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如何利用丰富资源学习自然语言处理

自然语言处理（NLP）是计算机系统理解人类语言的能力，属于人工智能（AI）的一部分。为了帮助大家更好地学习NLP，我们整理了一份丰富的资源列表，适合初学者和中级学习者。

初学者的自然语言资源

初学者可以通过两种方法开始学习自然语言处理：传统机器学习和深度学习。这两种方法各有特点，下面是一些资源帮助你入门：

传统机器学习

• 《语音与语言处理》 是一本经典的书籍，可以深入了解传统自然语言处理。

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• Natural Language Toolkit (NLTK) 提供了实用的学习工具。

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深度学习

• CS 224n 是斯坦福大学开设的一门优秀课程，适合初学者。

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• 《深度学习自然语言处理》 是Yoav Goldberg的一本书，提供了深度学习自然语言处理的重要资源。

  • 免费版本

• Jacob Eisenstein的课程笔记 涵盖了几乎所有自然语言处理方法。

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从业者的自然语言资源

如果你是一名实践数据科学家，你需要以下三种资源： - 快速入门指南 - 了解热门和新趋势 - 定期关注博客文章

快速入门指南/了解热门和新趋势

• Otter等人的调查 介绍了深度学习自然语言处理的最新进展。

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• Young等人的调查 总结了基于深度学习的自然语言处理，并提供了实践建议。

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• LSTM和RNN基础 的教程提供了关于这些基础概念的详细介绍。

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特定问题的方法调查

• 文本分类 是自然语言处理中的常见任务，可以参考以下资源：

  • ParallelDots博客 提供了关于情感分析的简单阅读材料。

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  • Fast.ai文档 提供了使用这些方法的应用指南。

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• 序列标注 包括词性标注、命名实体识别等任务，可以参考以下资源：

  • ParallelDots评论 提供了有趣的方法介绍。

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  • COLING研究论文 提供了训练序列标注算法的最佳指导。

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• 机器翻译 是自然语言处理的一大进步，可以参考以下资源：

  • Philip Koehn的研究论文 提供了详尽的教程。

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  • Facebook的Convolutional NMT system 使用了酷炫的卷积方法。

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问题回答

• SQuAD数据集 是回答问题的数据集，用于测试算法的阅读理解和回答问题的能力。

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• Visual Question Answering 可以回答关于图像的问题，是一个很好的入门资源。

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释义、句子相似度或推理

• 自然语言推理 包括句子相似性、复述检测和自然语言推理等任务，可以参考以下资源：

  • MultiNLI及其子集Stanford NLI 是NLI最著名的基准数据集。
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• MS释义语料库和Quora语料库 用于释义检测。

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其他领域

• 语言建模 学习语言的无监督表示，可以参考以下资源：

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• 关系提取 提取句子中存在的实体间关系，可以参考以下资源：

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• 对话系统 是当前热门话题，可以参考以下资源：

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• 文本摘要 和 自然语言生成（NLG） 也是自然语言处理的重要部分，可以参考以下资源：

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需要关注的博客

• Einstein AI

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• Google AI blog

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• WildML

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• DistillPub

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• StudiPub

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希望这些资源能帮助你更好地学习自然语言处理。如果你有任何问题或建议，欢迎关注我们的博客。我们在这里经常分享资源清单。

https://www.paralleldots.com/text-analysis-apis

你还可以尝试基于自然语言处理的文本分析API。可以阅读有关应该了解的机器学习算法，以便成为数据科学家。

https://blog.paralleldots.com/data-science/machine-learning/ten-machine-learning-algorithms-know-become-data-scientist/

你还可以在此处查看ParallelDots AI API的免费演示。

https://www.paralleldots.com/text-analysis-apis