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CS224d－Day 1:要开始系统地学习 NLP 课程 cs224d，今天先来一个课程概览。 课程一共有16节，先对每一节中提到的模型，算法，工具有个总体的认识，知道都有什么，以及它们可以做些什么事情。简介：1. Intro to NLP and Deep Learning NLP：Natural Language Processing (自然语言处理)的目的，就是让计算机能‘懂得’人类对

学习资料： https://www.youtube.com/watch?v=ogrJaOIuBx4&list=PL2-dafEMk2A7YdKv4XfKpfbTH5z6rEEj3&index=19 代码： https://github.com/llSourcell/How_to_make_a_text_summarizer/blob/master/vocabulary-embedding.ip

CS224d－Day 3:word2vec

本文结构：什么是情感分析？怎么分析，技术上如何实现？

CS224d－Day 5: 什么是RNN本文结构：1.什么是 RNN？和NN的区别？2.RNN 能做什么？为什么要用 RNN？3.RNN 怎么工作的？4.RNN 基本模型存在某些问题？5.GRU 和 LSTM 是什么？1.什么是 RNN？和NN的区别？RNN－(Recurrent Neural Networks)：循环神经网络传统的神经网络模型，它是有向无环的，就是在隐藏层中各个神经元之

参考资料今天简单说一下 Deep Leaning 在各领域应用的几个例子，可以轻松地看一下它是怎么用在 Computer Vision，Speech Recognition, Text Processing, Medical, Finance, Advertising 等领域的。Computer VisionImage Classification 图片识别例如下面这个网站：https://www.

CS224d－Day 3:word2vec 有两个模型，CBOW 和 Skip-Gram，今天先讲 Skip-Gram 的算法和实现。课件： https://web.archive.org/web/20160311161826/http://cs224d.stanford.edu/lecture_notes/LectureNotes1.pdfSkip-Gram 能达到什么效果？比如词库里有这么一句

本文结构：什么是情感分析？怎么分析，技术上如何实现？cs224d Day 7: 项目2-命名实体识别2016课程地址 项目描述地址什么是情感分析？就是要识别出用户对一件事一个物或一个人的看法、态度，比如一个电影的评论，一个商品的评价，一次体验的感想等等。根据对带有情感色彩的主观性文本进行分析，识别出用户的态度，是喜欢，讨厌，还是中立。在实际生活中有很多应用，例如通过对 Twitter 用户的

本文结构：什么是命名实体识别（NER）怎么识别？cs224d Day 7: 项目2-用DNN处理NER问题 课程项目描述地址什么是NER？命名实体识别（NER）是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具，作为结构化信息提取的重要步骤。摘自BosonNLP怎么识别？先把解决问题的逻辑说一

本文结构：什么是 Language Model？怎么实现？怎么应用？cs224d Day 8: 项目2-用 RNN 建立 Language Model 生成文本 课程项目描述地址。什么是 Language Model？Language Model 是 NLP 的基础，是语音识别, 机器翻译等很多NLP任务的核心。参考：实际上是一个概率分布模型 P ，对于语言里的每一个字符串 S 给出一个概率

CS224d-Day 9: GRUs and LSTMs – for machine translation 视频链接 课件链接本文结构： - 机器翻译系统整体的认识 - 什么是 parallel corpora - 三个模块 - 各模块有什么难点RNN 模型 最简单的 RNN 模型扩展模型GRU:LSTM下面是video的笔记：1.机器翻译机器翻译是NLP问

CS224d-Day 10: Recursive neural networks – for parsing 课程链接 视频链接 课件链接本文结构：Recursive NN 是什么Recursive Neural Networks 和 Recurrent Neural NetworksRecursive NN 可以用来做什么怎样做到的算法代码Recursive NN 是什么Re

本文结构：四个问题每个问题是什么应用什么模型模型效果CS224d-Day 11: Recursive neural networks – for different tasks (e.g. sentiment analysis) 课程链接 视频链接 课件链接四个问题这次课主要讲了标准的 Recursive neural networks 模型及其扩展模型在3个问题上的应用和效果，最

什么问题用HMM解决现实生活中有这样一类随机现象，在已知现在情况的条件下，未来时刻的情况只与现在有关，而与遥远的过去并无直接关系。比如天气预测，如果我们知道“晴天，多云，雨天”之间的转换概率，那么如果今天是晴天，我们就可以推断出明天是各种天气的概率，接着后天的天气可以由明天的进行计算。这类问题可以用 Markov 模型来描述。进一步，如果我们并不知道今天的天气属于什么状况，我们只知道今明后三天的水藻