天然语言处理(NLP)入门学习资源清单

Melanie Tosik目前就任于旅游搜索公司WayBlazer，她的工做内容是经过天然语言请求来生产个性化旅游推荐路线。回顾她的学习历程，她为指望入门天然语言处理的初学者列出了一份学习资源清单。

 

displaCy网站上的可视化依赖解析树

https://demos.explosion.ai/displacy/?text=Great%2C%20this%20is%20just%20what%20I%20needed!&model=en&cpu=1&cph=0

 

记得我曾经读到过这样一段话，若是你以为有必要回答两次一样的问题，那就把答案发到博客上，这多是一个好主意。根据这一原则，也为了节省回答问题的时间，我在这里给出该问题的标准问法：“个人背景是研究**科学，我对学习NLP颇有兴趣。应该从哪提及呢？”

 

在您一头扎进去阅读本文以前，请注意，下面列表只是提供了很是通用的入门清单（有可能不完整）。 为了帮助读者更好地阅读，我在括号内添加了简短的描述并对难度作了估计。最好具有基本的编程技能（例如Python）。

 

在线课程

 

• Dan Jurafsky 和 Chris Manning：天然语言处理[很是棒的视频介绍系列]

https://www.youtube.com/watch?v=nfoudtpBV68&list=PL6397E4B26D00A269

 

• 斯坦福CS224d：天然语言处理的深度学习[更高级的机器学习算法、深度学习和NLP的神经网络架构]

http://cs224d.stanford.edu/syllabus.html

 

• Coursera：天然语言处理简介[由密西根大学提供的NLP课程]

https://www.coursera.org/learn/natural-language-processing

 

图书馆和开放资源

 

• spaCy（网站，博客）[Python; 新兴的开放源码库并自带炫酷的用法示例、API文档和演示应用程序]

网站网址：https://spacy.io/

博客网址：https://explosion.ai/blog/

演示应用网址: https://spacy.io/docs/usage/showcase

 

• 天然语言工具包（NLTK）（网站，图书）[Python; NLP实用编程介绍，主要用于教学目的]

网站网址：http://www.nltk.org

图书网址: http://www.nltk.org/book/

 

• 斯坦福CoreNLP（网站）[由Java开发的高质量的天然语言分析工具包]

网站网址: https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/

 

活跃的博客

 

• 天然语言处理博客（HalDaumé）

博客网址：https://nlpers.blogspot.com/

 

• Google研究博客

博客网址：https://research.googleblog.com/

 

• 语言日志博客（Mark Liberman）

博客网址：http://languagelog.ldc.upenn.edu/nll/

 

书籍

 

• 言语和语言处理（Daniel Jurafsky和James H. Martin）[经典的NLP教科书，涵盖了全部NLP的基础知识，第3版即将出版]

https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/

 

• 统计天然语言处理的基础（Chris Manning和HinrichSchütze）[更高级的统计NLP方法]

https://nlp.stanford.edu/fsnlp/

 

• 信息检索简介（Chris Manning，Prabhakar Raghavan和HinrichSchütze）[关于排名/搜索的优秀参考书]

https://nlp.stanford.edu/IR-book/

 

• 天然语言处理中的神经网络方法（Yoav Goldberg）[深刻介绍NLP的NN方法，和相对应的入门书籍]

https://www.amazon.com/Network-Methods-Natural-Language-Processing/dp/1627052984

入门书籍： http://u.cs.biu.ac.il/~yogo/nnlp.pdf

 

其它杂项

 

• 如何在TensorFlow中构建word2vec模型[学习指南]

https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/word2vec/index.html

 

• NLP深度学习的资源[按主题分类的关于深度学习的顶尖资源的概述]

https://github.com/andrewt3000/dl4nlp

 

• 最后一句话：计算语言学和深度学习——论天然语言处理的重要性。（Chris Manning）[文章]

http://mitp.nautil.us/article/170/last-words-computational-linguistics-and-deep-learning

 

• 对分布式表征的天然语言的理解（Kyunghyun Cho）[关于NLU的ML / NN方法的独立讲义]

https://github.com/nyu-dl/NLP_DL_Lecture_Note/blob/master/lecture_note.pdf

 

• 带泪水的贝叶斯推论（Kevin Knight）[教程工做簿]

http://www.isi.edu/natural-language/people/bayes-with-tears.pdf

 

• 国际计算语言学协会（ACL）[期刊选集]

http://aclanthology.info/

 

• 果壳问答网站(Quora)：我是如何学习天然语言处理的？

https://www.quora.com/How-do-I-learn-Natural-Language-Processing

 

DIY项目和数据集

资料来源：http://gunshowcomic.com/

 

• Nicolas Iderhoff已经建立了一份公开的、详尽的NLP数据集的列表。除了这些，这里还有一些项目，能够推荐给那些想要亲自动手实践的NLP新手们：

数据集：https://github.com/niderhoff/nlp-datasets

 

• 基于隐马尔可夫模型（HMM）实现词性标注（POS tagging）.

https://en.wikipedia.org/wiki/Part-of-speech_tagging

https://en.wikipedia.org/wiki/Hidden_Markov_model

 

• 使用CYK算法执行上下文无关的语法解析

https://en.wikipedia.org/wiki/CYK_algorithm

https://en.wikipedia.org/wiki/Context-free_grammar

 

• 在文本集合中，计算给定两个单词之间的语义类似度，例如点互信息（PMI，Pointwise Mutual Information）

https://en.wikipedia.org/wiki/Semantic_similarity

https://en.wikipedia.org/wiki/Pointwise_mutual_information

 

• 使用朴素贝叶斯分类器来过滤垃圾邮件

https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier

https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_spam_filtering

 

• 根据单词之间的编辑距离执行拼写检查

https://en.wikipedia.org/wiki/Spell_checker

https://en.wikipedia.org/wiki/Edit_distance

 

• 实现一个马尔科夫链文本生成器

https://en.wikipedia.org/wiki/Markov_chain

 

• 使用LDA实现主题模型

https://en.wikipedia.org/wiki/Topic_model

https://en.wikipedia.org/wiki/Latent_Dirichlet_allocation

 

• 使用word2vec从大型文本语料库，例如维基百科，生成单词嵌入。

https://code.google.com/archive/p/word2vec/

https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Database_download

 

NLP在社交媒体上

 

• Twitter：#nlproc，NLPers上的文章列表（由Jason Baldrige提供）

https://twitter.com/hashtag/nlproc

https://twitter.com/jasonbaldridge/lists/nlpers

 

• Reddit 社交新闻站点：/r/LanguageTechnology

https://www.reddit.com/r/LanguageTechnology

 

• Medium发布平台：Nlp

https://medium.com/tag/nlp

 

原文连接：

https://medium.com/towards-data-science/how-to-get-started-in-nlp-6a62aa4eaeff