來(lái)源&＃xff1a;新智元
本文約1500字&＃xff0c;建議閱讀9分鐘。
本文和大家分享8個(gè)免費(fèi)的學(xué)習(xí)NLP在線(xiàn)資源&＃xff0c;感興趣的朋友歡迎收藏。
[ 導(dǎo)讀 ]NLP可以說(shuō)是機(jī)器學(xué)習(xí)中最受歡迎的領(lǐng)域之一&＃xff0c;這項(xiàng)技術(shù)改變了我們與世界互動(dòng)的方式。今天要和大家分享的是8個(gè)免費(fèi)的學(xué)習(xí)NLP在線(xiàn)資源&＃xff0c;感興趣的朋友歡迎收藏。
自然語(yǔ)言處理&＃xff08;NLP&＃xff09;作為人工智能研究的核心領(lǐng)域之一&＃xff0c;長(zhǎng)久以來(lái)都受到廣泛關(guān)注。
微軟全球執(zhí)行副總裁沈向洋博士曾表示“懂語(yǔ)言者得天下&＃xff0c;人工智能對(duì)人類(lèi)影響最為深刻的就是自然語(yǔ)言方面。”現(xiàn)在很多研究人員都在進(jìn)入自然語(yǔ)言領(lǐng)域&＃xff0c;希望可以解決“讓機(jī)器理解人類(lèi)語(yǔ)言”這一難題。
如果你也對(duì)NLP感興趣&＃xff0c;不妨關(guān)注一下這8個(gè)免費(fèi)學(xué)習(xí)NLP的在線(xiàn)資源&＃xff1a;
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一、自然語(yǔ)言處理
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格式&＃xff1a;課程
課程地址&＃xff1a;
http://www.ythuaji.com.cn/uploads/allimg/qcvcqtozgkw >
簡(jiǎn)介&＃xff1a;此在線(xiàn)課程涵蓋從基礎(chǔ)到高級(jí)NLP&＃xff0c;它是Coursera上高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)專(zhuān)業(yè)化的一部分。你可以免費(fèi)注冊(cè)本課程&＃xff0c;你將學(xué)習(xí)情緒分析、總結(jié)、對(duì)話(huà)狀態(tài)跟蹤等。你將學(xué)習(xí)的主題包括文本分類(lèi)介紹、語(yǔ)言建模和序列標(biāo)記、語(yǔ)義向量空間模型、序列到序列任務(wù)等等。
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課程學(xué)完后&＃xff0c;你將能夠構(gòu)建自己的會(huì)話(huà)聊天機(jī)器人&＃xff0c;以幫助在StackOverflow網(wǎng)站上進(jìn)行搜索。
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二、自然語(yǔ)言處理——微軟
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格式&＃xff1a;課程
課程地址&＃xff1a;
https://www.edx.org/course/natural-language-processing-nlp-3
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簡(jiǎn)介&＃xff1a;這是一個(gè)自學(xué)的學(xué)習(xí)課程&＃xff0c;它將為你提供適用于NLP的尖端技術(shù)的全面介紹。本課程的持續(xù)時(shí)間為6周&＃xff0c;將對(duì)自然語(yǔ)言處理以及如何使用經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行全面概述。你將學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯、應(yīng)用于NLP的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)、視覺(jué)語(yǔ)言多模式語(yǔ)言以及深度語(yǔ)義相似度模型&＃xff08;DSSM&＃xff09;及其應(yīng)用。
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你還將學(xué)習(xí)如何應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型來(lái)解決機(jī)器翻譯和對(duì)話(huà)問(wèn)題、深度結(jié)構(gòu)化的信息檢索和自然語(yǔ)言應(yīng)用語(yǔ)義模型、自然語(yǔ)言應(yīng)用的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型以及圖像字幕和視覺(jué)問(wèn)題回答的深度學(xué)習(xí)模型。7月1日開(kāi)課&＃xff01;
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三、深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理
格式&＃xff1a;視頻
視頻地址&＃xff1a;
http://www.ythuaji.com.cn/uploads/allimg/tgpygnd3cea >
簡(jiǎn)介&＃xff1a;這是斯坦福大學(xué)提供的關(guān)于NLP的系列講座&＃xff0c;在這里你將了解應(yīng)用于NLP的深度學(xué)習(xí)的前沿研究。該系列講座每講時(shí)長(zhǎng)約80分鐘&＃xff0c;主題包括深度學(xué)習(xí)的NLP、單詞矢量表示、單詞表示的全局向量、 word window分類(lèi)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反向傳播、依存句法分析、TensorFlow簡(jiǎn)介和其他此類(lèi)相關(guān)主題。
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四、自然語(yǔ)言處理——卡耐基梅隆大學(xué)
格式&＃xff1a;PDF和視頻
資源地址&＃xff1a;
http://demo.clab.cs.cmu.edu/NLP/
簡(jiǎn)介&＃xff1a;本課程由卡耐基梅隆大學(xué)提供&＃xff0c;該課程涵蓋了將人類(lèi)語(yǔ)言&＃xff08;如英語(yǔ)和中文&＃xff09;表示為計(jì)算系統(tǒng)的各種方式&＃xff0c;以及利用這些表示來(lái)編寫(xiě)與文本和語(yǔ)音數(shù)據(jù)相關(guān)的程序的各種方法&＃xff0c;如翻譯、總結(jié)、提取信息、數(shù)據(jù)庫(kù)的自然界面、會(huì)話(huà)代理等。課程包括機(jī)器學(xué)習(xí)和語(yǔ)言學(xué)的核心思想。?
