.html
?  NLP深度学习的资源[按主题分类的关于深度学习的顶尖资源的概述]https://github.com/andrewt3000/dl4nlp
 ?  最后一句话:计算语言学和深度学习——论自然语言处理的重要性。(Chris Manning)[文章]
http://mitp.nautil.us/article/170/last-words-computational-linguistics-and-deep-learning

?  对分布式表征的自然语言的理解(Kyunghyun Cho)[关于NLU的ML / NN方法的独立讲义]https://github.com/nyu-dl/NLP_DL_Lecture_Note/blob/master/lecture_note.pdf
 ?  带泪水的贝叶斯推论(Kevin Knight)[教程工作簿]
http://www.isi.edu/natural-language/people/bayes-with-tears.pdf
?  国际计算语言学协会(ACL)[期刊选集]http://aclanthology.info/
 ?  果壳问答网站(Quora):我是如何学习自然语言处理的?
https://www.quora.com/How-do-I-learn-Natural-Language-Processing
DIY项目和数据集

资料来源:http://gunshowcomic.com/
?  Nicolas Iderhoff已经创建了一份公开的、详尽的NLP数据集的列表。除了这些,这里还有一些项目,可以推荐给那些想要亲自动手实践的NLP新手们:数据集:https://github.com/niderhoff/nlp-datasets
 ?  基于隐马尔可夫模型(HMM)实现词性标注(POS tagging).
https://en.wikipedia.org/wiki/Part-of-speech_tagginghttps://en.wikipedia.org/wiki/Hidden_Markov_model
 ?  使用CYK算法执行上下文无关的语法解析
https://en.wikipedia.org/wiki/CYK_algorithmhttps://en.wikipedia.org/wiki/Context-free_grammar
 ?  在文本集合中,计算给定两个单词之间的语义相似度,例如点互信息(PMI,Pointwise Mutual Information)
https://en.wikipedia.org/wiki/Semantic_similarityhttps://en.wikipedia.org/wiki/Pointwise_mutual_information
 ?  使用朴素贝叶斯分类器过滤垃圾邮件
https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifierhttps://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_spam_filtering
 ?  根据单词之间的编辑距离执行拼写检查
https://en.wikipedia.org/wiki/Spell_checkerhttps://en.wikipedia.org/wiki/Edit_distance
 ?  实现一个马尔科夫链文本生成器
https://en.wikipedia.org/wiki/Markov_chain
?  使用LDA实现主题模型https://en.wikipedia.org/wiki/Topic_model
https://en.wikipedia.org/wiki/Latent_Dirichlet_allocation
?  使用word2vec从大型文本语料库,例如维基百科,生成单词嵌入。https://code.google.com/archive/p/word2vec/
https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Database_download
NLP在社交媒体上


?  Twitter:#nlprocNLPers上的文章列表(由Jason Baldrige提供)
https://twitter.com/hashtag/nlprochttps://twitter.com/jasonbaldridge/lists/nlpers
 ?  Reddit 社交新闻站点:/r/LanguageTechnology
https://www.reddit.com/r/LanguageTechnology
?  Medium发布平台:Nlphttps://medium.com/tag/nlp
 原文链接:
https://medium.com/towards-data-science/how-to-get-started-in-nlp-6a62aa4eaeff[/p]
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