如何快快快速入門NLP?

2021-10-25 17:49:59 字數 650 閱讀 2817

作者 | at a lost極鏈ai雲技術原創獎勵計畫

本人在讀研究生一枚,導師的方向是cv,導師當時講的是現在做cv的人太多了,因此果斷選擇做nlp,無奈導師給不了什麼建議,自己研一的時候摸爬滾打到現在總算是有些自己的感悟,寫下來希望幫助更多入門nlper。

所謂快速入門其實是不健康的學習狀態,要是真正的想從事這個行業,必須要打下堅實的基礎,具體的學習路線可以如下:機器學習,深度學習,nlp一些基礎任務。

首先是機器學習:線性回歸,邏輯回歸,樸素貝葉斯,決策樹,pca降維,聚類演算法,knn,模型融合,svm,感知機,hmm,em,memm,crf等。

深度學習:cnn,rnn,lstm,gru,attention,gan等

nlp基礎任務:首先是分詞,包含正向逆向雙向匹配,序列標註進行分詞等,或者是基於深度學習模型的中文分詞。

其次是詞嵌入,從最簡單的one-hot,詞袋模型,word2vec,glove等。

後面可以做序列標註或分類,其實都是乙個分類問題,可以用textcnn,textrnn,fasttext或其他深度學習模型進行分類。

再後來可以做機器翻譯,可以從最簡單的seq2seq模型,然後加attention的seq2seq模型,說到底其實還是分類問題,然後就可以結合多個深度學習模型新增權重attention。

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