自然语言处理(NLP)入门指南



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


https://demos.explosion.ai/displacy/?text=Great%2C%20this%20is%20just%20what%20I%20needed!&model=en&cpu=1&cph=0


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]

https://www.youtube.com/watch?v=nfoudtpBV68&list=PL6397E4B26D00A269


•  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]

http://cs224d.stanford.edu/syllabus.html


•  Coursera:自然语言处理简介[由密西根大学提供的NLP课程]

https://www.coursera.org/learn/natural-language-processing


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:https://spacy.io/

博客网址:https://explosion.ai/blog/

演示应用网址: https://spacy.io/docs/usage/showcase


•  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:http://www.nltk.org

图书网址: http://www.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: https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/


活跃的博客


•  自然语言处理博客(HalDaumé)

博客网址:https://nlpers.blogspot.com/


•  Google研究博客

博客网址:https://research.googleblog.com/


•  语言日志博客(Mark Liberman)

博客网址:http://languagelog.ldc.upenn.edu/nll/


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]

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


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

https://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]

https://nlp.stanford.edu/IR-book/


•  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]

https://www.amazon.com/Network-Methods-Natural-Language-Processing/dp/1627052984

入门书籍: http://u.cs.biu.ac.il/~yogo/nnlp.pdf


其它杂项


•  如何在TensorFlow中构建word2vec模型[学习指南]

https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/word2vec/index.html


•  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]

https://github.com/andrewt3000/dl4nlp


•  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]

http://mitp.nautil.us/article/170/last-words-computational-linguistics-and-deep-learning


•  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]

https://github.com/nyu-dl/NLP_DL_Lecture_Note/blob/master/lecture_note.pdf


•  带泪水的贝叶斯推论(Kevin Knight)[教程工作簿]

http://www.isi.edu/natural-language/people/bayes-with-tears.pdf


•  国际计算语言学协会(ACL)[期刊选集]

http://aclanthology.info/


•  果壳问答网站(Quora):我是如何学习自然语言处理的?

https://www.quora.com/How-do-I-learn-Natural-Language-Processing


DIY项目和数据集


资料来源:http://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:https://github.com/niderhoff/nlp-datasets


•  基于隐马尔可夫模型(HMM)实现词性标注(POS tagging).

https://en.wikipedia.org/wiki/Part-of-speech_tagging

https://en.wikipedia.org/wiki/Hidden_Markov_model


•  使用CYK算法执行上下文无关的语法解析

https://en.wikipedia.org/wiki/CYK_algorithm

https://en.wikipedia.org/wiki/Context-free_grammar


•  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)

https://en.wikipedia.org/wiki/Semantic_similarity

https://en.wikipedia.org/wiki/Pointwise_mutual_information


•  使用朴素贝叶斯分类器来过滤垃圾邮件

https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier

https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_spam_filtering


•  根据单词之间的编辑距离执行拼写检查

https://en.wikipedia.org/wiki/Spell_checker

https://en.wikipedia.org/wiki/Edit_distance


•  实现一个马尔科夫链文本生成器

https://en.wikipedia.org/wiki/Markov_chain


•  使用LDA实现主题模型

https://en.wikipedia.org/wiki/Topic_model

https://en.wikipedia.org/wiki/Latent_Dirichlet_allocation


•  使用word2vec从大型文本语料库,例如维基百科,生成单词嵌入。

https://code.google.com/archive/p/word2vec/

https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Database_download


NLP在社交媒体上


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

https://twitter.com/hashtag/nlproc

https://twitter.com/jasonbaldridge/lists/nlpers


•  Reddit 社交新闻站点:/r/LanguageTechnology

https://www.reddit.com/r/LanguageTechnology


•  Medium发布平台:Nlp

https://medium.com/tag/nlp


原文链接:

https://medium.com/towards-data-science/how-to-get-started-in-nlp-6a62aa4eaeff


授权转载自数据派THU

ID:DatapiTHU

作者:Melanie Tosik 

翻译:闵黎 

校对:丁楠雅



本文由机器之心经授权转载自大数据文摘,禁止二次转载。

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