---- 新智元报道 编辑：Britta 【新智元导读】在过去几年中，自然语言处理 (NLP) 的知名度不断提高，我们查看了超过 25,000 个与 NLP 相关的工作描述，这里是您在 NLP 职业中应该了解的最重要的技能、框架、编程语言和云服务。 老板们正在寻找特定的技能组合、专业知识和工作流程，而这些技能与平台无关。 下图显示了20种需求技能，包括NLP基础知识和更广泛的数据科学专业知识。 自然语言处理基础（NLP） 如图表所示，老板最看重的NLP技能是NLP基础知识。与去年相比，雇主对具有
主要是为了列个机器学习相关的提纲,方便对已经学过的知识进行整理,相同的知识点,每次或者每个阶段都会有不同的想法,而我需要做的就是把自己的想法写下来,在这里进行汇总,方便以后复习等等。
此项目是机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)、NLP面试中常考到的知识点和代码实现，也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识。
Python作为一种通用、易学易用的编程语言，在数据科学领域得到了广泛的应用。随着机器学习的兴起，Python成为了数据分析和建模的首选工具之一。本文将详细介绍Python数据分析中的机器学习基础知识，并讨论其在实际项目中的应用。无论您是初学者还是有一定经验的数据科学家，掌握这些技能都是进行数据分析的必备。
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中最热门的技术之一，它通过构建能够理解和生成人类语言的机器，正在不断推动技术的发展。本文将为您提供NLP的全面介绍，包括其定义、重要性、应用场景、工作原理以及面临的挑战和争议。
基于我自己多年来曾经走过的弯路，踩过的坑，这篇文章做一点点小的总结。希望会对刚刚进入NLP领域的同学有所帮助。
自然语言处理（NLP）或者计算语言学是信息时代最重要的技术之一。从网络搜索、广告、电子邮件到客户服务、语言翻译、虚拟代理、医疗报告等，NLP 的应用几乎无处不在。近年来，深度学习（或神经网络）在许多 NLP 任务上达到了非常高的性能，使用单个端到端神经模型就能完成许多任务，不再需要特定于任务的特征工程。
ACL2019投稿刚刚落幕，投稿数超过了2800篇，可以说是历史以来最盛大的一届ACL。在深度学习的推动下，自然语言处理这个子领域也逐渐被推上人工智能大舞台的最前列。
前一篇文章分享了生成对抗网络（GAN），详细讲解什么是生成对抗网络，及常用算法（CGAN、DCGAN、infoGAN、WGAN）、发展历程、预备知识。
ACL 2019投稿刚刚落幕，投稿数超过了2800篇，可以说是历史以来最盛大的一届ACL。在深度学习的推动下，自然语言处理这个子领域也逐渐被推上人工智能大舞台的最前列。
最近在跟同学的邮件、或者知乎留言中的交流中，不少同学尤其是刚入（jin）门（keng）的同学，提到了深度学习背景下做 NLP 科研的很多迷茫。基本可以归纳为如下几点：如今一个模型，几十行 TensorFlow 或者 PyTorch 就可以解决掉，大家不厌其烦地刷数据集的 benchmark，但是因为如今实现模型的门槛低一些，SOTA 很难再刷的上去；就算好不容易刷上去了，因为模型千篇一律无非修修补补，文章投出去了因为 novelty 受限，文章中不中看天；即便是文章中了，似乎并无太大新意，灌水中已然迷茫。
微软全球执行副总裁沈向洋博士曾表示“懂语言者得天下，人工智能对人类影响最为深刻的就是自然语言方面。”现在很多研究人员都在进入自然语言领域，希望可以解决“让机器理解人类语言”这一难题。
有个名叫Tae-Hwan Jung的韩国小伙伴，做了一份完整的思维导图，从基础概念开始，到NLP的常用方法和著名算法，知识点全面覆盖。
相信每个入行人工智能的老手，对自己过往的几年学习生涯都或多或少会有一些遗憾：如果我当年先从基本概念入手就好了，如果我当年把核心算法吃的更透一点就好了……
