獨家 | 自然語言處理(NLP)入門學習資源清單

作者：Melanie Tosik

翻譯：閔黎

校對：丁楠雅

本文長度為1100字，建議閱讀3分鐘

Melanie Tosik目前就職於旅遊搜索公司WayBlazer，她的工作內容是通過自然語言請求來生產個性化旅遊推薦路線。回顧她的學習歷程，她為期望入門自然語言處理的初學者列出了一份學習資源清單。

displaCy網站上的可視化依賴解析樹

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

記得我曾經讀到過這樣一段話，如果你覺得有必要回答兩次同樣的問題，那就把答案發到博客上，這可能是一個好主意。根據這一原則，也為了節省回答問題的時間，我在這裡給出該問題的標準問法：「我的背景是研究**科學，我對學習NLP很有興趣。應該從哪說起呢？」

在您一頭扎進去閱讀本文之前，請注意，下面列表只是提供了非常通用的入門清單（有可能不完整）。 為了幫助讀者更好地閱讀，我在括弧內添加了簡短的描述並對難度做了估計。最好具備基本的編程技能（例如Python）。

在線課程

? Dan Jurafsky 和 Chris Manning：自然語言處理[非常棒的視頻介紹系列]

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

? 斯坦福CS224d：自然語言處理的深度學習[更高級的機器學習演算法、深度學習和NLP的神經網路架構]

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

? Coursera：自然語言處理簡介[由密西根大學提供的NLP課程]

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

圖書館和開放資源

? spaCy（網站，博客）[Python; 新興的開放源碼庫並自帶炫酷的用法示例、API文檔和演示應用程序]

網站網址：https://spacy.io/

博客網址：https://explosion.ai/blog/

演示應用網址: https://spacy.io/docs/usage/showcase

? 自然語言工具包（NLTK）（網站，圖書）[Python; NLP實用編程介紹，主要用於教學目的]

網站網址：http://www.nltk.org

圖書網址: http://www.nltk.org/book/

? 斯坦福CoreNLP（網站）[由Java開發的高質量的自然語言分析工具包]

網站網址: https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/

活躍的博客

? 自然語言處理博客（HalDaumé）

博客網址：https://nlpers.blogspot.com/

? Google研究博客

博客網址：https://research.googleblog.com/

? 語言日誌博客（Mark Liberman）

博客網址：http://languagelog.ldc.upenn.edu/nll/

書籍

? 言語和語言處理（Daniel Jurafsky和James H. Martin）[經典的NLP教科書，涵蓋了所有NLP的基礎知識，第3版即將出版]

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

? 統計自然語言處理的基礎（Chris Manning和HinrichSchütze）[更高級的統計NLP方法]

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

? 信息檢索簡介（Chris Manning，Prabhakar Raghavan和HinrichSchütze）[關於排名/搜索的優秀參考書]

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

? 自然語言處理中的神經網路方法（Yoav Goldberg）[深入介紹NLP的NN方法，和相對應的入門書籍]

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

入門書籍： http://u.cs.biu.ac.il/~yogo/nnlp.pdf

其它雜項

? 如何在TensorFlow中構建word2vec模型[學習指南]

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

? NLP深度學習的資源[按主題分類的關於深度學習的頂尖資源的概述]

https://github.com/andrewt3000/dl4nlp

? 最後一句話：計算語言學和深度學習——論自然語言處理的重要性。（Chris Manning）[文章]

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

? 對分散式表徵的自然語言的理解（Kyunghyun Cho）[關於NLU的ML / NN方法的獨立講義]

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

? 帶淚水的貝葉斯推論（Kevin Knight）[教程工作簿]

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

? 國際計算語言學協會（ACL）[期刊選集]

http://aclanthology.info/

? 果殼問答網站(Quora)：我是如何學習自然語言處理的？

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

DIY項目和數據集

資料來源：http://gunshowcomic.com/

? Nicolas Iderhoff已經創建了一份公開的、詳盡的NLP數據集的列表。除了這些，這裡還有一些項目，可以推薦給那些想要親自動手實踐的NLP新手們：

數據集：https://github.com/niderhoff/nlp-datasets

? 基於隱馬爾可夫模型（HMM）實現詞性標註（POS tagging）.

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

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

? 使用CYK演算法執行上下文無關的語法解析

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

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

? 在文本集合中，計算給定兩個單詞之間的語義相似度，例如點互信息（PMI，Pointwise Mutual Information）

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

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

? 使用樸素貝葉斯分類器來過濾垃圾郵件

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

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

? 根據單詞之間的編輯距離執行拼寫檢查

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

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

? 實現一個馬爾科夫鏈文本生成器

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

? 使用LDA實現主題模型

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

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

? 使用word2vec從大型文本語料庫，例如維基百科，生成單詞嵌入。

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

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

NLP在社交媒體上

? 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 社交新聞站點：/r/LanguageTechnology

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

? Medium發布平台：Nlp

https://medium.com/tag/nlp

原文鏈接：

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