這套GitHub 1300星的NLP課程即將完結，視頻授課，在線答疑

郭一璞 發自 椰子樹下

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

最近NLP方向的資源越來越多，GitHub上又出現了一套新的課程，目前已經獲得了1300多顆星星。

在這套NLP課程中，作者們把這套課程拆分成了13周，從文本嵌入分類開始講，到Seq2Seq，再到機器翻譯、對話系統，內容豐富。

每周的課程除了主要的講座視頻之外，還有研討會部分，聽眾可以在研討會上用英文提問，已經講完的課程帶有視頻和Python筆記，另外還有課後作業筆記。

13周的課程

具體的課程時間表如下：

第一周

講座：介紹文本嵌入、分散式語義、LSA、Word2Vec、GloVe的用法和使用場景。

研討會：單詞和句子嵌入。

第二周

講座：文本分類。

文本表示的經典方法：BOW，TF-IDF。

神經方法：嵌入，卷積，RNN。

研討會：卷積神經網路的薪酬預測; 解釋網路預測。

第三周

講座：語言模型，N-gram和神經方法; 可視化訓練的模型。

研討會：使用語言模型生成ArXiv論文。

第四周

講座：

Seq2seq：編碼器 - 解碼器框架。

Attention：Bahdanau模型。

研討會：酒店和宿舍描述的機器翻譯。

第五周

講座：結構化學習，結構化感知器，結構化預測，RL基礎知識。

研討會：POS標籤。

第六周

講座：期望最大化和單詞對齊模型。

研討會：實現期望最大化。

第七周

講座：機器翻譯，回顧PBMT的主要思想，過去3年NMT開發的應用程序特定思想以及該領域的一些開放性問題。

研討會：學生演講。

第八周

講座：網路學習的內容和原因：「模型」永遠不僅僅是「模型」！NLP中的多任務學習，如何理解，模型表示包含哪些信息。

研討會：通過與其他任務共同學習，提高指定實體的認可度

第9~13周

第9~13周的內容作者們還沒有更新，根據目錄來看，主要是講域名適應、對話系統、對抗方法和TBA。

作者

這份NLP教程一共有5位作者，其中一作小姐姐Elena Voita是俄羅斯AI公司Yandex的研究員，專供NLP、機器翻譯方向，今年還發了一篇關於文本識別和機器翻譯的ACL論文。

Elena Voita目前在阿姆斯特丹大學讀機器學習、NLP方向的博士，同時還是愛丁堡大學訪問博士。

傳送門

GitHub：

https://github.com/yandexdataschool/nlp_course

Jupyter：

https://mybinder.org/v2/gh/yandexdataschool/nlp_course/master

—完—

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