CC6205

CC6205

自然语言处理基础到前沿的全面课程

该自然语言处理课程涵盖NLP基础和前沿技术,包括传统的N-gram模型、朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型,以及现代的词嵌入、循环神经网络和Transformer等。通过理论学习和实践,学生可掌握NLP核心概念和最新进展,为后续研究和应用打下基础。课程内容丰富全面,适合想系统学习NLP的学生和研究者。

自然语言处理机器学习深度学习神经网络NLP课程Github开源项目

CC6205 - 自然语言处理

这是一门自然语言处理课程。

课程简介

本课程旨在通过涵盖基本概念,全面介绍自然语言处理(NLP)。我们力求在传统技术(如N-gram语言模型、朴素贝叶斯和隐马尔可夫模型(HMMs))与现代深度神经网络(包括词嵌入、循环神经网络(RNNs)和变换器)之间取得平衡。

课程材料来源广泛。在许多情况下,这些来源的句子直接被纳入课件中。神经网络主题主要依据Goldberg所著的《自然语言处理的神经网络方法》一书。非神经网络主题,如概率语言模型、朴素贝叶斯和HMMs,则来自Michael Collins的课程Dan Jurafsky的书籍。此外,部分课件改编自在线教程和其他课程,如Manning的斯坦福课程

课件

  1. 自然语言处理简介 | (tex源文件),视频1视频2
  2. 向量空间模型和信息检索 | (tex源文件),视频1视频2
  3. 概率语言模型 | (tex源文件),笔记视频1视频2视频3视频4
  4. 文本分类和朴素贝叶斯 | (tex源文件),笔记视频1视频2视频3
  5. 线性模型 | (tex源文件),视频1视频2视频3视频4
  6. 神经网络 | (tex源文件),视频1视频2视频3视频4
  7. 词向量 | (tex源文件) 视频1视频2视频3
  8. 序列标注和隐马尔可夫模型 | (tex源文件),笔记视频1视频2视频3视频4
  9. 最大熵马尔可夫模型和条件随机场 | (tex源文件),笔记1笔记2视频1视频2视频3(选修)
  10. 卷积神经网络 | (tex源文件),视频
  11. 循环神经网络 | (tex源文件),视频1视频2
  12. 序列到序列模型和注意力机制 | (tex源文件),视频1视频2
  13. Transformer架构 | (tex源文件),视频1
  14. 上下文化嵌入和大型语言模型视频1视频2视频3
  15. 大型语言模型使用和评估模式视频

自然语言处理库和工具

  1. NLTK:自然语言工具包
  2. Gensim
  3. spaCy:工业级自然语言处理
  4. Torchtext
  5. AllenNLP:用于设计基于深度学习的自然语言处理模型的开源项目
  6. HuggingFace Transformers
  7. ChatGPT
  8. Google Bard
  9. Stanza - 支持多种人类语言的Python自然语言处理库
  10. FlairNLP:一个非常简单的最先进自然语言处理框架
  11. WEFE:词嵌入公平性评估框架
  12. WhatLies:一个试图帮助你理解"词嵌入中包含什么"的库
  13. LASER:用于计算和使用多语言句子嵌入的库
  14. Sentence Transformers:使用BERT / RoBERTa / XLM-RoBERTa等和PyTorch的多语言句子嵌入
  15. Datasets:一个轻量级库,可一行代码加载自然语言处理中的许多公共数据集
  16. RiverText:用于从文本数据流训练和评估增量词嵌入的Python库

笔记和书籍

  1. Dan Jurafsky和James H. Martin的《语音和语言处理》(第3版草稿)
  2. Michael Collins的自然语言处理笔记
  3. Joav Goldberg的《自然语言处理神经网络模型入门》
  4. Kyunghyun Cho的《基于分布式表示的自然语言理解》
  5. 大型语言模型综述
  6. Jacob Eisenstein的自然语言处理书
  7. NLTK书
  8. Mohammad Taher Pilehvar和Jose Camacho-Collados的《自然语言处理中的嵌入》
  9. 《动手学深度学习》
  10. Noah A. Smith的《上下文词表示:一个背景介绍》

其他自然语言处理课程

  1. 斯坦福大学CS224n:基于深度学习的自然语言处理
  2. Horacio Rodríguez的自然语言处理中的深度学习幻灯片
  3. David Bamman@伯克利的自然语言处理幻灯片
  4. 伊利诺伊大学Natalie Parde的CS 521:统计自然语言处理
  5. 10个免费顶级自然语言处理课程

视频

  1. Dan Jurafsky和Chris Manning的2012年自然语言处理MOOC视频
  2. Michael Collins的2013年自然语言处理MOOC视频
  3. Chris Manning和Richard Socher的2017年基于深度学习的自然语言处理
  4. CS224N:基于深度学习的自然语言处理 | 2019年冬季
  5. Jordan Boyd-Graber马里兰大学的计算语言学I
  6. 可视化和理解循环网络
  7. Chris McCormick的BERT研究系列
  8. 语音和语言神经模型的成功和挑战 - Michael Collins
  9. Jorge Pérez的Transformers进阶:BERT及其衍生模型

其他资源

  1. ACL门户网站
  2. Awesome-nlp:自然语言处理专用资源精选列表
  3. NLP进展:追踪自然语言处理(NLP)进展的仓库
  4. 语料库邮件列表
  5. 🤗 开放大语言模型排行榜
  6. 真实世界NLP书籍:AllenNLP教程
  7. 图解Transformer:一篇非常形象的关于Transformer的博客文章
  8. 更好的语言模型及其影响 OpenAI博客
  9. 理解LoRA和QLoRA — 大型语言模型高效微调的强大工具
  10. RNN的有效性
  11. SuperGLUE:自然语言理解任务基准
  12. decaNLP 自然语言十项全能:用于研究能执行各种复杂自然语言任务的通用NLP模型的基准
  13. 带图像的聊天机器人及相关研究论文笔记
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  15. PLM论文:预训练语言模型相关论文集
  16. 图解GPT-2(可视化Transformer语言模型)
  17. 语言学、NLP和跨学科研究,或:审视你的数据,作者Emily M. Bender
  18. NLP文献现状:第一部分,作者Saif Mohammad
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