km1994/NLP_CS224n

CS224n 组队学习 （上） 任务大纲

项目动机

该项目主要为了 给那些想入门NLP却没找到比较好的入门教程的 New NLPer 提供 一个 学习视频索引、课程笔记分享、课后问题解答 的平台 ，以帮助他们入门 NLP。每个人均可将自己的笔记、感悟、作业。

项目介绍

自然语言处理( NLP )是信息时代最重要的技术之一，也是人工智能的重要组成部分。NLP的应用无处不在，因为人们几乎用语言交流一切：网络搜索、广告、电子邮件、客户服务、语言翻译、医疗报告等。近年来，深度学习方法在许多不同的NLP任务中获得了非常高的性能，使用了不需要传统的、任务特定的特征工程的单个端到端神经模型。在本课程中，学生将全面了解NLP深度学习的前沿研究。通过讲座、作业和最终项目，学生将学习设计、实现和理解他们自己的神经网络模型的必要技能。

基本信息

• 学习名称：NLP组队学习
• 学习周期：16天
• 学习形式：视频学习+实践
• 人群定位：具备一定编程基础，有学习和梳理自然语言处理算法的需求
• 难度等级：中
• 先修组队学习：无
• 后续推荐组队学习：CS224n (中)
• 编程语言：不限

课程介绍

• Task 1: Introduction and Word Vectors （3天）

  • 理论部分
    • 介绍NLP研究的对象
    • 如何表示单词的含义
    • Word2Vec方法的基本原理
  • 视频教程
    • youtube video
    • bilibili video
  • 资源
    • slides
    • official notes
  • 优秀作业
    • 鑫海：https://blog.csdn.net/Rock_y/article/details/106940001
    • 芙蕖：https://blog.csdn.net/weixin_42691585/article/details/106928998
    • lyman：https://www.jianshu.com/p/8594cf51bf89
    • Bill：https://billmazengou.github.io/2020/06/23/NLP1-Word-to-Vectors/
    • 浩浩雷：Lecture/Lecture1/reference/
  • 问题解答区

• Task 2: Word Vectors and Word Senses （3天）

  • 理论部分
    • 回顾 Word2Vec模型
    • 介绍 count based global matrix factorization 方法
    • 介绍 GloVe 模型
  • 视频教程
    • youtube video
    • bilibili video
  • 资源
    • slides
    • official notes
  • 优秀作业
    • 鑫海：https://blog.csdn.net/Rock_y/article/details/106986586
    • 芙蕖：https://blog.csdn.net/weixin_42691585/article/details/106988635
    • lyman：https://blog.csdn.net/wuzhongqiang/article/details/106979179
    • Raymond：CS224N Word Vectors 2 and Word Senses
  • 问题解答区

• Task 3: Subword Models （3天）

  • 理论部分
    • 回顾 word2vec 和 glove，并介绍其所存在问题
    • 介绍 n-gram **
    • 介绍 FastText 模型
  • 视频教程
    • youtube video
    • bilibili video
  • 资源
    • slides
    • official notes
  • 优秀作业
    • 芙蕖：https://blog.csdn.net/weixin_42691585/article/details/107009195
    • 12-Subword Models 读书笔记： 12-Subword Models 读书笔记
  • 问题解答区

• Task 4: Contextual Word Embeddings （3天）

  • 理论部分
    • 回顾 Word2Vec, GloVe, fastText 模型
    • 介绍contextual word representation
    • 介绍 ELMO，GPT与BERT模型
  • 视频教程
    • youtube video
    • bilibili video
  • 资源
    • slides
    • official notes
  • 优秀作业
    • 荒：https://chenk.tech/posts/f2fb8471.html
    • 江湖散人：浅谈ELMO，GPT，BERT模型
  • 问题解答区

• Task 5: Homework （3天）（组队完成）

可以从以下作业四选一：

1. 英文词向量的探索

   • 练习任务
     • 完成 CS224n 配套作业
   • 作业链接
   • 讨论区

2. 中文词向量的探索

   • 练习任务
     • 特征词转化为 One-hot 矩阵
     • 特征词转化为 tdidf 矩阵
     • 利用 word2vec 进行 词向量训练
     • word2vec 简单应用
     • 利用 one-hot 、TF-idf、word2vec 构建句向量，然后 采用 朴素贝叶斯、条件随机场做分类
   • 作业链接
   • 讨论区

3. FastText 探索

• 练习任务
  • FastText 词向量训练
  • FastText 做分类
• 作业链接
• 讨论区

4. Bert 探索

• 练习任务

  • Bert 做分类

• 作业链接

• 讨论区

• 优秀作业

  • winter：
    • fastText_classification
    • bert_classification
  • 荒：NLP项目Pipeline
  • 北尘南风：https://github.com/hu-minghao/my_program/blob/master/NLP-task5%2Bbig%2Bhomework.ipynb

致谢

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