【导读】我们之前介绍了一系列卡耐基梅隆大学的课程,今天,我们又带来了CMU 2018春季最新的课程“Neural Networks for NLP”介绍,该课程是CMU语言技术学院和计算机学院联合开课,主要内容是教学生如何用神经网络做自然语言处理。本文中,我们梳理了该课程的主要内容:神经网络、词向量、语言模型、CNNs和RNNs在NLP中的应用等等,课程涉及几乎全部NLP问题,内容非常全面,强烈推荐给从事NLP研究的读者。
专知内容组附上上一次CMU2018和CMU2017年课程:深度学习的内容:
Neural Networks for NLP
神经网络自然语言处理课程
▌课程描述
神经网络为语言建模提供了强大的工具,并且已经被用来改善一些语言建模任务,解决过去不容易处理的新问题。 本课程(卡内基梅隆大学语言技术学院 Language Technology Institute)将首先对神经网络进行简要概述,然后花费大部分课时来演示如何将神经网络应用于自然语言问题(NLP)。 每一节课将介绍自然语言中的一个特定的问题或现象,描述其难以建模的原因,并展示若干用于解决这个问题的模型。 在学习的过程中,课程将涵盖不同的用于创建神经网络模型的技术,包括处理可变大小和结构化句子、大数据的高效处理、半监督和无监督学习、结构化预测和多语言建模。
▌课程安排
课程简介:
http://phontron.com/class/nn4nlp2018/schedule/class-introduction.html
一个简单的练习:预测句子中的下一个单词:
http://phontron.com/class/nn4nlp2018/schedule/predicting-the-next-word.html
分布语义和词向量:
http://phontron.com/class/nn4nlp2018/schedule/word-vectors.html
卷积神经网络的文本分析:
http://phontron.com/class/nn4nlp2018/schedule/cnn.html
用循环神经网络建模句子或语言:
http://phontron.com/class/nn4nlp2018/schedule/rnn.html
提高神经网络效率的技巧:
http://phontron.com/class/nn4nlp2018/schedule/efficiency-tricks.html
使用和评价句子的表示:
http://phontron.com/class/nn4nlp2018/schedule/using-sentence-representations.html
条件生成(Conditioned Generation):
http://phontron.com/class/nn4nlp2018/schedule/conditioned-generation.html
注意力:
http://phontron.com/class/nn4nlp2018/schedule/attention.html
调试神经网络(用于NLP):
http://phontron.com/class/nn4nlp2018/schedule/debugging.html
基于搜索的结构预测:
http://phontron.com/class/nn4nlp2018/schedule/structured-prediction.html
强化学习:
http://phontron.com/class/nn4nlp2018/schedule/reinforcement-learning.html
具有局部独立假设的结构化预测:
http://phontron.com/class/nn4nlp2018/schedule/local-independence.html
基于变换的解析模型:
http://phontron.com/class/nn4nlp2018/schedule/transition-parsing.html
使用动态规划解析:
http://phontron.com/class/nn4nlp2018/schedule/dp-parsing.html
神经语义解析:
http://phontron.com/class/nn4nlp2018/schedule/semantic-parsing.html
潜在的随机变量:
http://phontron.com/class/nn4nlp2018/schedule/latent-random-variables.html
用于文本分析的对抗方法:
http://phontron.com/class/nn4nlp2018/schedule/adversarial.html
无监督和半监督结构学习:
http://phontron.com/class/nn4nlp2018/schedule/unsupervised-semisupervised.html
共指关系与演讲解析:
http://phontron.com/class/nn4nlp2018/schedule/discourse-models.html
对话模型:
http://phontron.com/class/nn4nlp2018/schedule/dialog.html
知识图谱(Knowledge Graphs):
http://phontron.com/class/nn4nlp2018/schedule/knowledge.html
基于神经网络的机器阅读:
http://phontron.com/class/nn4nlp2018/schedule/machine-reading.html
高级搜索算法:
http://phontron.com/class/nn4nlp2018/schedule/search.html
多任务多语种学习模型:
http://phontron.com/class/nn4nlp2018/schedule/multilingual.html
课程代码:
https://github.com/neubig/nn4nlp-code
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▌第一次课PPT详细内容
原文链接:
http://phontron.com/class/nn4nlp2018/index.html
课程代码:
https://github.com/neubig/nn4nlp-code
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