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HIT-SCIR/LA-beginner

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LA组入门攻略

Part0: 写在前面

欢迎加入赛尔语言分析LA组!

本攻略旨在帮助你快速学习NLP基础知识,并对LA相关的研究方向有一个大体的认识。

本攻略分为以下四个部分:

  • Part1:NLP基础,在学习这一部分前,希望你已经掌握了微积分、线性代数、概率论相关知识。这一部分会按照NLP的发展历程,介绍词嵌入、神经网络、预训练模型等NLP通用方法,为后续阅读和复现相关论文提供坚实的基础。
  • Part2:LA经典论文,这一部分是由实验室老师和学长推荐的NLP和LA经典论文。通过阅读原论文,让你对经典的模型和方法有更深入细致的理解,同时对将来可能的研究方向有一个大体的了解。
  • Part3:模型构建,这一部分提供了一个带注释的代码框架,来学习基于深度学习的NLP模型框架,及其如何进行数据处理、训练和预测。在这一部分后,你应当对如何实现模型有明确的思路。
  • Part4:项目实践,通过完成这一部分的任务,来确保你已经初步掌握了设计和实现模型的能力。
  • 其他:一些课外的学习资源以供参考。

在学习过程中请善用各类搜索引擎,欢迎大家提出宝贵意见或建议。

祝大家学习顺利!

Part1: NLP基础

Part2: LA经典论文推荐

  • Sequence-Labeling任务
  • 基于BiLSTM
  • 包含了数据处理、搭建、训练、测试的完整过程
  • 对基于深度学习的NLP框架有一个大体的认识,为完成Part4做准备

Part4: 项目实践

具体项目内容及要求见相关目录

其他

  • 机器学习基础
    • 吴恩达
  • 一些推荐的博客/github库