如何入门NLP

作者：chen_h
微信号 & QQ：862251340
微信公众号：coderpai

---

有时候当我被一个问题问到两次的时候，我就觉得我应该把对这个问题的回答整理成一篇文章。基于这个原因和为了节约我未来的时间，今天我就对“如何入门NLP”这个话题，写成了一篇文章。

在你阅读下面的资料之前，我想说明一下。这个资料可能只是一个非常通用的入门材料（也可能不是很完整）。为了避免阅读大量的材料，我对每个资料都做了一个简单的描述和难度评估。编程语言，我推荐使用 Python 。

在线课程

• Dan Jurafsky & Chris Manning: Natural Language Processing [一个很好的视频课程]

• Stanford CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing [该课程包含很多优秀的机器学习算法，深度学习和神经网络架构在NLP中的应用]

• Coursera: Introduction to Natural Language Processing [NLP的入门课程 the University of Michigan]

各种开源库

• spaCy (官网, 博客) [Python; 新兴的开源库和非常完美的使用例子，API文档齐全，demo 例子]

• Natural Language Toolkit (NLTK) (官网, 书籍) [Python; NLP的入门库，主要用于教学]

• Stanford CoreNLP (官网) [Java, 高质量的分析工具]

比较活跃的博客

• natural language processing blog (Hal Daumé)
• Google Research blog
• Language Log (Mark Liberman)

书籍

• Speech and Language Processing (Daniel Jurafsky and James H. Martin) [经典的NLP书籍，包含了所以的基础知识点，第三版也马上要出版了]

• Foundations of Statistical Natural Language Processing (Chris Manning and Hinrich Schütze) [很多先进的统计NLP方法]

• Introduction to Information Retrieval (Chris Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze) [在排序和搜索上面非常经典的书籍]

• Neural Network Methods in Natural Language Processing (Yoav Goldberg) [深度学习在NLP中的应用, primer here]

杂记

• How to build a word2vec model in TensorFlow [教程]

• Deep Learning for NLP resources [按照话题组织了一些高水平的深度学习资源]

• Last Words: Computational Linguistics and Deep Learning — A look at the importance of Natural Language Processing. (Chris Manning) [文章]

• Natural Language Understanding with Distributed Representation(Kyunghyun Cho) [关于NLU的ML/NN方法的独立讲解]

• Bayesian Inference with Tears (Kevin Knight) [教程]

• Association for Computational Linguistics (ACL) [期刊]

• Quora: How do I learn Natural Language Processing?

小项目和数据集

Nicolas Iderhoff 已经创建了一个公开的NLP数据集列表。除了这些，我还整理了一些小项目给任何想入门的小伙伴：

• Implement a part-of-speech (POS) tagger based on a hidden Markov model (HMM)
• Implement the CYK algorithm for parsing context-free grammars
• Implement semantic similarity between two given words in a collection of text, e.g. pointwise mutual information (PMI)
• Implement a Naive Bayes classifier to filter spam
• Implement a spell checker based on edit distances between words
• Implement a Markov chain text generator
• Implement a topic model using latent Dirichlet allocation (LDA)
• Use word2vec to generate word embeddings from a large text corpus, e.g. Wikipedia

一些社交媒体上面的专题

• Twitter: #nlproc, list of NLPers (by Jason Baldrige)
• Reddit: /r/LanguageTechnology
• Medium: Nlp

---

来源：Medium