21年最新-自然语言处理系统性入门学习指南中文版分享
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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。
1. 系统入门方法
2. 各任务模型list汇总:文本分类、文本匹配、序列标注、文本生成(todo)、语言模型
3. 各任务综述&技巧:文本分类、文本匹配、序列标注、文本生成、语言模型
如何系统地入门
机器学习是一门既重理论又重实践的学科,想一口吃下这个老虎是不可能的,因此学习应该是个循环且逐渐细化的过程。
https://github.com/leerumor/nlp_tutorialDeepLearning_NLP
深度学习与NLP
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《自然语言处理实战入门》 ---- 笔试面试题:机器学习基础(21-40)
《自然语言处理实战入门》 ---- 笔试面试题:机器学习基础(81-100)
《自然语言处理实战入门》 ---- 笔试面试题:机器学习基础(41-60)
《自然语言处理实战入门》 ---- 笔试面试题:机器学习基础(81-100)