NLP近几年非常火，且发展特别快。像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术应运而生。我们正处在信息爆炸的时代、面对每天铺天盖地的网络资源和论文、很多时候我们面临的问题并不是缺资源，而是找准资源并高效学习。但很多时候你会发现，花费大量的时间在零零散散的内容上，但最后发现效率极低，浪费了很多宝贵的时间。为了迎合大家学习的需求，我们这次重磅推出了《自然语言处理终身升级版》。

课程覆盖了从经典的机器学习、文本处理技术、序列模型、深度学习、预训练模型、知识图谱、图神经网络所有必要的技术。

重点：课程会不断更新，比如一篇新的有趣的论文出现在arxiv，我们会在1个月之内提供技术的讲解和实战。我相信这个课程将是你在NLP领域中的终身伴侣。

01 课程大纲

第一部分：机器学习基础篇

第一章：自然语言处理概述

  • 自然语言处理的现状与前景

  • 自然语言处理应用

  • 自然语言处理经典任务

第二章：数据结构与算法基础

  • 时间复杂度、空间复杂度

  • 动态规划

  • 贪心算法

  • 各种排序算法

第三章：分类与逻辑回归

  • 逻辑回归

  • 最大似然估计

  • 优化与梯度下降法

  • 随机梯度下降法

第四章：模型泛化与调参

  • 理解过拟合、防止过拟合

  • L1与L2正则

  • 交叉验证

  • 正则与MAP估计

第二部分：文本处理篇

第五章：文本预处理与表示

  • 各类分词算法

  • 词的标准化

  • 拼写纠错、停用词

  • 独热编码表示

  • tf-idf与相似度

  • 分布式表示与词向量

  • 词向量可视化与评估

第六章：词向量技术

  • 独热编码的优缺点

  • 分布式表示的优点

  • 静态词向量与动态词向量

  • SkipGram与CBOW

  • SkipGram详解

  • Negative Sampling

第七章：语言模型

  • 语言模型的作用

  • 马尔科夫假设

  • UniGram, BiGram, NGram模型

  • 语言模型的评估

  • 语言模型的平滑技术

第三部分：序列模型篇

第八章：隐马尔科夫模型

  • HMM的应用

  • HMM的Inference

  • 维特比算法

  • 前向、后向算法

  • HMM的参数估计详解

第九章：线性条件随机场

  • 有向图与无向图

  • 生成模型与判别模型

  • 从HMM与MEMM

  • MEMM中的标签偏置

  • Log-Linear模型介绍

  • 从Log-Linear到LinearCRF

  • LinearCRF的参数估计

第四部分：深度学习与预训练篇

第十章：深度学习基础

  • 理解神经网络

  • 各种常见的激活函数

  • 反向传播算法

  • 浅层模型与深度模型对比

  • 深度学习中的层次表示

  • 深度学习中的过拟合

第十一章：RNN与LSTM

  • 从HMM到RNN模型

  • RNN中的梯度问题

  • 梯度消失与LSTM

  • LSTM到GRU

  • 双向LSTM

  • 双向深度LSTM

第十二章：Seq2Seq模型与注意力机制

  • Seq2Seq模型

  • Greedy Decoding

  • Beam Search

  • 长依赖所存在的问题

  • 注意力机制的实现

第十三章：动态词向量与ELMo技术

  • 基于上下文的词向量技术

  • 图像识别中的层次表示

  • 文本领域中的层次表示

  • ELMo模型

  • ELMo的预训练与测试

  • ELMo的优缺点

第十四章：自注意力机制与Transformer

  • LSTM模型的缺点

  • Transformer概述

  • 理解自注意力机制

  • 位置信息的编码

  • 理解Encoder和Decoder区别

  • 理解Transformer的训练与预测

  • Transformer的缺点

第十五章：BERT与ALBERT

  • 自编码介绍

  • Transformer Encoder

  • Masked语言模型

  • BERT模型

  • BERT的不同训练方式

  • ALBERT

第十六章：BERT的其他变种

  • RoBERTa模型

  • SpanBERT模型

  • FinBERT模型

  • 引入先验知识

  • K-BERT

  • KG-BERT

第十七章：GPT与XLNet

  • Transformer Encoder回顾

  • GPT-1, GPT-2, GPT-3

  • ELMo的缺点

  • 语言模型下同时考虑上下文

  • Permutation LM

  • 双流自注意力机制

第五部分：信息抽取与知识图谱篇

第十八章：命名识别与实体消歧

  • 信息抽取的应用和关键技术

  • 命名实体识别

  • NER识别常用技术

  • 实体统一技术

  • 实体消歧技术

  • 指代消解

第十九章：关系抽取

  • 关系抽取的应用

  • 基于规则的方法

  • 基于监督学习的方法

  • Bootstrap方法

  • Distant Supervision方法

第二十章：句法分析

  • 句法分析的应用

  • CFG介绍

  • 从CFG到PCFG

  • 评估语法树

  • 寻找最好的语法树

  • CKY算法

第二十一章：依存文法分析

  • 从语法分析到依存文法分析

  • 依存文法分析的应用

  • 基于图算法的依存文法分析

  • 基于Transition-based的依存文法分析

  • 依存文法的应用案例

第二十二章：知识图谱

  • 知识图谱的重要性

  • 知识图谱中的实体与关系

  • 非结构化数据与构造知识图谱

  • 知识图谱设计

  • 图算法的应用

第六部分：模型压缩与图神经网络篇

