文件名称:
nlp_tutorial:NLP超强入门指南，包括各任务sota模型汇总（文本分类，文本匹配，序列标注，文本生成，语言模型），以及代码，技巧-源码
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文件大小: 17kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-08
详细说明：NLP学习指南
本教程致力于帮助同学们快速入门NLP，并掌握各个任务的SOTA模型。
各任务模型列表汇总：，，，（todo），
各任务概述和技巧：，文本匹配，序列标注，文本生成，语言模型
之后就可以开始逐个击破，但也不用死磕，控制好目标难度，先用三个月时间进行第一轮学习：
读懂机器学习，深度学习原理，不要求手推公式
了解经典任务的基准，动手实践，看懂代码
深入一个应用场景，尝试自己修改模型，提升效果
迈过了上面这道坎后，就可以重新回归理论，提高对自己的要求，某种手推公式，盲写模型，拿到比赛Top等。
第一步：基础原理
机器学习最初入门时对数学的要求不是很高，掌握基础的线性代数，概率论就可以了，正常读下来的理工科大学生以上应该都没问题，可以直接开始学，碰到不清楚的概念再去复习。
统计机器学习部分，建议初学者先看懂线性分类，SVM，树模型和图模型，这里推荐李航的“统计学习方法”，薄的摸起来没有
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