数学之美中盛赞的 Michael Collins 教授，他的NLP课程要不要收藏？

2020 年 4 月 3 日 AINLP

在我读书的时候，最早是从谷歌黑板报中吴军老师的《数学之美》里了解到 Michael Collins 教授的，在“数学之美系列十五繁与简自然语言处理的几位精英”，是这样描述他的：

柯林斯：追求完美

柯林斯从师于自然语言处理大师马库斯 (Mitch Marcus)（我们以后还会多次提到马库斯），从宾夕法利亚大学获得博士学位，现任麻省理工学院 (MIT) 副教授（别看他是副教授，他的水平在当今自然语言处理领域是数一数二的），在作博士期间，柯林斯写了一个后来以他名字命名的自然语言文法分析器 (sentence parser)，可以将书面语的每一句话准确地进行文法分析。文法分析是很多自然语言应用的基础。虽然柯林斯的师兄布莱尔 (Eric Brill) 和 Ratnaparkhi 以及师弟 Eisnar 都完成了相当不错的语言文法分析器，但是柯林斯却将它做到了极致，使它在相当长一段时间内成为世界上最好的文法分析器。柯林斯成功的关键在于将文法分析的每一个细节都研究得很仔细。柯林斯用的数学模型也很漂亮，整个工作可以用完美来形容。我曾因为研究的需要，找柯林斯要过他文法分析器的源程序，他很爽快地给了我。我试图将他的程序修改一下来满足我特定应用的要求，但后来发现，他的程序细节太多以至于很难进一步优化。柯林斯的博士论文堪称是自然语言处理领域的范文。它像一本优秀的小说，把所有事情的来龙去脉介绍的清清楚楚，对于任何有一点计算机和自然语言处理知识的人，都可以轻而易举地读懂他复杂的方法。

柯林斯毕业后，在 AT&T 实验室度过了三年快乐的时光。在那里柯林斯完成了许多世界一流的研究工作诸如隐含马尔科夫模型的区别性训练方法，卷积核在自然语言处理中的应用等等。三年后，AT&T 停止了自然语言处理方面的研究，柯林斯幸运地在 MIT 找到了教职。在 MIT 的短短几年间，柯林斯多次在国际会议上获得最佳论文奖。相比其他同行，这种成就是独一无二的。柯林斯的特点就是把事情做到极致。如果说有人喜欢“繁琐哲学”，柯林斯就是一个。

Michael Collins 教授目前在哥伦比亚大学任教，不仅超牛，人也很帅，是公认的男神，这门自然语言处理公开课(Natural Language Processing)大约录制于2013年，课程主页包括了课件及其他相关资料，感兴趣的同学可以参考：

http://www.cs.columbia.edu/~cs4705/

如果你需要该课程完整版视频、课件、字幕的打包文件，可以关注下方公众号，回复“collins"获取百度网盘链接:

作为深度学习自然语言处理的史前经典NLP课程，这门课程适合修完斯坦福NLP入门课程之后继续学习。我们建立了一个NLP入门学习群，感兴趣的同学可以添加微信AINLPer（id: ainlper) ，备注“NLP入门”进群一起交流学习。

关于这门课程，早期有一些同学在课程图谱里留言评价过，评价很高，以下选择几条供大家参考：

“非常好的一门课，不像其他课程那么水，完完整整的哥伦比亚课程，如果认真学完肯定收获很多，花的时间绝对物有所值。科林斯的讲解非常清晰，内容涵盖了语言建模，解码算法，学习算法几个方面。

语言及翻译模型：n元模型，HMM模型，log-linear模型，GLM模型，IBM 1模型，IBM2 模型，phrase-based翻译模型，PCFG语法，LPCFG语法

解码算法：Viterbi算法，CKY算法，GLM Viterbi算法

学习算法：Brown聚类算法，Perceptron算法，EM算法

应用举例：词性标注/实体识别(HMM, GLM, log-linear)，语法树标注(PCFG, dependecny-based)，机器翻译”