https://github.com/songyingxin/NLPer-Interview
可能对于大部分中国AIer来说，语言门槛高过了一座大山。网红课虽好，但是英语听不懂啊。
今天这篇文章不谈技术，给大家分享一些干货！首先来聊聊一个AI圈子里画风清奇的公众号 夕小瑶的卖萌屋。公号的作者中不仅妹子居多，颜值能打，而且喜欢将学术研究和大厂业务上线中的收获与读者分享。 卖萌屋的作者们就读或毕业于北大、中科院、北邮、蒙特利尔大学MILA、墨尔本大学 等国内外的顶尖CS院校&实验室，在微软、百度、腾讯等大厂核心研究/业务团队从事搜索、推荐、NLP/CV相关的研究和业务落地，顶会收割机、上线狂魔、顶级赛事冠军、SSP offer收割机、知乎大V等只是ta们的部分标签。公众号主页点击
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 如果你是一名自然语言处理从业者，那你一定听说过大名鼎鼎的 BERT 模型。 BERT（Bidirectional Encoder Representations From Transformers）模型的“荣耀时刻”是2018年：称霸机器理解测试SQuAD，横扫其他10项NLP测试，达成“全面超过人类”成就。 BERT模型使用预训练和微调的方式来完成自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）任务。这些任务包括问答系统
【导读】本项目记录了面试NLP算法工程师常会遇到的问题，作者songyingxin。
这篇文章不是面经集合，也不是装X和贩卖焦虑的晒offer贴，也不是堆砌可能问到的知识点，而是希望给还在迷茫的小伙伴提供一些系统的指导和建议。当然，这些建议可能不适合每个人，因此希望大家从这篇文章里汲取到适合自己的养分，千万不要邯郸学步哦m(— —)m
来源 | 微软研究院AI头条 自然语言处理（NLP）作为人工智能研究的核心领域之一，长久以来都受到广泛关注。微软全球执行副总裁沈向洋博士曾表示“懂语言者得天下，人工智能对人类影响最为深刻的就是自然语言方面。”现在很多研究人员都在进入自然语言领域，希望可以解决“让机器理解人类语言”这一难题。 为了帮助大家更好地学习NLP，微软亚洲研究院自然语言计算组资深研究员韦福如为大家推荐了一些关于自然语言学习方面经典的书籍和课程，分为入门级和进阶级两大类。 好，同学们现在都准备好了吗？请系好安全带，我们这辆开往“NLP
“五·一”节后第一个开心的消息是我们开源的大模型基础项目(https://github.com/datawhalechina/so-large-lm)已经达到1k stars⭐️了。这个开源项目是为了提供浅显易懂且前沿的大模基础知识而打造的，能收获1k个stars⭐️也是对这个项目的肯定。我为一起付出努力的贡献者感到开心，也为这个课程的核心贡献者表达谢意。
2019秋招算法求职之路分享 作者：选择咋那么难呢 链接：https://www.nowcoder.com/discuss/155407?type=2&order=3&pos=26&page=1 来源
大部分课程视频（有字幕）已经上线，所有的课程PPT都已经放出，课程中的优秀项目也已经公开。
自然语言处理（NLP）作为人工智能研究的核心领域之一，长久以来都受到广泛关注。微软全球执行副总裁沈向洋博士曾表示“ 懂语言者得天下，人工智能对人类影响最为深刻的就是自然语言方面。 ”现在很多研究人员都在进入自然语言领域，希望可以解决“让机器理解人类语言”这一难题。 为了帮助大家更好地学习NLP，我们邀请微软亚洲研究院自然语言计算组资深研究员韦福如为大家推荐了一些关于自然语言学习方面经典的书籍和课程，分为入门级和进阶级两大类。 好，同学们现在都准备好了吗？请系好安全带，我们这辆开往“NLP大佬界”方向的车就要
