El procesamiento del lenguaje natural es muy popular hoy en día. ¿Alguna sugerencia para aprender PNL?

El procesamiento del lenguaje natural es el estudio de diversas teorías y métodos sobre cómo hacer que las computadoras procesen, comprendan y utilicen los lenguajes humanos (chino, inglés, etc.). ) y lograr una comunicación efectiva entre humanos y computadoras utilizando el lenguaje natural. La esencia de la comprensión del lenguaje natural es la predicción de estructuras. El procesamiento del lenguaje natural es una rama importante de la inteligencia artificial y una materia interdisciplinaria de informática, lingüística, estadística y matemáticas.

Motor de búsqueda, asistente personal, traducción automática, lectura automática, preguntas y respuestas inteligentes, robot de chat, gráfico de conocimiento, búsqueda semántica, lectura automática, seguimiento y análisis de la opinión pública, sistema de recomendación, extracción de palabras clave de texto, automático resumen de texto, etc. Todos requieren tecnología de procesamiento del lenguaje natural.

La PNL es muy popular ahora de todos modos. Sugerencias de aprendizaje: primero debe aprender ML (aprendizaje automático), DL (aprendizaje profundo) y RL (aprendizaje por refuerzo). Puedes estudiar uno o dos excelentes proyectos de código abierto. Estos proyectos de código abierto se pueden encontrar en github. Hay mucha gente en GitHub y hay muchos buenos proyectos de código abierto. Por ejemplo:

Algoritmo de aprendizaje de representación de palabras considerando palabras

GitHub - Leonard-Xu/CWE

Aprendizaje de representación de red

Texto mejorado Algoritmo de aprendizaje de representación de red

GitHub-albertyang 33/TADW:ij Cai 2015 código "Aprendizaje de representación de red para información de texto enriquecido"

Algoritmo de aprendizaje de representación de palabras en varios idiomas

Aprendizaje de incrustaciones de palabras en varios idiomas mediante factorización matricial

Algoritmo de aprendizaje de representación de palabras mejorado por temas

GitHub-large ymfs/topic _ word _ embedding: código de demostración para incrustación de palabras temáticas

Algoritmo de aprendizaje de representación de palabras interpretables

GitHub - SkTim/OIWE: incrustación de palabras interpretables en línea

Herramienta de procesamiento del lenguaje natural de China: Instituto de Tecnología de Harbin LTP:/

Se recomienda estudiar algunos de los artículos clásicos más recientes, como ACL, EMNLP, COLING, CCL, etc.

Recomiendo varios libros sobre el aprendizaje del procesamiento del lenguaje natural. El primero es "Métodos estadísticos" de Li Hang, así como sobre el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural de Python.