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斯坦福大學 CS224N 深度學習自然語言處理 2021 冬季課程即將開課！

自然語言處理（NLP）或者計算語言學是信息時代最重要的技術之一。從網絡搜索、廣告、電子郵件到客戶服務、語言翻譯、虛擬代理、醫療報告等，NLP 的應用幾乎無處不在。近年來，深度學習（或神經網絡）在許多 NLP 任務上達到了非常高的性能，使用單個端到端神經模型就能完成許多任務，不再需要特定于任務的特征工程。

而提及入門自然語言處理，想必大家都非常熟悉斯坦福大學的公開課 CS224N，它與計算機視覺方面的課程 CS231n 堪稱絕配。CS224N 是一門關于自然語言處理的專項課程，非常系統地介紹自然語言處理任務等相關知識。

機器之心介紹過 CS224N 2019 冬季課程，重點講解了 Transformer 和預訓練表征。今日，斯坦福 NLP Group 宣布 CS224N 深度學習自然語言處理 2021 冬季課程將于當地時間 1 月 12 日開課，授課講師為斯坦福大學教授 Christopher Manning 以及他的三年級博士生 John Hewitt。

課程鏈接：//web.stanford.edu/class/cs224n/

該課程全面介紹了 NLP 深度學習的前沿研究。通過講座、作業和結課項目，學生將學到設計、實現和理解各自的神經網絡模型等必要技能。本年度的 CS224n 課程依然使用 PyTorch 授課。

不過遺憾的是，CS224N 2021 冬季課程視頻只對注冊學生開放，課程 PPT 和作業會在網上實時更新。

【導讀】陳丹琦博士是自然語言處理研究員領域的新星大神，她從斯坦福畢業后，到普林斯頓大學任助理教授。她將深度學習用于一系列自然語言處理重要問題，幫助機器獲取知識、更好地回答問題。她開設了COS 598C (Winter 2020)課程，深度學習自然語言處理， Deep Learning for Natural Language Processing，共有21講，講解最新NLP進展，非常值得follow。

本課程旨在介紹自然語言處理的前沿深度學習方法。本課程的主題包括詞的嵌入/上下文化的詞的嵌入、預訓練和微調、機器翻譯、問題回答、摘要、信息提取、語義分析和對話系統等。我們對每個主題進行了深入的討論，并討論了最近關于每個主題的重要論文，包括背景、方法、評價、目前的局限性和未來的發展方向。學生應定期閱讀和提交研究論文，并完成一篇期末論文。

學習目標:

本課程旨在為您在自然語言處理方面的前沿研究做準備。我們將討論在NLP的每個子領域中最有影響力的想法，最先進的技術和我們今天面臨的主要問題。

練習你的研究技能，包括閱讀研究論文，進行文獻調查，口頭和書面報告，以及提供建設性的反饋。

課程簡介： 本課程將向學生介紹NLP的基礎知識，涵蓋處理自然語言的標準框架以及解決各種NLP問題的算法和技術，包括最新的深度學習方法。 涵蓋的主題包括語言建模，表示學習，文本分類，序列標記，語法解析，機器翻譯，問題解答等。

課程安排：

• 概述與簡介
• 語言模型
• 文本分類
• 線性模型
• 詞嵌入
• 神經網絡基礎
• 序列模型
• EM模型
• RNN神經語言模型
• 解析介紹
• 機器翻譯
• 神經機器翻譯
• 文本詞嵌入
• 問答系統
• 對話系統
• 嘉賓講座

嘉賓介紹：

陳丹琦，普林斯頓大學計算機科學的助理教授，在此之前，是西雅圖Facebook AI Research（FAIR）的訪問科學家。 斯坦福大學計算機科學系獲得博士學位，并在斯坦福NLP集團工作。研究方向：自然語言處理，文本理解、知識解釋。

Karthik Narasimhan，普林斯頓大學計算機科學系助理教授，研究跨越自然語言處理和強化學習。

學習自然語言處理路線圖，要總結了NLP相關的路線圖（思維導圖）和關鍵詞（知識點），包括概率和統計、機器學習、文本挖掘、自然語言處理幾個部分。 ROADMAP(Mind Map) and KEYWORD for students those who have interest in learning NLP //github.com/graykode/nlp-roadmap