【独家】自然语言处理(NLP)入门指南

displaCy网站上的可视化依赖解析树

https://demos.explosion.ai/displacy/?text=Great%2C%20this%20is%20just%20what%20I%20needed!&model=en&cpu=1&cph=0

记得我曾经读到过这样一段话，如果你觉得有必要回答两次同样的问题，那就把答案发到博客上，这可能是一个好主意。根据这一原则，也为了节省回答问题的时间，我在这里给出该问题的标准问法：“我的背景是研究**科学，我对学习NLP很有兴趣。应该从哪说起呢？”

在您一头扎进去阅读本文之前，请注意，下面列表只是提供了非常通用的入门清单（有可能不完整）。 为了帮助读者更好地阅读，我在括号内添加了简短的描述并对难度做了估计。最好具备基本的编程技能（例如Python）。

在线课程

•  Dan Jurafsky 和 Chris Manning：自然语言处理[非常棒的视频介绍系列]

https://www.youtube.com/watch?v=nfoudtpBV68&list=PL6397E4B26D00A269

•  斯坦福CS224d：自然语言处理的深度学习[更高级的机器学习算法、深度学习和NLP的神经网络架构]

http://cs224d.stanford.edu/syllabus.html

•  Coursera：自然语言处理简介[由密西根大学提供的NLP课程]

https://www.coursera.org/learn/natural-language-processing

图书馆和开放资源

•  spaCy（网站，博客）[Python; 新兴的开放源码库并自带炫酷的用法示例、API文档和演示应用程序]

网站网址：https://spacy.io/

博客网址：https://explosion.ai/blog/

演示应用网址: https://spacy.io/docs/usage/showcase

•  自然语言工具包（NLTK）（网站，图书）[Python; NLP实用编程介绍，主要用于教学目的]

网站网址：http://www.nltk.org

图书网址: http://www.nltk.org/book/

•  斯坦福CoreNLP（网站）[由Java开发的高质量的自然语言分析工具包]

网站网址: https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/

活跃的博客

•  自然语言处理博客（HalDaumé）

博客网址：https://nlpers.blogspot.com/

•  Google研究博客

博客网址：https://research.googleblog.com/

•  语言日志博客（Mark Liberman）

博客网址：http://languagelog.ldc.upenn.edu/nll/

书籍

•  言语和语言处理（Daniel Jurafsky和James H. Martin）[经典的NLP教科书，涵盖了所有NLP的基础知识，第3版即将出版]

https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/

• 统计自然语言处理的基础（Chris Manning和HinrichSchütze）[更高级的统计NLP方法]

https://nlp.stanford.edu/fsnlp/

•  信息检索简介（Chris Manning，Prabhakar Raghavan和HinrichSchütze）[关于排名/搜索的优秀参考书]

https://nlp.stanford.edu/IR-book/

•  自然语言处理中的神经网络方法（Yoav Goldberg）[深入介绍NLP的NN方法，和相对应的入门书籍]

https://www.amazon.com/Network-Methods-Natural-Language-Processing/dp/1627052984

入门书籍： http://u.cs.biu.ac.il/~yogo/nnlp.pdf

其它杂项

•  如何在TensorFlow中构建word2vec模型[学习指南]

https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/word2vec/index.html

•  NLP深度学习的资源[按主题分类的关于深度学习的顶尖资源的概述]

https://github.com/andrewt3000/dl4nlp

•  最后一句话：计算语言学和深度学习——论自然语言处理的重要性。（Chris Manning）[文章]

http://mitp.nautil.us/article/170/last-words-computational-linguistics-and-deep-learning

•  对分布式表征的自然语言的理解（Kyunghyun Cho）[关于NLU的ML / NN方法的独立讲义]

https://github.com/nyu-dl/NLP_DL_Lecture_Note/blob/master/lecture_note.pdf

•  带泪水的贝叶斯推论（Kevin Knight）[教程工作簿]

http://www.isi.edu/natural-language/people/bayes-with-tears.pdf

•  国际计算语言学协会（ACL）[期刊选集]

http://aclanthology.info/

•  果壳问答网站(Quora)：我是如何学习自然语言处理的？

https://www.quora.com/How-do-I-learn-Natural-Language-Processing

DIY项目和数据集

资料来源：http://gunshowcomic.com/

•  Nicolas Iderhoff已经创建了一份公开的、详尽的NLP数据集的列表。除了这些，这里还有一些项目，可以推荐给那些想要亲自动手实践的NLP新手们：

数据集：https://github.com/niderhoff/nlp-datasets

•  基于隐马尔可夫模型（HMM）实现词性标注（POS tagging）.

https://en.wikipedia.org/wiki/Part-of-speech_tagging

https://en.wikipedia.org/wiki/Hidden_Markov_model

•  使用CYK算法执行上下文无关的语法解析

https://en.wikipedia.org/wiki/CYK_algorithm

https://en.wikipedia.org/wiki/Context-free_grammar

•  在文本集合中，计算给定两个单词之间的语义相似度，例如点互信息（PMI，Pointwise Mutual Information）

https://en.wikipedia.org/wiki/Semantic_similarity

https://en.wikipedia.org/wiki/Pointwise_mutual_information

•  使用朴素贝叶斯分类器来过滤垃圾邮件

https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier

https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_spam_filtering

•  根据单词之间的编辑距离执行拼写检查

https://en.wikipedia.org/wiki/Spell_checker

https://en.wikipedia.org/wiki/Edit_distance

•  实现一个马尔科夫链文本生成器

https://en.wikipedia.org/wiki/Markov_chain

•  使用LDA实现主题模型

https://en.wikipedia.org/wiki/Topic_model

https://en.wikipedia.org/wiki/Latent_Dirichlet_allocation

•  使用word2vec从大型文本语料库，例如维基百科，生成单词嵌入。

https://code.google.com/archive/p/word2vec/

https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Database_download

NLP在社交媒体上

•  Twitter：#nlproc，NLPers上的文章列表（由Jason Baldrige提供）

https://twitter.com/hashtag/nlproc

https://twitter.com/jasonbaldridge/lists/nlpers

•  Reddit 社交新闻站点：/r/LanguageTechnology

https://www.reddit.com/r/LanguageTechnology

•  Medium发布平台：Nlp

https://medium.com/tag/nlp

原文链接：

https://medium.com/towards-data-science/how-to-get-started-in-nlp-6a62aa4eaeff

闵黎，惠普企业，资深项目经理，负责全球运营数据分析，可视化辅助决策，优化运营，推动企业内部改进。探索大数据的神秘原力，颠覆式创新是我的兴趣所在。

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