NLP学习指南 本教程致力于帮助同学们快速入门NLP,并掌握各个任务的SOTA模型。 各任务模型列表汇总:,,,(todo), 各任务概述和技巧:,文本匹配,序列标注,文本生成,语言模型 之后就可以开始逐个击破,但也不用死磕,控制好目标难度,先用三个月时间进行第一轮学习: 读懂机器学习,深度学习原理,不要求手推公式 了解经典任务的基准,动手实践,看懂代码 深入一个应用场景,尝试自己修改模型,提升效果 迈过了上面这道坎后,就可以重新回归理论,提高对自己的要求,某种手推公式,盲写模型,拿到比赛Top等。 第一步:基础原理 机器学习最初入门时对数学的要求不是很高,掌握基础的线性代数,概率论就可以了,正常读下来的理工科大学生以上应该都没问题,可以直接开始学,碰到不清楚的概念再去复习。 统计机器学习部分,建议初学者先看懂线性分类,SVM,树模型和图模型,这里推荐李航的“统计学习方法”,薄的摸起来没有