自然语言处理
核心概念
1. 词嵌入
Word2Vec
- CBOW模型
- Skip-gram模型
- 负采样
- 词向量训练
GloVe
- 全局向量表示
- 共现矩阵
- 矩阵分解
- 词向量优化
FastText
- 子词信息
- n-gram特征
- 处理OOV词
- 多语言支持
应用场景：
- 文本相似度
- 词类比
- 语义搜索
- 推荐系统
2. 序列模型
RNN（循环神经网络）
- 序列建模
- 时间依赖
- 梯度消失
- 梯度爆炸
LSTM（长短期记忆网络）
- 门控机制
- 记忆单元
- 长期依赖
- 梯度流
GRU（门控循环单元）
- 简化LSTM
- 更少参数
- 更快训练
- 类似性能
应用场景：
- 文本分类
- 序列标注
- 语言模型
- 机器翻译
3. 注意力机制
Attention
- 查询、键、值
- 注意力权重
- 上下文向量
- 可解释性
Self-Attention
- 自注意力
- 多头注意力
- 位置编码
- 并行计算
Transformer
- 编码器-解码器
- 自注意力层
- 前馈网络
- 残差连接
应用场景：
- 机器翻译
- 文本摘要
- 问答系统
- 文本生成
4. 预训练模型
BERT
- 双向编码器
- 掩码语言模型
- 下一句预测
- 微调适配
GPT
- 自回归生成
- 单向解码器
- 大规模预训练
- 提示工程
T5
- 文本到文本
- 统一框架
- 多任务学习
- 灵活适配
应用场景：
- 文本分类
- 命名实体识别
- 机器翻译
- 问答系统
学习资源
1. 课程
CS224n（斯坦福NLP课程）
- 系统学习NLP
- 理论与实践结合
- 最新研究进展
- 课程链接
Fast.ai NLP课程
- 实践导向
- 快速入门
- 项目驱动
- 课程链接
Hugging Face课程
- Transformer模型
- 实用教程
- 代码示例
- 课程链接
2. 工具库
Hugging Face Transformers
- 预训练模型
- 简单易用
- 多框架支持
- 文档链接
spaCy
- 工业级NLP
- 高性能
- 多语言
- 文档链接
NLTK
- 经典NLP库
- 教学友好
- 丰富功能
- 文档链接
3. 实践项目
文本分类
- 情感分析
- 主题分类
- 垃圾邮件检测
- 新闻分类
命名实体识别
- 人名识别
- 地名识别
- 组织机构识别
- 时间日期识别
机器翻译
- 中英翻译
- 多语言翻译
- 领域翻译
- 实时翻译
问答系统
- 阅读理解
- 开放域问答
- 多轮对话
- 知识库问答
学习路径
第1月：基础学习
目标：
- 理解NLP基本概念
- 学习词嵌入技术
- 掌握基础模型
内容：
- 文本预处理
- 词嵌入
- 传统模型
- 深度学习基础
实践：
- 实现词向量
- 文本分类
- 情感分析
第2月：序列模型
目标：
- 学习RNN、LSTM
- 掌握序列建模
- 实践NLP任务
内容：
- RNN基础
- LSTM/GRU
- 序列标注
- 语言模型
实践：
- 命名实体识别
- 文本生成
- 机器翻译
第3月：Transformer
目标：
- 理解Transformer
- 学习预训练模型
- 应用到实际项目
内容：
- 注意力机制
- Transformer架构
- BERT/GPT
- 微调方法
实践：
- 使用预训练模型
- 微调BERT
- 文本分类
- 问答系统
实践建议
数据准备
数据收集
- 公开数据集
- 爬虫获取
- 人工标注
- 数据增强
数据清洗
- 去除噪声
- 标准化
- 分词
- 去停用词
数据划分
- 训练集
- 验证集
- 测试集
- 交叉验证
模型选择
简单任务：
- 传统模型
- 简单神经网络
- 快速迭代
复杂任务：
- 预训练模型
- Transformer架构
- 微调优化
评估方法
分类任务：
- 准确率
- 精确率
- 召回率
- F1分数
序列任务：
- BLEU
- ROUGE
- METEOR
- 人工评估
常见问题
Q1: 如何选择预训练模型？
A:
- 任务类型
- 数据规模
- 计算资源
- 性能需求
Q2: 如何提高模型性能？
A:
- 增加数据
- 数据增强
- 模型集成
- 超参数优化
Q3: 如何处理多语言？
A:
- 多语言模型
- 翻译模型
- 语言检测
- 语言适配