郭一璞 发自 椰子树下 
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

最近NLP方向的资源越来越多，GitHub上又出现了一套新的课程，目前已经获得了1300多颗星星。

在这套NLP课程中，作者们把这套课程拆分成了13周，从文本嵌入分类开始讲，到Seq2Seq，再到机器翻译、对话系统，内容丰富。

每周的课程除了主要的讲座视频之外，还有研讨会部分，听众可以在研讨会上用英文提问，已经讲完的课程带有视频和Python笔记，另外还有课后作业笔记。

13周的课程

具体的课程时间表如下：

第一周

讲座：介绍文本嵌入、分布式语义、LSA、Word2Vec、GloVe的用法和使用场景。
研讨会：单词和句子嵌入。

第二周

讲座：文本分类。
文本表示的经典方法：BOW，TF-IDF。
神经方法：嵌入，卷积，RNN。
研讨会：卷积神经网络的薪酬预测; 解释网络预测。

第三周

讲座：语言模型，N-gram和神经方法; 可视化训练的模型。
研讨会：使用语言模型生成ArXiv论文。

第四周

讲座：
Seq2seq：编码器 - 解码器框架。
Attention：Bahdanau模型。
研讨会：酒店和宿舍描述的机器翻译。

第五周

讲座：结构化学习，结构化感知器，结构化预测，RL基础知识。
研讨会：POS标签。

第六周

讲座：期望最大化和单词对齐模型。
研讨会：实现期望最大化。

第七周

讲座：机器翻译，回顾PBMT的主要思想，过去3年NMT开发的应用程序特定思想以及该领域的一些开放性问题。
研讨会：学生演讲。

第八周

讲座：网络学习的内容和原因：“模型”永远不仅仅是“模型”！NLP中的多任务学习，如何理解，模型表示包含哪些信息。
研讨会：通过与其他任务共同学习，提高指定实体的认可度

第9~13周

第9~13周的内容作者们还没有更新，根据目录来看，主要是讲域名适应、对话系统、对抗方法和TBA。

作者

这份NLP教程一共有5位作者，其中一作小姐姐Elena Voita是俄罗斯AI公司Yandex的研究员，专供NLP、机器翻译方向，今年还发了一篇关于文本识别和机器翻译的ACL论文。

Elena Voita目前在阿姆斯特丹大学读机器学习、NLP方向的博士，同时还是爱丁堡大学访问博士。

传送门

GitHub：
https://github.com/yandexdataschool/nlp_course

Jupyter：
https://mybinder.org/v2/gh/yandexdataschool/nlp_course/master

— 完 —

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