分享自然语言处理工程师(NLP)需要积累的各方面知识

分享自然语言处理工程师(NLP)需要积累的各方面知识，包括各种面试题，基础知识，工程能力等等，提升核心竞争力

Python 自然语言处理

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建立这个仓库是为了梳理自然语言处理(NLP)各个方面的知识，提升自己的核心竞争力。我觉得NLP是一个值得深耕的领域，所以希望可以不停的提升自己的段位！

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深度学习自然语言处理

1.Transformer/Bert

Transformer 相关知识 进度
史上最全Transformer面试题 已完成并上传
答案解析(1)-史上最全Transformer面试题 已经完成并上传
Pytorch代码分析--如何让Bert在finetune小数据集时更“稳”一点 已经完成并上传
解决老大难问题-如何一行代码带你随心所欲重新初始化bert的某些参数(附Pytorch代码详细解读) 已经完成并上传

2.词向量-word embedding

  • Word2vec

    Word2vec相关知识 进度
    史上最全Word2vec面试题
    Word2vec各种细节的详细解读
    基于自己语料训练词向量的各种细节和经验

  • Fasttext

    Fasttext相关知识 进度
    Fasttext源码详细解读(C++版)
    Fasttext各种细节的详细解读

  • Glove

    Glove相关知识 进度
    GLove细节详细解读
    Glove训练词向量代码及解读

3 句向量-sentence embedding

无监督模式：

  • 统计词袋模型表示句子向量

    统计词袋模型相关知识 进度
    One-hot/TF-IDF

  • 词向量词袋模型

    词向量词袋模型相关知识 进度
    平均/tf-idf 词向量(word2vec/glove)

  • Doc2vec

  • SIF

    SIF 相关知识 进度
    SIF论文详细解读
    SIF在中文文本上代码及效果解读

  • WMD

WMD的简单理解(不涉及优化加速)

  • Skip-Thought vecotrs

  • Quick-Thought Vectors

  • Power Mean 均值模型

有监督：

  • Cove

  • InferSent

  • Bert

    Bert表示句向量 相关知识 进度
    Bert表示句向量效果详细解读

4. 机器翻译

机器翻译相关知识 进度
OpenNMT源代码解读(pytorch版)
手撕Seq2seq-attention机器翻译代码
基于seq2seq机器翻译的各种优化策略解读
subword相关论文详细解读
ConS2S论文详细解读
GNMT论文详细解读
Seq2seq过程图画版详细解读

5. 命名体识别

命名体识别相关资源 进度
HMM/CRF 详细解读
BiLstm-CRF详细解读
手撕BiLSTM-CRF代码
词典匹配命名体识别详细解读
命名体识别最新进展

6. 文本分类

文本分类相关知识 进度
TextCNN论文详细解读
手撕 TextCNN/Fasttext/Albert 文本分类
TextCNN/Fasttext/Albert 实际工作应用经验
多标签文本分类
文本分类各种优化策略和方法

7. 关键词提取

关键词提取相关知识 进度
TFIDF模型提取关键词解读
TextRank提取关键词
各种dirty工作技巧

模型部署

1.Kafka

2.Docker

3.Elasticsearch

4.Flask+nginx

5. Grpc

6. TensorRT

推荐源码