独家 | 自然语言处理(NLP)入门学习资源清单

独家 | 自然语言处理(NLP)入门学习资源清单

作者:Melanie Tosik

翻译:闵黎

校对:丁楠雅

本文长度为1100字,建议阅读3分钟

Melanie Tosik目前就职于旅游搜索公司WayBlazer,她的工作内容是通过自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,她为期望入门自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

demos.explosion.ai/disp


记得我曾经读到过这样一段话,如果你觉得有必要回答两次同样的问题,那就把答案发到博客上,这可能是一个好主意。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:“我的背景是研究**科学,我对学习NLP很有兴趣。应该从哪说起呢?”


在您一头扎进去阅读本文之前,请注意,下面列表只是提供了非常通用的入门清单(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做了估计。最好具备基本的编程技能(例如Python)。


在线课程


• Dan Jurafsky 和 Chris Manning:自然语言处理[非常棒的视频介绍系列]

youtube.com/watch?


• 斯坦福CS224d:自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]

cs224d.stanford.edu/syl


• Coursera:自然语言处理简介[由密西根大学提供的NLP课程]

coursera.org/learn/natu


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:spacy.io/

博客网址:explosion.ai/blog/

演示应用网址: spacy.io/docs/usage/sho


• 自然语言工具包(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:nltk.org

图书网址: nltk.org/book/


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

网站网址: stanfordnlp.github.io/C


活跃的博客


• 自然语言处理博客(HalDaumé)

博客网址:nlpers.blogspot.com/


• Google研究博客

博客网址:research.googleblog.com


• 语言日志博客(Mark Liberman)

博客网址:languagelog.ldc.upenn.edu


书籍


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

web.stanford.edu/~juraf


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

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]

nlp.stanford.edu/IR-boo


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

amazon.com/Network-Meth

入门书籍: u.cs.biu.ac.il/~yogo/nn


其它杂项


• 如何在TensorFlow中构建word2vec模型[学习指南]

tensorflow.org/versions


• 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]

github.com/andrewt3000/


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

mitp.nautil.us/article/


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

github.com/nyu-dl/NLP_D


• 带泪水的贝叶斯推论(Kevin Knight)[教程工作簿]

isi.edu/natural-languag


• 国际计算语言学协会(ACL)[期刊选集]

aclanthology.info/


• 果壳问答网站(Quora):我是如何学习自然语言处理的?

quora.com/How-do-I-lear


DIY项目和数据集

资料来源:gunshowcomic.com/


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

数据集:github.com/niderhoff/nl


• 基于隐马尔可夫模型(HMM)实现词性标注(POS tagging).

en.wikipedia.org/wiki/P

en.wikipedia.org/wiki/H


• 使用CYK算法执行上下文无关的语法解析

en.wikipedia.org/wiki/C

en.wikipedia.org/wiki/C


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

en.wikipedia.org/wiki/S

en.wikipedia.org/wiki/P


• 使用朴素贝叶斯分类器来过滤垃圾邮件

en.wikipedia.org/wiki/N

en.wikipedia.org/wiki/N


• 根据单词之间的编辑距离执行拼写检查

en.wikipedia.org/wiki/S

en.wikipedia.org/wiki/E


• 实现一个马尔科夫链文本生成器

en.wikipedia.org/wiki/M


• 使用LDA实现主题模型

en.wikipedia.org/wiki/T

en.wikipedia.org/wiki/L


• 使用word2vec从大型文本语料库,例如维基百科,生成单词嵌入。

code.google.com/archive

en.wikipedia.org/wiki/W


NLP在社交媒体上


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

twitter.com/hashtag/nlp

twitter.com/jasonbaldri


• Reddit 社交新闻站点:/r/LanguageTechnology

reddit.com/r/LanguageTe


• Medium发布平台:Nlp

medium.com/tag/nlp


原文链接:

medium.com/towards-data

发布于 2017-09-29