热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

干货|适合NLP初学者的8个免费资源分享

来源:新智元本文约1500字,建议阅读9分钟。本文和大家分享8个免费的学习NLP在线资源,感兴趣的朋友欢迎收藏。[导读]NLP可以说是机器

640?wx_fmt=png

来源:新智元

本文约1500字,建议阅读9分钟

本文和大家分享8个免费的学习NLP在线资源,感兴趣的朋友欢迎收藏。

640?wx_fmt=jpeg


[ 导读 ]NLP可以说是机器学习中最受欢迎的领域之一,这项技术改变了我们与世界互动的方式。今天要和大家分享的是8个免费的学习NLP在线资源,感兴趣的朋友欢迎收藏。


自然语言处理(NLP)作为人工智能研究的核心领域之一,长久以来都受到广泛关注。


微软全球执行副总裁沈向洋博士曾表示“懂语言者得天下,人工智能对人类影响最为深刻的就是自然语言方面。”现在很多研究人员都在进入自然语言领域,希望可以解决“让机器理解人类语言”这一难题。


如果你也对NLP感兴趣,不妨关注一下这8个免费学习NLP的在线资源:

 

一、自然语言处理

 

格式:课程


640?wx_fmt=png


课程地址:

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


简介:此在线课程涵盖从基础到高级NLP,它是Coursera上高级机器学习专业化的一部分。你可以免费注册本课程,你将学习情绪分析、总结、对话状态跟踪等。你将学习的主题包括文本分类介绍、语言建模和序列标记、语义向量空间模型、序列到序列任务等等。

 

课程学完后,你将能够构建自己的会话聊天机器人,以帮助在StackOverflow网站上进行搜索。

 

二、自然语言处理——微软

 

格式:课程


640?wx_fmt=png


课程地址:

https://www.edx.org/course/natural-language-processing-nlp-3

 

简介:这是一个自学的学习课程,它将为你提供适用于NLP的尖端技术的全面介绍。本课程的持续时间为6周,将对自然语言处理以及如何使用经典机器学习方法进行全面概述。你将学习统计机器翻译、应用于NLP的深度强化学习技术、视觉语言多模式语言以及深度语义相似度模型(DSSM)及其应用。

 

你还将学习如何应用深度学习模型来解决机器翻译和对话问题、深度结构化的信息检索和自然语言应用语义模型、自然语言应用的深度强化学习模型以及图像字幕和视觉问题回答的深度学习模型。7月1日开课!

 

三、深度学习的自然语言处理


格式:视频


640?wx_fmt=png


视频地址:

https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5Jsnh1rnUwq_TcylNr7EkRe6


简介:这是斯坦福大学提供的关于NLP的系列讲座,在这里你将了解应用于NLP的深度学习的前沿研究。该系列讲座每讲时长约80分钟,主题包括深度学习的NLP、单词矢量表示、单词表示的全局向量、 word window分类和神经网络、反向传播、依存句法分析、TensorFlow简介和其他此类相关主题。

 

四、自然语言处理——卡耐基梅隆大学


格式:PDF和视频


640?wx_fmt=png


资源地址:

http://demo.clab.cs.cmu.edu/NLP/


简介:本课程由卡耐基梅隆大学提供,该课程涵盖了将人类语言(如英语和中文)表示为计算系统的各种方式,以及利用这些表示来编写与文本和语音数据相关的程序的各种方法,如翻译、总结、提取信息、数据库的自然界面、会话代理等。课程包括机器学习和语言学的核心思想。 

 

五、深层自然语言处理


格式:视频和幻灯片


640?wx_fmt=png

资源地址:

https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017/lectures/blob/master/README.md


简介:这是一个GitHub资源库,其中包含牛津大学的深层NLP课程,以演讲幻灯片和视频形式呈现。本课程重点介绍使用递归神经网络分析和生成语音和文本的最新进展。将向你介绍相关机器学习模型的数学定义,并推导出相关的优化算法。该课程涵盖NLP中神经网络的一系列应用,包括文本潜在维度分析、将语音转录为文本、在语言之间进行翻译以及回答问题。

 

六、Python的自然语言处理


格式:电子书


640?wx_fmt=png


资源地址:

http://www.nltk.org/book/

 

简介:这是由Steven Bird,Ewan Klein和Edward Loper撰写的《用Python进行自然语言处理》一书的电子书版本。本书更多的是使用Python第3版的实用方法,你将学习各种主题,如语言处理、访问文本语料库和词汇资源、处理原始文本、编写结构化程序、分类文本、分析句子结构等等。

 

七、使用NLTK的NLP入门


格式:视频


640?wx_fmt=png


视频地址:

https://www.udemy.com/natural-language-processing-nlp-for-beginners-using-nltk-in-python/

 

简介:这是一个视频系列,你将通过NLTK了解NLP的基础知识。视频基本上集中在NLP中称为频率分布的非常有用的功能。你将学习如何计算、制表和绘制词语的频率分布。

  

八、演讲和语言处理


格式:电子书


640?wx_fmt=png


资源地址:

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


简介:这是作者Dan Jurafsky和James H. Martin的电子书,你将学习语言处理的基础知识。这里包括的主题是文本规范化、编辑距离、正则表达、语言建模、逻辑回归、矢量语义、神经网络、神经语言模型和其他此类相关主题。