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五、深層自然語(yǔ)言處理
格式&＃xff1a;視頻和幻燈片
資源地址&＃xff1a;
https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017/lectures/blob/master/README.md
簡(jiǎn)介&＃xff1a;這是一個(gè)GitHub資源庫(kù)&＃xff0c;其中包含牛津大學(xué)的深層NLP課程&＃xff0c;以演講幻燈片和視頻形式呈現(xiàn)。本課程重點(diǎn)介紹使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析和生成語(yǔ)音和文本的最新進(jìn)展。將向你介紹相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的數(shù)學(xué)定義&＃xff0c;并推導(dǎo)出相關(guān)的優(yōu)化算法。該課程涵蓋NLP中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一系列應(yīng)用&＃xff0c;包括文本潛在維度分析、將語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄為文本、在語(yǔ)言之間進(jìn)行翻譯以及回答問(wèn)題。
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六、Python的自然語(yǔ)言處理
格式&＃xff1a;電子書(shū)
資源地址&＃xff1a;
http://www.nltk.org/book/
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簡(jiǎn)介&＃xff1a;這是由Steven Bird&＃xff0c;Ewan Klein和Edward Loper撰寫(xiě)的《用Python進(jìn)行自然語(yǔ)言處理》一書(shū)的電子書(shū)版本。本書(shū)更多的是使用Python第3版的實(shí)用方法&＃xff0c;你將學(xué)習(xí)各種主題&＃xff0c;如語(yǔ)言處理、訪(fǎng)問(wèn)文本語(yǔ)料庫(kù)和詞匯資源、處理原始文本、編寫(xiě)結(jié)構(gòu)化程序、分類(lèi)文本、分析句子結(jié)構(gòu)等等。
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七、使用NLTK的NLP入門(mén)
格式&＃xff1a;視頻
視頻地址&＃xff1a;
https://www.udemy.com/natural-language-processing-nlp-for-beginners-using-nltk-in-python/
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簡(jiǎn)介&＃xff1a;這是一個(gè)視頻系列&＃xff0c;你將通過(guò)NLTK了解NLP的基礎(chǔ)知識(shí)。視頻基本上集中在NLP中稱(chēng)為頻率分布的非常有用的功能。你將學(xué)習(xí)如何計(jì)算、制表和繪制詞語(yǔ)的頻率分布。
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八、演講和語(yǔ)言處理
格式&＃xff1a;電子書(shū)
資源地址&＃xff1a;
https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/
簡(jiǎn)介&＃xff1a;這是作者Dan Jurafsky和James H. Martin的電子書(shū)&＃xff0c;你將學(xué)習(xí)語(yǔ)言處理的基礎(chǔ)知識(shí)。這里包括的主題是文本規(guī)范化、編輯距離、正則表達(dá)、語(yǔ)言建模、邏輯回歸、矢量語(yǔ)義、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)語(yǔ)言模型和其他此類(lèi)相關(guān)主題。
參考鏈接&＃xff1a;
https://www.analyticsindiamag.com/8-free-resources-for-beginners-to-learn-natural-language-processing/
編輯&＃xff1a;黃繼彥
校對(duì)&＃xff1a;林亦霖