第二十三章：模型的压缩

  • 模型压缩重要性

  • 常见的模型压缩总览

  • 基于矩阵分解的压缩技术

  • 基于蒸馏的压缩技术

  • 基于贝叶斯模型的压缩技术

  • 模型的量化

第二十四章：基于图的学习

  • 图的表示

  • 图与知识图谱

  • 关于图的常见算法

  • Deepwalk和Node2vec

  • TransE图嵌入算法

  • DSNE图嵌入算法

第二十五章：图神经网络

  • 卷积神经网络回顾

  • 在图中设计卷积操作

  • 图中的信息传递

  • 图卷积神经网络

  • 图卷积神经网络的经典应用

第二十六章：GraphSage与GAT

  • 从GCN到GraphSAge

  • 注意力机制回归

  • GAT模型详解

  • GAT与GCN比较

  • 对于异构数据的处理

第二十七章：图神经网络的其他应用

  • Node Classification

  • Graph Classification

  • Link Prediction

  • 社区挖掘

  • 推荐系统

  • 图神经网络的未来发展

课程其他的细节可以联系课程顾问来获取

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02 课程中的部分案例

1. 实现一个拼写纠错器

2. 从零实现Word2Vec词向量 3. 利用SkipGram做推荐 4. 从零实现HMM模型 5. 基于Linear-CRF的词性分类器实现 6. 从零实现深度学习反向传播算法 7. 实现AI程序帮助写程序 8. 实现AI程序帮助写文章

9. 基于Transformer的机器翻译

10. 基于KG-BERT的知识图谱学习 11. 基于知识图谱的风控系统 12. 基于知识图谱的个性化教学 13. 利用蒸馏算法压缩Transformer 14. 利用GCN实现社交推荐 15. 基于GAT的虚假新闻检测（剩下20+个案例被折叠，完整请咨询...）

03 课程中的部分项目作业

1. 豆瓣电影评分预测

涉及到的知识点：

  • 中文分词技术

  • 独热编码、tf-idf

  • 分布式表示与Word2Vec

  • BERT向量、句子向量

2. 智能客服问答系统

涉及到的知识点：

  • 问答系统搭建流程

  • 文本的向量化表示

  • FastText

  • 倒排表

  • 问答系统中的召回、排序

3. 基于Linear-CRF的医疗实体识别

涉及到的知识点：

  • 命名实体识别

  • 特征工程

  • 评估标准

  • 过拟合

4. 基于闲聊的对话系统搭建

涉及到的知识点：

  • 常见的对话系统技术

  • 闲聊型对话系统框架

  • 数据的处理技术

  • BERT的使用

  • Transformer的使用

5. 搭建基于医疗知识图谱的问答系统

涉及到的知识点：

  • 医疗专业词汇的使用

  • 获取问句的意图

  • 问句的解释、提取关键实体

  • 转化为查询语句

6. 搭建基于医疗知识图谱的问答系统

涉及到的知识点：

  • 文本摘要生成介绍

  • 关键词提取技术

  • 图神经网络的摘要生成

  • 基于生成式的摘要提取技术

  • 文本摘要质量的评估

04 课程中带读的部分论文

主题
论文名称
机器学习
XGBoost: A Scalable Tree Boosting System 机器学习
Regularization and Variable Selection via the Elastic Net 词向量 Evaluation methods for unsupervised word embeddings 词向量 Evaluation methods for unsupervised word embeddings 词向量 GloVe: Global Vectors for Word Representation 词向量 Deep Contexualized Word Representations
词向量
Attention is All You Need
词向量
BERT: Pretraining of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 词向量 XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding
词向量
KG-BERT: BERT for Knowledge Graph Completion
词向量
Language Models are Few-shot Learners
图学习 Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks 图学习 Graph Attention Networks
图学习 GraphSAGE: Inductive Representation Learning on Large Graphs
图学习 Node2Vec: Scalable Feature Learning for Networks
被折叠
其他数十篇文章......

05 课程适合谁？

大学生

  • 理工科相关专业的本科/硕士/博士生，毕业后想从事NLP工作的人

  • 希望能够深入AI领域，为科研或者出国做准备

  • 希望系统性学习NLP领域的知识

在职人士

  • 目前从事IT相关的工作，今后想做跟NLP相关的项目

  • 目前从事AI相关的工作，希望与时俱进，加深对技术的理解

  • 希望能够及时掌握前沿技术

06 报名须知

1、本课程为收费教学。

2、本期仅招收剩余名额有限。

3、品质保障！正式开课后7天内，无条件全额退款。

4、学习本课程需要具备一定的机器学习基础。

课程其他的细节可以联系课程顾问来获取

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