自然語言處理這個方向我感覺已經氾濫了，很多方向的人都開始轉向該專業，當然也包括轉向計算機視覺的。之前我寫過一篇文章
談談我在自然語言處理入門的一些個人拙見
我就不一一解答了，其實我也很不好意思解答的，因為我自己現在也沒啥成就，研究生3個多月了，**還木有idea。。啊。我自己都頭疼。但是，我可以通過自己，和身邊師兄師姐，以及導師的經驗來給大家說說。
放下書，動手實踐
我導師是最不推薦看書的，當然我剛開始還是反對的，但是時間長了，覺得說的確實很對，很多資料網上都會有。而且，看書也有個問題，你雖然可以系統的學，但是有些東西你一般不會用到的，這就導致時間長了，你不用，你就忘了。其實你目前的知識已經可以了，你了解了深度學習，早就把cnn，rnn（lstm等變形）懶熟於心，聽都聽煩了。其實基礎已經可以了。該動手實踐了。咳咳，馬克思說過，實踐是檢驗真理的唯一途徑。是吧。
靈活掌握各種常用模型
那麼怎麼實踐呢？我的建議是從學會玩模型開始。當然你有更好的方法，更好。
簡單的cnn你已經會了，你應該知道咱們通常用的是單通道的cnn，那麼你會寫多通道的嗎？（多通道其實nlp中用了也是最多2通道，乙個是隨機化embedding，乙個是預訓練embedding）然後多層cnn也可以嘗試呀。
word級別的你是經常用了，那麼char的呢？寫寫charcnn（char經過cnn 然後和word的embedding cat到一起，得到新的embedding然後再經過cnn）
lstm你會了，那麼和cnn結合怎麼用呢？先cnn在lstm或者先lstm再cnn都可以，你試試。
之前用的都是線性的，那麼非線性的，比如句法樹呢？又該怎麼用呢？現在常用的有treegru和treelstm，你都可以試試。
再高階就是seq2seq模型，這個很常用的，別名也可以說是encoder-decoder模型（這裡的attention機制你需要具體了解下）。
如果你想挑戰下自己，可以看看去年google剛提出的模型transformer！位址為
當然，上述只是說了一部分，你有自己的模型學習路線更好啦。
基礎的都掌握之後，感覺你就不會定性到最初的cnn，lstm模型當中了。覺得模型原來可以這麼靈活？就會對自己產生了自信感。
然後就可以看**，看別人的模型怎麼實現。最之前的時候，我看別人**的模型的時候，都是，額，這是怎麼搭建的？如果你會了上述的模型，你再看別人**的時候，心裡起碼比之前更有底氣，更好的情況是**的模型圖你一看心裡就已經用**搭建完畢這個模型！
上面的模型，網上其實很多的，推薦用github搜尋，然後選擇自己的程式設計偏好的**即可。
當然也可以看我自己最近剛搭建的模型框架（我自己都不好意思放出來，還不完整，每天會抽時間完善下）
star和fork
搭建自己的**框架
我之前寫**都不怎麼考慮可讀性，別人的可用性。既然是高階階段，就要學會自己搭建自己的框架。看看導師的github的**風格，看看你敬佩的師兄的**風格，或者看看國外大佬的**風格等。多看看，最終形成自己的**風格。看看模組怎麼搭建？**怎麼注釋？哪些函式用起來即簡單又方便等。
搭建自己github專案時，記得寫readme！（額，我現在還沒寫，但是馬上就會完善的，咳咳）要把readme寫的越詳細越好，最好能讓別人看到你的readme直接就能靈活運用你的**。
對了，這裡說下為什麼要搭建自己的模型框架：因為自己的框架搭建好之後，以後無論寫寫什麼模型，都可以直接套過來用，不用再重新實現一些重複的**。
其他建議
crf你需要了解；要實時關注咱們這個方向的國際大牛的動態；慢慢補充自己的概率論，線數的短板（這個目前我剛開始要補，哎，加油加油）；每天學點英語吧，為以後寫**打基礎（我堅持了很長時間後，現在有點鬆懈，不行不行，繼續堅持）
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