【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。
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，又譯
普林斯敦大學，常被直接稱為
普林斯頓，是美國一所私立研究型大學，現為八所常青藤學校之一，綽號為老虎。
【導讀】這一份最新216頁的ppt概述《深度學習自然語言處理》，包括神經網絡基礎，詞向量表示，序列句子表示，分類標注、生成句子，預訓練。
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神經網絡為建模語言提供了強大的新工具，并已被用于改善一些任務的最新技術，并解決過去不容易解決的新問題。這門課(在卡內基梅隆大學語言技術學院)將從神經網絡的簡要概述開始，然后用大部分時間展示如何將神經網絡應用于自然語言問題。每個部分將介紹一個特定的問題或自然語言的現象，描述為什么很難建模，并演示幾個模型，旨在解決這個問題。在此過程中，本課程將涵蓋在創建神經網絡模型中有用的不同技術，包括處理不同大小和結構的句子、高效處理大數據、半監督和非監督學習、結構化預測和多語言建模。
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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。
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注冊地址： 北京市海淀區羊坊店路18號2幢3層301-191