对GCN,Transformer， XLNet, ALBERT, CRF等技术仍然一知半解？再不学习就OUT了！

关注

转载最新推荐文章于 2026-03-31 09:18:57 发布 1.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

最强发文神器：Transformer+GCN！双热点结合轻松发一区！ GCN结合Transformer是一种创新的深度学习模型，它通过融合图卷积网络（GCN）对图结构数据的强大建模能力与Transformer在处理序列数据时的卓越性能，实现了对复杂图结构数据的深度理解和高效处理。阅读详情

谷歌Lab近日发布了一个新的预训练模型"ALBERT"全面在SQuAD 2.0、GLUE、RACE等任务上超越了BERT、XLNet、RoBERTa再次刷新了排行榜！ALBERT是一种轻量版本的BERT，利用更好的参数来训练模型，但是效果却反而得到了很大提升！ALBERT的核心思想是采用了两种减少模型参数的方法，比BERT占用的内存空间小很多，同时极大提升了训练速度，更重要的是效果上也有很大的提升！

▲BERT 和 ALBERT 两者的参数量比较。

这次发布的模型由Google Lab的 Lan Zhenzhong博士来主导完成，而且Lan Zhenzhong博士正好也是贪心学院的顾问以及教研团队的成员。

为了迎接NLP领域的各种变化，贪心学院的《自然语言处理》课程也在不断迭代更新，保证不错过任何2周之内出现的重要技术。自然语言处理无非是目前最大的风口，；从Word2Vec、ElMo、GPT、Bert到XLNet, 我们见证了这个领域的高速发展以及未来的前景。互联网中的大量的文本以及IOT时代赋予我们的全新交互带来了这个领域的爆发。

那这样的训练营到底是怎么样的呢？下面来详细介绍一下《自然语言处理高阶训练营》第七期的内容，也可以添加我们专业的AI职业规划师来咨询，我们的咨询师也是顶级AI公司出来的哦~

