NLP學習思維導圖，非常的全面和清晰

2019 年 10 月 28 日
筆記

作者 | Tae Hwan Jung & Kyung Hee

編譯 | ronghuaiyang

【導讀】Github上有人整理了NLP的學習路線圖（思維導圖），非常的全面和清晰，分享給大家。

先奉上GitHub地址：

https://github.com/graykode/nlp-roadmap

nlp-roadmap 是 Natural Language Processing 的路線圖（思維導圖），以及為對學習NLP感興趣的同學準備的一些關鍵字。這個路線圖涵蓋了從基礎的概率/統計到SOTA的NLP的模型。

注意！

關鍵字之間的關係可以多種方式來解釋，因為它們以語義思維導圖的格式表示。請只關注方格中的關鍵字，並將其視為學習的基本組成部分。
僅在影像中包含大量關鍵字和知識的工作就具有挑戰性。因此，請注意，此路線圖是建議或想法之一。
你完全可以自由使用這些使用材料（包括商業目的），但「非常希望能放一個參考鏈接」。

課程

1、概率和統計

2、機器學習

3、文本挖掘

4、自然語言處理

概率和統計

機器學習

文本挖掘

自然語言處理

參考資料

[1] ratsgo's blog for textmining, ratsgo/ratsgo.github.io

[2] (한국어) 텍스트 마이닝을 위한 공부거리들, lovit/textmining-tutorial

[3] Christopher Bishop(2006). Pattern Recognition and Machine Learning

[4] Young, T., Hazarika, D., Poria, S., & Cambria, E. (2017). Recent Trends in Deep Learning Based Natural Language Processing. arXiv preprint arXiv:1708.02709.

[5] curated collection of papers for the nlp practitioner, mihail911/nlp-library

Acknowledgement to ratsgo, lovit for creating great posts and lectures

（*本文為 AI科技大本營轉載文章，請聯繫作者）