来源：专知本文为书籍分享，建议阅读5分钟本书全面介绍了图神经网络的基本概念，模型和应用。 地址： http://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/~lzy/books/gnn_2020.html 内容概要： 在复杂的实际应用中，图是有用的数据结构，例如对物理系统进行建模，学习分子指纹，控制交通网络以及在社交网络中推荐朋友。但是，这些任务需要处理包含元素之间的丰富关系信息且无法通过传统深度学习模型（例如卷积神经网络（CNN）或递归神经网络（RNN））妥善处理的非欧氏图数据。图中的节点通常包
包括机器学习、计算机视觉、计算机图形学、自然语言处理、语音、数据挖掘、智能问答、机器翻译、软件开发、AI 伦理、商业创新……这些书单里既有最经典的专业书籍，也有一些适合轻快阅读的大众读物。
本书旨在为新人提供自然语言处理（NLP）和深度学习，以涵盖这两个领域的重要主题。这两个主题领域都呈指数级增长。对于一本介绍深度学习和强调实施的NLP的书，本书占据了重要的中间地带。在写这本书时，我们不得不对哪些材料遗漏做出艰难的，有时甚至是不舒服的选择。对于初学者，我们希望本书能够为基础知识提供强有力的基础，并可以瞥见可能的内容。特别是机器学习和深度学习是一种经验学科，而不是智力科学。我们希望每章中慷慨的端到端代码示例邀请您参与这一经历。当我们开始编写本书时，我们从PyTorch 0.2开始。每个PyTorch更新从0.2到0.4修改了示例。 PyTorch 1.0将于本书出版时发布。本书中的代码示例符合PyTorch 0.4，它应该与即将发布的PyTorch 1.0版本一样工作.1关于本书风格的注释。我们在大多数地方都故意避免使用数学;并不是因为深度学习数学特别困难（事实并非如此），而是因为它在许多情况下分散了本书主要目标的注意力——增强初学者的能力。在许多情况下，无论是在代码还是文本方面，我们都有类似的动机，我们倾向于对简洁性进行阐述。高级读者和有经验的程序员可以找到方法来收紧代码等等，但我们的选择是尽可能明确，以便覆盖我们想要达到的大多数受众。
距离我的社招已经过去半年了，虽然没有去成大厂，但现在的工作我还是挺满意的。像一位朋友说的，评价一个人的标准应该是多方位的，大厂不是衡量能力的唯一出路，没去大厂也不意味着面试经验失去了价值。所以才有了这篇文章，希望我的这篇经验贴能给大家带来一点帮助~
人工智能（AI）是当今科技领域最热门和前沿的技术之一，许多开发者都希望学习并掌握这一领域的知识。然而，AI的学习路径是一个庞大而复杂的网络，对于初学者来说可能会感到迷茫。本文将探讨开发者的AI学习路径，以及如何掌握AI的基础和前沿知识。
要问近期AI界有什么“爆火”话题？“大模型”首当其冲。以GPT-3、Switch-Transformer为代表的大规模预训练模型纷纷问世，仿佛一夜之间开启了AI大模型的春天。 参数规模的提升不仅提高了模型训练的难度，也让应用部署变得更加棘手，对很多“普通玩家”来说，AI大模型似乎还停留在概念阶段。 其实，有这样一个大模型——百度ERNIE 3.0 它懂平仄、会押韵，不仅能用几秒做出一首好诗，还会根据你的心情定制歌词。 从2019年起，百度就一直用海量的通识知识培养ERNIE。目前，百度ERNIE已经升级到3
广大图神经网络（Graph Neural Network，下文简称GNN）研究人员翘首以盼、吴凌飞、崔鹏、裴健、赵亮4位GNN领域的中青年影响力学者联合编写《图神经网络：基础、前沿与应用》终于要来啦！
今天是周末，照例给大家整理一下，过去一周 GitHubDaily 在微博、知乎平台分享的一些内容。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的重要研究方向之一。循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）作为一种特殊的神经网络结构，在NLP领域具有广泛的应用。本文将详细介绍RNN在自然语言处理中的应用，并讨论一些挑战和解决策略。
