自然语言处理学习路线

学习目标

  • NLP 系统知识(从入门到入土)

学习内容

  1. NLP的基本流程:(待更)
  2. 文本预处理(标点符号处理、繁体转简体、分词Tokenizer):(待更)
  3. 词袋模型(TF-IDF、One-hot 、Word2vec):(待更)
  4. 基于N-gram的浅层神经网络(CBOW、Skipgram):(待更)
  5. 序列网络在NLP领域的应用(RNN、GRU、LSTM):(待更)
  6. 预训练模型(ELMO、Bert、T5、GPT、Transformer):(待更)
  7. 文本分类(Fasttext、Textcnn):(待更)
  8. 序列标注 / 命名实体识别(CRF、LSTM-CRF、BiLSTM-CRF):OCR、实体对齐、语义消歧、语义分析、关系抽取等(待更)
  9. 语义匹配:(待更)
  10. 关键词提取:(待更)
  11. 文本摘要:(待更)
  12. 知识图谱:(待更)
  13. 大模型系列:转至《大模型 & AIGC》专栏


学习平台

GPU资源:本地GPU,google的colab,kaggle的notebook,百度的飞桨平台,AutoDL的云端租赁。

  • B站
  • YouTube(科学上网)
  • Github(科学上网)
  • PaddlePaddle(百度开源平台)

Reference

  1. 【吹爆!】强强联手!科大讯飞和中科院终于把【多模态大模型】给讲通透了!CLIP、blip、blip2三种模型原理一次性学透!全程干货分享无废话!_哔哩哔哩_bilibili
  2. NLP.TM[23] | NLP学习线路推荐 - 知乎 (zhihu.com)
  3. 保姆级NLP学习路线来啦!-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)

小结

NLP持续更新中....(bg:科班出身,具备AI领域2年+在校项目、竞赛、科研经历,毕业后从事AI相关岗1年+——Quant。目前已涉猎业务领域包含传统ML+表格型业务、时序预测、LLMs & MLLMs,待完善AI技术栈仍有NLP、CV、MLLMs、RL、推荐系统、联邦学习等。业余时间尽力保持更新,敬请期待......)

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