01课程大纲

第一阶段算法与机器学习基础

【核心知识点】

. 时间复杂度，空间复杂度分析

. Master's Theorem，递归复杂度分析

. 动态规划以及Dynamic Time Warpping

. Earth Mover's Distance

. 维特比算法

. LR、决策树、随机森林、XGBoost

. 梯度下降法、随机梯度下降法、牛顿法

. Projected Gradient Descent

. L0, L1, L2, L-Infinity Norm

. Grid Search, Bayesian Optimization

. 凸函数、凸集、Duality、KKT条件

. Linear SVM、Dual of SVM

. Kernel Trick, Mercer's Theorem

. Kernelized Linear Regression、Kernelized KNN

. Linear/Quadratic Programming

. Integer/Semi-definite Programming

. NP-completeness/NP-hard/P/NP

. Constrained Relaxation、Approximate Algorithm

. Convergence Analysis of Iterative Algorithm

【部分案例讲解】

. 基于Sparse Quadratic Programming的股票投资组合优化策略编写

. 基于Earth Mover's Distance的短文本相似度计算

. 基于Projected Gradient Descent和非负矩阵分解的词向量学习

. 基于Linear Programming的机票定价系统

. 基于DTW的文本相似度分析

第二阶段语言模型与序列标注

【核心知识点】

. 文本预处理技术（tf-idf，Stemming等）

. 文本领域的特征工程

. 倒排表、信息检索技术

. Noisy Channel Model

. N-gram模型，词向量介绍

. 常见的Smoothing Techniques

. Learning to Rank

. Latent Variable Model

. EM算法与Local Optimality

. Convergence of EM

. EM与K-Means, GMM

. Variational Autoencoder与Text Disentangling

.有向图与无向图模型

. Conditional Indepence、D-separation、Markov Blanket

. HMM模型以及参数估计

. Viterbi、Baum Welch

. Log-Linear Model与参数估计

. CRF模型与Linear-CRF

. CRF的Viterbi Decoding与参数估计

【部分案例讲解】

. 基于无监督学习方法的问答系统搭建

. 基于监督学习的Aspect-Based 情感分析系统搭建

. 基于CRF、LSTM-CRF、BERT-CRF 的命名实体识别应用

. 基于语言模型和Noisy Channel Model的拼写纠错

第三阶段信息抽取、词向量与知识图谱

【核心知识点】

. 命名实体识别技术

. 信息抽取技术

. Snowball, KnowitAll, RunnerText

. Distant Supervision, 无监督学习方法

. 实体统一、实体消歧义、指代消解

. 知识图谱、实体与关系

. 词向量、Skip-Gram、Negative Sampling

. 矩阵分解、CBOW与Glove向量

. Contexualized Embedding与ELMo

. KL Divergence与Gaussian Embedding

. 非欧式空间与Pointcare Embedding

. 黎曼空间中的梯度下降法

. 知识图谱嵌入技术

. TransE, NTN 的详解

. Node2Vec详解

. Adversial Learning与KBGAN

【部分案例讲解】

. 利用非结构化数据和信息抽取技术构建知识图谱

. 任务导向型聊天机器人的搭建

. 包含Intent与Entity Extraction的NLU模块实现

. 基于SkipGram的推荐系统实现（参考Airbnb论文）

第四阶段深度学习与NLP

【核心知识点】

. Pytorch与Tensorflow详解. 表示学习，分布式表示技术

. 文本领域中的Disentangling

. 深度神经网络与BP算法详解

. RNN与Vanishing/Exploding Gradient

. LSTM与GRU

. Seq2Seq与注意力机制

. Greedy Decoding与Beam Search

. BI-LSTM-CRF模型

. Neural Turing Machine

. Memory Network

. Self Attention，Transformer以及Transformer-XL.

. Bert的详解

. BERT-BiLSTM-CRF

. GPT，MASS, XLNet

. Low-resource learning

. 深度学习的可视化

. Laywer-wise Relevance Propagation

【部分案例讲解】

. 利用纯Python实现BP算法

. 基于Seq2Seq+注意力机制、基于Transformer的机器翻译系统

. 基于Transformer的闲聊型聊天机器人

. 基于BI-LSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF在命名实体中的比较

. 利用Laywer-wise RP可视化端到端的机器翻译系统

第五阶段贝叶斯模型与NLP

【核心知识点】

. 概率图模型与条件独立

. Markov Blanket

. Dirichlet分布、Multinomial分布

. Beta分布、Conjugate Prior回顾

. Detail Balance

. 主题模型详解

. MCMC与吉布斯采样

. 主题模型与Collapsed Gibbs Sampling

. Metropolis Hasting, Rejection Sampling

. Langevin Dyamics与SGLD

. 分布式SGLD与主题模型

. Dynamic Topic Model

. Supervised Topic Model

. KL Divergence与ELBO

. Variantional Inference, Stochastic VI

. 主题模型与变分法

. Nonparametric Models

. Dirichlet Process

. Chinese Restarant Process

. Bayesian Deep Neural Network

. VAE与Reparametrization trick

. Bayesian RNN/LSTM

. Bayesian Word2Vec

. MMSB

【部分案例讲解】

. 利用Collapsed Gibbs Sampler和SGLD对主题模型做Inference

. 基于Bayesian-LSTM的命名实体识别

. 利用主题模型做文本分类在

. LDA的基础上修改并搭建无监督情感分析模型

第六阶段开放式项目（Optional）

【项目介绍】

开放式项目又称为课程的capstone项目。作为课程中的很重要的一部分，可以选择work on一个具有挑战性的项目。通过此项目，可以深入去理解某一个特定领域，快速成为这个领域内的专家，并且让项目成果成为简历中的一个亮点。

【项目流程】

Step 1: 组队

Step 2：立项以及提交proposal

Step 3: Short Survey Paper

Step 4: 中期项目Review

Step 5: 最终项目PPT以及代码提交

Step 6: 最终presentation

Step 7: Technical Report/博客

【输出结果】

完整PPT、代码和Conference-Style Technical Report 最为项目的最后阶段，我们将组织学员的presentation分享大会。借此我们会邀请一些同行业的专家、从业者、企业招聘方、优质猎头资源等共同参与分享大会。

为AI从业者/研究生/研究员专门定制

全网唯一《NLP自然语言处理高阶训练营》

对课程有意向的同学

添加课程顾问小姐姐微信

报名、课程咨询

????????????

