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从数学到算法的艺术

数学欠好,看都不明白

自然言语处理道路图详解,从数学根底、言语根底到模型和算法,这是你该了解的常识范畴。

自然言语处理许多时分都是一门综合性的学识,它远远不止机器学习算法。比较图画或语音,文本的改变愈加杂乱,例如从预处理来看,NLP 就要求咱们依据对数据的了解定制一种流程。并且比较图画等更倾向感知的智能,自然言语包含更高一级的智能才干,不论是承替代姐姐载思想、情感仍是推理。

那么咱们该怎样学习自然言语处理,有什么比较好的道路吗?一般而言,在数学和机器学习的根底上,咱们还需要了解自然言语的规矩与现象,这样才干进一步讨论该怎样处理自然言语。

本文介绍刚刚发布的一个开源项目,韩国庆熙大学本科生 Tae-Hwan Jung 总结山村老尸,香水有毒-认清全球科技竞赛大势,科技论坛了一套 NLP 的技能道路图。值得留意的是,Tae-Hwan Jung 此前现已开源了许多优异的项笑傲大枭雄目,包含 4.3k+ star 量的 NLP 教程。

  • 项目地址:https://github.山村老尸,香水有毒-认清全球科技竞赛大势,科技论坛com/graykode/nlp-roadmap

Tae-Hwan Jung 表明,本项目面向对 NLP 感兴趣的学生,该道路图供给了学习 NLP 的思想导图及关键词信息,它覆盖了从概率/计算到 SOTA NLP 模型的资料。

如上所示为 NLP 的技能柱石,最根底的当然仍是数学和navhf算法方面的常识,此外言语学和机器学习常识也必不可少。再往上主要是文本发掘与 NLP,在作者看来,前者易泽睿更倾向于惯例的算法与浅层机器学习模型,后者更倾向于深度学习模型。

四大技能线路图

如下从概率和计算到深度学习方法展现了素予佳妍四大技能道路图,它们从柱石到高层展现了完好的常识范畴。

概桑姆液率与计算

机器学习

文本发掘

自然言语处理

留意:

  • 关键词之间的联络或许解说得比较含糊,由于是以语义思想导图的方法表明的。
  • 读者们只需要看方框内的关键词就行,把它们当作必学部分;
  • 在一张图中包容如此多的关键词和常识点,十分的难,因而,请牢记该道路图仅仅一种思路或许主张;

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