专栏《NLP》第一阶段正式完结了。在本专栏中，我们从NLP中常用的机器学习算法开始，介绍了NLP中常用的算法和模型；从朴素贝叶斯讲到XLnet，特征抽取器从RNN讲到transformerXL。这篇文章我们就一起回顾一下这些文章。
【新智元导读】Bar-Ilan University 计算机科学系的高级讲师 Yoav Goldberg 在他的专著《 NLP 的神经网络方法》中，不仅比较全面细致地介绍了神经网络模型在自然语言处理中的应用情况，并且在详尽梳理之后，明确指出：神经网络方法的引入已经成为 NLP 的变革力量，彻底改变了包括机器翻译在内的多项自然语言处理任务的面貌，但神经网络不是自然语言理解和生成的终极解决方案。虽然比前一代基于统计学的 NLP 技术提高了很多，然而核心问题仍然存在：语言是零散且模糊的，我们对其工作原理的理解并不
【每周一本书】之《Java自然语言处理》（附上期赠书活动获奖名单）
本篇介绍在NLP中应用最为广泛的特征抽取模型LSTM。详细介绍LSTM提出的由来及其模型结构，并由此分析了LSTM能够解决RNN不能够对长序列进行处理和训练的原因。
有人这样分类目前的人工智能：感知智能、运动智能、认知智能。在这三类智能里面，最复杂的也是人类所特有的认知智能，离不开自然语言处理技术的支持。 虽然说自然语言的研究历史虽然还不是很长，但近些年在NLP知名核心企业（谷歌、IBM、阿里巴巴等）推动下，取得的成绩，足以显示它在人工智能领域乃至整个计算机科学研究的重要性和广阔应用前景。 最关键的一点是NLP很容易转行，推荐、搜索、广告、语音都能转。NLP代表了序列建模的最高水平。很多技术是通用的。 最近两年，NLP在实际应用中取得了不错的成绩，在人机对话、问答系统、
机器之心报道 编辑：杜伟 Hugging Face NLP 课程开课了，所有课程完全免费。 NLP 领域的小伙伴应该都非常熟悉大名鼎鼎的 Hugging Face，这家专注于解决各种 NLP 问题的初创公司为社区带来了很多有益的技术成果。去年，该团队的 Transformers 代码库论文获得了 EMNLP 2020 最佳 demo 奖。今年 4 月，该团队发布了适用于多 GPU、TPU 和混合精度训练的 PyTorch 新库「Accelerate」。 近日，Hugging Face 在其官方推特上宣布推出
《Python深度学习》是一本非常全面且深入的教材，由深度学习领域的专家Francois Chollet所撰写。该书旨在帮助读者全面理解和应用Python语言进行深度学习。无论是新手还是有一定编程经验的人士，都可以从本书中获得宝贵的知识和实践经验。
近年来，深度学习技术在计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）等热门领域都取得了非常大的进展。深度学习的资料也层出不穷。相信很多入门深度学习的读者面对海量资源的时候，很容易陷入到一种迷茫的状态。简单来说，就是选择越多，越容易让人陷入无从选择的困境。
老系列分为NLP.TM、R&S和ML&DEV三个系列。由于规划问题，很多文章可能会属于这里的多个系列，不好整理，所以目前已停止更新，但已写的文章不会重新改系列。
NLP 标准公开课 CS224N 已经开放一段时间了，相信很多读者已经学了一遍了。最近，斯坦福自然语言理解公开课 CS224u 也开放了，所有课件、代码和视频都已经开放。嗯，是时候该学一波 CS224u 了。
ChatGPT对自然语言处理（NLP）冲击很大，首先第一点，NLP的书就不好卖了。
斯坦福大学AI课程资源接二连三开始更新。上周NLP课程才结束，这周强化学习（RL）课程也已全部完结。
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