之前红色石头整理过一篇文章,谈一谈机器学习如何入门的路线图:

【干货】我的机器学习入门路线图

那么对于深度学习的自然语言处理(NLP)方向有没有比较好的学习资源呢?我们熟知的是斯坦福大学的 CS224n 课程,非常经典。但对于希望入门 NLP 的同学来说,我推荐你们先看一下这本书:

《Speech and Language Processing》

这本书的中文名译为《自然语言处理综述》,由 NLP 领域的大牛,斯坦福大学 Daniel Jurafsky 教授和科罗拉多大学的 James H. Martin 教授等人共同编写。Daniel Jurafsky 是斯坦福大学计算机科学教授,主要研究方向是计算语言学和自然语言处理。 James H. Martin 是科罗拉多大学博尔德分校计算机科学系一名教授,两位教授都是 NLP 领域知名学者。

今年 9 月 23 号,该书发布了第三版。较之前版本而言,第三版做出了比较多的更新和改善,比如重写了第 5,6,7,8,17,18,19,23,24,25 和 9 章节的内容;增加了许多神经网络新的内容,例如逻辑回归、embedding、前馈网络和 RNN 等;增加或改善了涵盖内容,例如 BPE,tf-idf,bias in embedding,beam search,HMM,connotation frame,lexicon induction 等;最后将某些章节移至附录部分。

这里附上该书的网站:

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

该书的目录如下:

获取方式

获取该书最新版本很简单,扫描文末二维码,关注本公众号,在公众号后台直接回复:【slp即可!

其实,这本书的作者之一斯坦福教授 Daniel Jurafsky 之前在 Coursera 上开设过一门自然语言处理课程《Natural Language Processing》。这门课比较基础,对 NLP 的各种应用有基本的介绍,对 NLPer 来说非常友好。但是,貌似 Coursera 上这门课已经下线了,好在之前在百度云盘上作了备份。关于这门课的所有视频、PPT 都可以直接下载。获取方式也很简单,同样在公众号后台直接回复:【slp 即可!

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