自然语言处理（NLP）最佳免费与开源资源推荐 - 开启NLP专家之旅

自然语言处理（NLP）是人工智能领域中最受欢迎的子领域之一。NLP技术专注于教会机器如何解释人类语言，并模仿、理解和生成它。无论是Grammarly软件纠正你的语法错误，还是Gmail预测哪些邮件是有害的，哪些是重要的，这些语言特定任务都是通过利用自然语言处理来实现的！

学习NLP是一种创新且具有战略意义的方式，但由于网络上有如此多的课程和资源，这一过程往往充满挑战。要学习任何技术，首先应专注于收集最佳资源，尤其是免费资源！

本文将分为三个部分，为您推荐最佳的免费和开源资源，帮助您开启成为NLP专家的旅程！

第一部分：NLP初学者资源

对于初学者来说，正确的学习方式是将理论与实践相结合。理论固然重要，但实践经验更为关键！因此，理论与实践之间的平衡对于实现目标至关重要。

1. 文本预处理与特征工程

在NLP中，文本预处理相当于传统机器学习中的数据预处理。因此，它是任何数据科学或AI项目中最重要的部分。在机器学习任务中，清理或预处理数据与模型构建同样重要。对于文本这样的非结构化数据，这一过程更为关键。

典型的文本预处理步骤包括：

• 将大写字母转换为小写
• 去除标点符号
• 去除停用词
• 去除高频词
• 去除稀有词
• 词干提取
• 词形还原
• 去除表情符号、标签和URL
• 去除HTML标签
• 拼写纠正
• 分词
• 标准化
• 词性标注

这些步骤并非每次都需要全部执行，应根据具体用例谨慎选择。例如，在进行情感分析时，表情符号或情感符号可能包含关键的用户情感信息。

2. 机器学习与NLP

对于刚刚开始学习机器学习并尝试学习NLP的初学者来说，使用传统机器学习算法解决NLP问题非常重要。虽然传统机器学习算法通常应用于玩具数据集（用于实现和测试简单预测模型的虚构数据集），但它们对于打好基础并为深度学习做好准备非常有用。

3. 深度学习与NLP

深度学习是机器学习的一个子领域，由于引入了人工神经网络（ANN），它比传统机器学习更具通用性。如今，几乎每个现实世界的AI应用程序都建立在深度学习（神经网络）架构之上。它在现实世界数据上表现出高度通用性和出色的准确性。

第二部分：NLP中高级资源

对于中高级NLP从业者来说，以下三个规则应成为您的座右铭：

1. 每天阅读一篇最新发表的论文或博客，了解最新动态。
2. 定期参加Kaggle竞赛。
3. 进行案例研究。

中高级从业者应专注于使用先进的NLP技术实现现实世界的NLP驱动应用程序。

1. 序列到序列学习

序列到序列学习（Seq2Seq）专注于训练模型，使其能够将一个领域的文本序列（如英语句子）转换为另一个领域的序列（如翻译为法语的句子）。

2. 变压器（Transformers）

变压器是最具表现力和强大的语言模型，更准确地说是复杂的神经网络，它们基于自注意力理论，旨在通过输入序列生成输出序列。

3. 命名实体识别（NER）

命名实体识别是一种先进的NLP技术，主要用于文本信息提取。NER将非结构化文本数据中的实体识别并分类为多个类别。

4. 机器翻译

机器翻译是NLP领域中最热门的话题之一，其目标是将文本从一种语言翻译为另一种语言。Google的机器翻译系统开发了16层LSTM（由于有大量数据训练，无需dropout），提供了最先进的性能！

5. 问答系统

问答系统是一种NLP驱动的应用程序，它通过从文档、网页文本、段落等知识库中提取信息，以精确和简单的方式回答问题。

第三部分：掌握NLP的精选课程

最后，我建议您从这些设计精良的课程中学习NLP，这些课程适合学生和专业人士！

1. YSDA自然语言处理课程
2. 加速自然语言处理
3. 印度理工学院马德拉斯分校的应用NLP
4. Krish Naik的NLP播放列表

结论

希望这些资源能帮助您在自然语言处理领域建立辉煌的职业生涯。我建议您逐一完成这些资源，并每天至少解决一个NLP实践任务，以保持手感。

欢迎在GitHub和LinkedIn上与我联系，进行数据科学讨论！阅读更多关于NLP的文章。

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Sukanya Bag，一位多技能程序员，主要工作和兴趣领域包括软件开发、数据科学和机器学习。积极主动且注重细节，热爱数据讲故事，热衷于通过数据科学和机器学习解决复杂的价值导向业务问题，提供确保最大影响的强大机器学习管道。

在空闲时间，我专注于创建数据科学和AI/ML内容，提供1对1的指导、职业建议和面试准备技巧，专注于以更简单的方式教授复杂主题，帮助人们成功转型为数据科学领域的专业人士！