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“Proferssor Collins讲课十分清晰，课程大体覆盖到了NLP的比较基础的内容，编程作业十分具有针对性，由于不是特别熟悉python，我做起来特别费劲，基本上每个PA我都做了10小时以上。课程难度中上，建议有一定python和machine learning基础的同学学习。”

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“跟斯坦福那门nlp比起来，这门的理论性更强，学起来也稍为枯燥一点，但是各种模型讲得很简单明了，推荐看了斯坦福的nlp后再来学这个”

同样，我把这门课程整理了一下按章节放在了B站，以下是按章节罗列，供参考：

哥伦比亚大学自然语言处理公开课-第一讲课程介绍

https://www.bilibili.com/video/BV1v7411d7hj/

哥伦比亚大学自然语言处理公开课-第二讲语言模型

https://www.bilibili.com/video/BV1b7411R7Dk/

哥伦比亚大学自然语言处理公开课-第三讲语言模型参数估计第四讲总结

https://www.bilibili.com/video/BV1s7411R7G3/

哥伦比亚大学自然语言处理公开课-第五讲词性标注和隐马尔可夫模型

https://www.bilibili.com/video/BV1nE411P7LS/

哥伦比亚大学自然语言处理公开课-第六讲句法分析和上下文无关文法

https://www.bilibili.com/video/BV1JE411P7fL/

哥伦比亚大学自然语言处理公开课-第七讲概率上下文无关文法

https://www.bilibili.com/video/BV1aE411P7Et/

哥伦比亚大学自然语言处理公开课-第八讲第九讲概率上下文无关文法的弱点以及词法化

https://www.bilibili.com/video/BV1aE411P7Kh/

哥伦比亚大学自然语言处理公开课-第十讲机器翻译介绍

https://www.bilibili.com/video/BV1dE411P7cT/

哥伦比亚大学自然语言处理公开课-第十一讲IBM翻译模型

https://www.bilibili.com/video/BV1mE411P7ng/

哥伦比亚大学自然语言处理公开课-第十二讲基于短语的机器翻译模型

https://www.bilibili.com/video/BV12E411P7RT/

哥伦比亚大学自然语言处理公开课-第十三讲机器翻译解码算法

注：视频在B站一直是审核状态，审核通过后更新链接，或者通过网盘链接获取

哥伦比亚大学自然语言处理公开课-第十四讲对数线性模型

https://www.bilibili.com/video/BV1oE411c7Zd/

哥伦比亚大学自然语言处理公开课-第十五讲基于对数线性模型的词性标注

https://www.bilibili.com/video/BV1oE411c7hd/

哥伦比亚大学自然语言处理公开课-第十六讲基于对数线性模型的句法分析

https://www.bilibili.com/video/BV1oE411c7Sg/

哥伦比亚大学自然语言处理公开课-第十七讲无监督学习

https://www.bilibili.com/video/BV1ZE411c7zT/

哥伦比亚大学自然语言处理公开课-第十八讲广义线性模型

https://www.bilibili.com/video/BV1ZE411c7ER/

哥伦比亚大学自然语言处理公开课-第十九讲基于广义线性模型的词性标注

https://www.bilibili.com/video/BV1FE411w75M/

哥伦比亚大学自然语言处理公开课-第二十讲基于广义线性模型的依存句法分析

https://www.bilibili.com/video/BV1fE411c7pj/

附上百度百科中关于柯林斯教授的介绍：

自然语言处理专家，哥伦比亚大学教授，开发了著名的句法分析器Collins Parser。

工作经历：

1999年1月至2002年11月，AT&T实验室，研究人员；

2003年1月至2010年12月，美国麻省理工学院（MIT），助理教授/副教授；

2011年1月至今，美国哥伦比亚大学，Vikram Pandit教席教授。

主要成就：

获EMNLP 2002, EMNLP 2004, UAI 2004, UAI 2005, CoNLL 2008, EMNLP 2010最佳论文奖。

人物评价：

有些学者将一个问题研究到极致，执著追求完善甚至可以说达到完美的程度。他们的工作对同行有很大的参考价值，因此在科研中很需要这样的学者。在自然语言处理方面新一代的顶级人物迈克尔·柯林斯就是这样的人。——吴军《数学之美》