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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。

斯坦福經典自然語言處理課程CS224N《自然語言處理未來與深度學習》，包括：大型語言模型如GPT3，組合表示與泛化、NLP模型評估、擴展到其他模態、與深度學習交叉研究。

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問答（QA）是自然語言處理中最早的核心問題之一，并且在許多現實世界的應用（例如搜索引擎和個人助理）中發揮了重要作用。開放域問答在最近幾年重獲關注，它通常基于大量非結構化文檔的收集，旨在自動回答人類以自然語言形式提出的問題。

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自然語言生成經過幾十年的發展，已經成為人工智能和自然語言處理的重要研究領域。最早的自然語言生成系統采用規則、模板的方法，設計各司其職的模塊進行文本生成，其中體現了很多專家設計的詞匯、語法、句法甚至語用的語言學知識。統計語言模型則從概率統計的角度提出了語言建模的新思路，將詞匯與上下文的依賴關系編碼在條件概率中。以深度學習模型為基本架構的現代語言生成模型絕大多數通過端到端訓練的方式，能更好地建模詞匯與上下文之間統計共現關系，顯著地提升了文本生成的性能。特別是以Transformer為基礎架構的預訓練語言生成模型，能夠較好地捕獲包括詞匯、語法、句法、語義等各層面的語言學知識，極大地推動了自然語言生成的進展，生成效果令人驚嘆。

? 自然語言生成(NLG)是自然語言處理的一個子領域

? 專注于構建系統，自動生成連貫和有用的書面或口頭文本供人類使用

? NLG系統已經在改變我們生活的世界……

業界和學界對知識圖譜的關注主要集中于兩大領域，分別是知識圖譜的構建和知識圖譜的應用。前者聚焦于通過對結構化、非結構化數據的整合，實現統一形式的數據存儲；后者則著眼于通過算法對海量知識圖譜數據進行學習與挖掘，從而推理出新的知識，服務于具體行業應用。知識圖譜推理在其中發揮了重要作用，被譽為知識圖譜領域的皇冠。

CS224W圖機器學習課程講述了《知識圖譜推理》最新進展PPT。

近年來，知識圖譜(KG)的構建和應用得到了快速的發展。大量的KGs，如Freebase、DBpedia、YAGO和NELL，已經被創建并成功地應用于許多實際應用中，從語義解析和命名實體消歧到信息提取和問答。KG是由實體(節點)和關系(不同類型的邊)組成的多關系圖。每條邊都表示為形式(頭實體、關系、尾實體)的三個部分，也稱為事實，表示兩個實體通過特定的關系連接在一起，例如(AlfredHitchcock, DirectorOf, Psycho)。雖然在表示結構化數據方面很有效，但是這類三元組的底層符號特性通常使KGs很難操作。

為了解決這個問題，提出了一種新的研究方向——知識圖譜嵌入。關鍵思想是嵌入KG的組件，包括將實體和關系轉化為連續的向量空間，從而簡化操作，同時保留KG的原有的結構。那些實體和關系嵌入能進一步應用于各種任務中，如KG補全、關系提取、實體分類和實體解析。

注意力（Attention）機制[2]由Bengio團隊與2014年提出并在近年廣泛的應用在深度學習中的各個領域，例如在計算機視覺方向用于捕捉圖像上的感受野，或者NLP中用于定位關鍵token或者特征。谷歌團隊近期提出的用于生成詞向量的BERT[3]算法在NLP的11項任務中取得了效果的大幅提升，堪稱2018年深度學習領域最振奮人心的消息。而BERT算法的最重要的部分便是本文中提出的Transformer的概念。

正如論文的題目所說的，Transformer中拋棄了傳統的CNN和RNN，整個網絡結構完全是由Attention機制組成。更準確地講，Transformer由且僅由self-Attenion和Feed Forward Neural Network組成。一個基于Transformer的可訓練的神經網絡可以通過堆疊Transformer的形式進行搭建，作者的實驗是通過搭建編碼器和解碼器各6層，總共12層的Encoder-Decoder，并在機器翻譯中取得了BLEU值得新高。

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來自深度學習數學夏季學校2020的第二節課：深度神經網絡，介紹了深度學習歷史、神經網絡等知識點。

來自深度學習數學夏季學校2020的第一節課：深度學習即統計學習，介紹了深度學習與統計學習一系列的關系知識點。