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CC6205

自然语言处理基础到前沿的全面课程

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

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。

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介绍相关项目

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的课程和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
  14. Ben Trevett的torchtext教程
  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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