参考链接:

https://www.analyticsindiamag.com/8-free-resources-for-beginners-to-learn-natural-language-processing/

编辑:黄继彦

校对:林亦霖


640?wx_fmt=jpeg640?wx_fmt=jpeg


推荐阅读
  • 独家解析:深度学习泛化理论的破解之道与应用前景
    本文深入探讨了深度学习泛化理论的关键问题,通过分析现有研究和实践经验,揭示了泛化性能背后的核心机制。文章详细解析了泛化能力的影响因素,并提出了改进模型泛化性能的有效策略。此外,还展望了这些理论在实际应用中的广阔前景,为未来的研究和开发提供了宝贵的参考。 ... [详细]
  • Python 数据可视化实战指南
    本文详细介绍如何使用 Python 进行数据可视化,涵盖从环境搭建到具体实例的全过程。 ... [详细]
  • python绘制拟合回归散点图_机器学习之利用Python进行简单线性回归分析
    前言:在利用机器学习方法进行数据分析时经常要了解变量的相关性,有时还需要对变量进行回归分析。本文首先对人工智能机器学习深度学习、相关分析因果分析回归分析 ... [详细]
  • 机器学习如何看世界 对抗机器学习诠释人工智能和人类思维的不同
    接近,计算,极限,看,世界,对抗,机器,学习,诠释,人工智能,和, ... [详细]
  • 在机器学习领域,深入探讨了概率论与数理统计的基础知识,特别是这些理论在数据挖掘中的应用。文章重点分析了偏差(Bias)与方差(Variance)之间的平衡问题,强调了方差反映了不同训练模型之间的差异,例如在K折交叉验证中,不同模型之间的性能差异显著。此外,还讨论了如何通过优化模型选择和参数调整来有效控制这一平衡,以提高模型的泛化能力。 ... [详细]
  • 能够感知你情绪状态的智能机器人即将问世 | 科技前沿观察
    本周科技前沿报道了多项重要进展,包括美国多所高校在机器人技术和自动驾驶领域的最新研究成果,以及硅谷大型企业在智能硬件和深度学习技术上的突破性进展。特别值得一提的是,一款能够感知用户情绪状态的智能机器人即将问世,为未来的人机交互带来了全新的可能性。 ... [详细]
  • 从2019年AI顶级会议最佳论文,探索深度学习的理论根基与前沿进展 ... [详细]
  • 视觉图像的生成机制与英文术语解析
    近期,Google Brain、牛津大学和清华大学等多家研究机构相继发布了关于多层感知机(MLP)在视觉图像分类中的应用成果。这些研究深入探讨了MLP在视觉任务中的工作机制,并解析了相关技术术语,为理解视觉图像生成提供了新的视角和方法。 ... [详细]
  • AI TIME联合2021世界人工智能大会,共探图神经网络与认知智能前沿话题
    AI TIME携手2021世界人工智能大会,共同探讨图神经网络与认知智能的最新进展。自2018年在上海首次举办以来,WAIC已成为全球AI领域的年度盛会,吸引了众多专家学者和行业领袖参与。本次大会将聚焦图神经网络在复杂系统建模、知识图谱构建及认知智能应用等方面的技术突破和未来趋势。 ... [详细]
  • 2019年斯坦福大学CS224n课程笔记:深度学习在自然语言处理中的应用——Word2Vec与GloVe模型解析
    本文详细解析了2019年斯坦福大学CS224n课程中关于深度学习在自然语言处理(NLP)领域的应用,重点探讨了Word2Vec和GloVe两种词嵌入模型的原理与实现方法。通过具体案例分析,深入阐述了这两种模型在提升NLP任务性能方面的优势与应用场景。 ... [详细]
  • 第三届人工智能、网络与信息技术国际学术会议(AINIT 2022)
    20223rdInternationalSeminaronArtificialIntelligence,NetworkingandInformationTechnology第三届 ... [详细]
  • 在2019中国国际智能产业博览会上,百度董事长兼CEO李彦宏强调,人工智能应务实推进其在各行业的应用。随后,在“ABC SUMMIT 2019百度云智峰会”上,百度展示了通过“云+AI”推动AI工业化和产业智能化的最新成果。 ... [详细]
  • 通过使用CIFAR-10数据集,本文详细介绍了如何快速掌握Mixup数据增强技术,并展示了该方法在图像分类任务中的显著效果。实验结果表明,Mixup能够有效提高模型的泛化能力和分类精度,为图像识别领域的研究提供了有价值的参考。 ... [详细]
  • Python与R语言在功能和应用场景上各有优势。尽管R语言在统计分析和数据可视化方面具有更强的专业性,但Python作为一种通用编程语言,适用于更广泛的领域,包括Web开发、自动化脚本和机器学习等。对于初学者而言,Python的学习曲线更为平缓,上手更加容易。此外,Python拥有庞大的社区支持和丰富的第三方库,使其在实际应用中更具灵活性和扩展性。 ... [详细]
  • 理工科男女不容错过的神奇资源网站
    十一长假即将结束,你的假期学习计划进展如何?无论你是在家中、思念家乡,还是身处异国他乡,理工科学生都不容错过一些神奇的资源网站。这些网站提供了丰富的学术资料、实验数据和技术文档,能够帮助你在假期中高效学习和提升专业技能。 ... [详细]
author-avatar
葛妹秀
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有