02部分项目作业

课程设计紧密围绕学术界最新进展以及工业界的需求，涵盖了所有核心知识点，并且结合了大量实战项目，培养学员的动手能力，解决问题能力。

问答系统

从零开始搭建一个完整的问答系统。给定一个语料库（问题和答案对），对于用户的输入需要返回最适合的答案。涉及到的模块：

1. 对于用户的输入需要做拼写纠错，这部分会用到语言模型

2. 之后对输入做文本的预处理，过滤等操作。

3. 把文本转换成向量形式，这里需要用到tf-idf, word2vec等相关的技术。

4. 针对于语料库，为了提升效率需要创建倒排表。

5. 基于相似度的计算来获得最优的答案。

情感分析系统

基于给定数据，来搭建一个完整的情感分析系统。项目涉及到的模块：

1. 数据的预处理

2. 特征工程，这部分是本项目的核心。

3. 监督学习模型的选择与调参。调参的过程需要尝试不同的优化策略。

知识图谱系统

利用非结构化数据来搭建知识图谱。项目涉及到的模块：

1. 从非结构化数据中抽取实体，以及词典库的构建

2. 关系的抽取（指定的关系）

3. 实体统一以及实体消歧。

4. 知识图谱的构建以及查询

对话系统中的NLU

基于给定的对话数据来构建NLU识别部分，并结果用于聊天机器人中。项目涉及到的模块：

1. 文本特征的提取

2. 搭建CRF模型来识别关键词

3. 搭建LSTM-CRF模型来识别关键词。

机器翻译系统

基于给定数据，来搭建一个完整的情感分析系统。项目涉及到的模块：

1. 数据的预处理

2. 特征工程，这部分是本项目的核心。

3. 监督学习模型的选择与调参。调参的过程需要尝试不同的优化策略。

任务导向型聊天机器人

搭建一个完整的聊天机器人，用来服务搜索餐厅。项目涉及到的模块：

1. 文本预处理

2. 意图识别和关键信息抽取

3. 对于每一个意图设计对话管理状态机

4. 设计上下文处理的方法

5. 对话生成模块

6. 处理一些常见的boundary case。

03直播授课，现场推导演示

区别于劣质的PPT讲解，导师全程现场推导，让你在学习中有清晰的思路，深刻的理解算法模型背后推导的每个细节。更重要的是可以清晰地看到各种模型之间的关系！帮助你打通六脉！

▲源自：CRF与Log-Linear模型讲解

▲源自：Convex Optimization 讲解

▲源自：Convergence Analysis 讲解

不管你在学习过程中遇到多少阻碍，你都可以通过以下4种方式解决：

1、直接在线问导师；

2、记录到共享文档中，每日固定时间的直播答疑；

3、学习社群中全职助教，随时提问答疑

4、共同的问题在Review Session里面做讲解

注：每次答疑，班主任都会进行记录，以便学员实时查阅。

04课程适合谁？

对机器学习算法有基础了解，具备编程能力；
对数据结构与算法比较熟悉；
想申请国外名校AI相关专业的硕士/博士；
已从事NLP领域工作，想要升职加薪；
想加入顶级AI公司；

05每周课程安排

采用直播的授课方式，一周4-5次的直播教学，包括2次的main lectures, 1-2次的discussion session (讲解某一个实战、必备基础、案例或者技术上的延伸）， 1次的paper reading session (每周会assign一篇必备论文，并且直播解读)。教学模式上也参考了美国顶级院校的教学体系。以下为其中一周的课程安排，供参考。

每周一次的Review Session, 老师提前一周给出几个备选主题，由学生进行投票选择最心仪的主题，每周三次。

06你的必备挑战

1.编写一些技术类文章

通过在知乎上发表相关技术文章进行自我成果检验，同时也是一种思想碰撞的方式，导师会对发表的每一篇文章写一个详细的评语。万一不小心成为一个大V了呢？虽然写文章的过程万分痛苦，学习群里半夜哀嚎遍野，但看一看抓着头发写出来的文章结果还是非常喜人的！看着自己收获的点赞数，大家都默默地感谢起导师们的无情！

这种满满的成就感，让大家一篇接一篇写了下去！

个个都立刻变身成了知乎大牛~

2.Project项目

除了文章，算法工程师的立命根本--项目代码，导师更是不会放过的。每次在Gitlab上布置的作业，导师们都会带领助教团队会予以详细的批改和反馈。并逼着你不断的优化！

07 训练营导师

看了这么多，是不是非常崇拜设计出如此地狱式学习计划的大牛，那就来正式认识一下这位训练营中人人听了都闻风丧胆，但又让人崇拜+喜爱+欲罢不能的训练营大魔头:

李文哲

NLP、知识图谱领域专家

美国南加州大学博士，曾任凡普金科（爱钱进）首席科学家，美国亚马逊/高盛高级工程师，AI量化投资公司首席科学家兼投资总监。在AAAI, KDD, AISTATS等顶会上发表过15篇以上论文，其中3篇获得Best Paper Award，累计数百次引用。

在被大魔头们折磨了多个日日夜夜后，大家不但没有放弃学习，而且很快乐地学习着。来听听大家的心声吧：

这两天群里更是捷报连连。我们前三期项目的已经有多名学员被一线AI企业录取，还有通过二面、三面等待着offer。相信未来几周我们将会受到更多的好消息！

随便截了几个学员反馈，看看他们有多爱这个机智又严苛的大魔头：

我确定了我们的魔鬼训练营没有误人子弟，我们的课程真的帮助到大家实质的技能提升或帮助大家拿到offer。

这次我们迎来了第七期NLP的招生，千万不要觉得这是一个对标其他线上课程的普通的训练营。由于内容的专业性以及深度，在过去吸引了大量的全球顶级名府的学员，这里不乏来自斯坦福、UCSD、USC、哥大、HKUST、爱丁堡等世界名府的学生；在这里，你不仅可以享受到通往顶尖人才的快乐、也可以结识志同道合的AI从业者以及未来的科学家。