NLP高阶攻略，新手莫入！

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NLP高阶攻略，新手莫入！

2020 年 8 月 25 日 AINLP

行业上90%以上的NLP工程师是“不合格的”。

我一直坚信AI人才的最大壁垒是创造力，能够持续为变化的业务带来更多的价值。但创造的前提一定是对一个领域的深度理解和广度认知，以及不断对一个事物的追问，比如不断问自己为什么：

为什么在这个问题上使用Adam，而不是GD或者Adagrad?
对于特定的业务场景，我应该如何把领域知识考虑进去，用先验，还是用限制条件？
对于拼车场景，设计了一套优化目标，但好像是离散优化问题，应该如何解决？
对于二分类，我应该选择交叉熵还是Hinge Loss？
BERT模型太大了，而且效果发现不那么好比如next sentence prediction, 能不能改一改？
为什么CRF要不HMM在不少NLP问题上效果更好？
文本生成效果不太好，如何改造Beam Search让效果更好呢？
训练主题模型效率太慢了，如果改造吉布斯采样在分布式环境下运行呢？
数据样本里的标签中有一些依赖关系，能不能把这些信息也加入到目标函数里呢？

另外，有必要保持对前沿技术的敏感性，但事实上，很多人还是由于各种原因很难做到这一点。基于上述的目的，贪心学院一直坚持跑在技术的最前线，帮助大家不断地成长。

为什么选择贪心学院的《NLP高阶训练营》？

首先，全网不可能找得到另外一门系统性的训练营具备如此的深度和广度，这里包括国外的课程，所以从内容的角度来讲是非常稀缺的内容。

其次，即便网络上的资源非常多，学习是需要成本的，而且越有深度的内容越难找到好的学习资源。如果一门课程帮助你清晰地梳理知识体系，而且把有深度的知识点脉络讲清楚，这就是节省最大的成本。

另外，作为一家专注在AI领域的教育科技公司，教研团队的实力在同行业可以算是非常顶尖的，这里不乏顶会的最佳论文作者、ALBERT的作者等。

最后，我们这一期的NLP高阶训练营（第八期）在原有的基础上做了大量的升级，融合了更多前沿的内容，而且在部分内容上加深了难度。

《NLP高阶训练营》

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01课程大纲

《NLP高阶训练营》

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02部分项目作业

课程设计 紧密围绕学术界最新进展以及工业界的需求， 涵盖了所有核心知识点，并且结合了 大量实战项目， 培养学员的动手能力，解决问题能力。

问答系统

从零开始搭建一个完整的问答系统。给定一个语料库（问题和答案对），对于用户的输入需要返回最适合的答案。涉及到的模块：

1. 对于用户的输入需要做拼写纠错，这部分会用到语言模型

2. 之后对输入做文本的预处理，过滤等操作。

3. 把文本转换成向量形式，这里需要用到tf-idf, word2vec等相关的技术。

4. 针对于语料库，为了提升效率需要创建倒排表。

5. 基于相似度的计算来获得最优的答案。

情感分析系统

基于给定数据，来搭建一个完整的情感分析系统。项目涉及到的模块：

1. 数据的预处理

2. 特征工程，这部分是本项目的核心。

3. 监督学习模型的选择与调参。调参的过程需要尝试不同的优化策略。

知识图谱系统

利用非结构化数据来搭建知识图谱。项目涉及到的模块：

1. 从非结构化数据中抽取实体，以及词典库的构建

2. 关系的抽取（指定的关系）

3. 实体统一以及实体消歧。

4. 知识图谱的构建以及查询

对话系统中的NLU

基于给定的对话数据来构建NLU识别部分，并结果用于聊天机器人中。项目涉及到的模块：

1. 文本特征的提取

2. 搭建CRF模型来识别关键词

3. 搭建LSTM-CRF模型来识别关键词。

机器翻译系统

基于给定数据，来搭建一个完整的情感分析系统。项目涉及到的模块：

1. 数据的预处理

2. 特征工程，这部分是本项目的核心。

3. 监督学习模型的选择与调参。调参的过程需要尝试不同的优化策略。

任务导向型聊天机器人

搭建一个完整的聊天机器人，用来服务搜索餐厅。项目涉及到的模块：

1. 文本预处理

2. 意图识别和关键信息抽取

3. 对于每一个意图设计对话管理状态机

4. 设计上下文处理的方法

5. 对话生成模块

6. 处理一些常见的boundary case。

03直播授课，现场推导演示

区别于劣质的PPT讲解，导师全程现场推导， 让你在学习中有清晰的思路，深刻的理解算法模型背后推导的每个细节。更重要的是可以清晰地看到各种模型之间的关系！帮助你打通六脉！

▲源自：CRF与Log-Linear模型讲解

▲源自：Convex Optimization 讲解

▲源自：Convergence Analysis 讲解

不管你在学习过程中遇到多少阻碍，你都可以通过以下4种方式解决：

1、直接在线问导师；

2、记录到共享文档中，每日固定时间的直播答疑；

3、学习社群中全职助教，随时提问答疑

4、共同的问题在Review Session里面做讲解

注：每次答疑，班主任都会进行记录，以便学员实时查阅。

《NLP高阶训练营》

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04每周课程安排

采用直播的授课方式，一周4-5次的直播教学，包括2次的main lectures, 1-2次的discussion session (讲解某一个实战、必备基础、案例或者技术上的延伸）， 1次的paper reading session (每周会assign一篇必备论文，并且直播解读)。教学模式上也参考了美国顶级院校的教学体系。以下为其中一周的课程安排，供参考。

05你的必备挑战

1.编写一些技术类文章

通过在知乎上发表相关技术文章进行自我成果检验，同时也是一种思想碰撞的方式，导师会对发表的每一篇文章写一个详细的评语。万一不小心成为一个大V了呢？虽然写文章的过程万分痛苦，学习群里半夜哀嚎遍野，但看一看抓着头发写出来的文章结果还是非常喜人的！看着自己收获的点赞数，大家都默默地感谢起导师们的无情！

这种满满的成就感，让大家一篇接一篇写了下去！

个个都立刻变身成了知乎大牛~

2.Project项目 & 日常作业

除了文章，算法工程师的立命根本--项目代码， 导师更是不会放过的。每次在Gitlab上布置的作业，导师们都会带领助教团队会予以详细的批改和反馈。并逼着你不断的优化！

06 课程研发团队

贪心学院联合来至Google、亚马逊、微软等AI企业11位AI科学家 对课程内容进行不断的打磨细化，课程基础部分涵盖了该AI技术邻域从业者必备的所有核心知识点，同时在课程深度上加入了 最新的学术研究及工业界的最新进展相关的教学， 确保学员学到国内外企业中热门AI知识技能。

▲部分课程研发导师简介

这两天群里更是捷报连连。我们前三期项目的已经有多名学员被一线AI企业录取，还有通过二面、三面等待着offer。相信未来几周我们将会受到更多的好消息！

随便截了几个学员反馈。

我确定了我们的魔鬼训练营没有误人子弟，我们的课程真的帮助到大家实质的技能提升或帮助大家拿到offer。

这次我们迎来了第八期NLP的招生，千万不要觉得这是一个对标其他线上课程的普通的训练营。由于内容的专业性以及深度，在过去吸引了大量的全球顶级名府的学员， 这里不乏来自斯坦福、UCSD、USC、哥大、HKUST、爱丁堡等世界名府的学生； 在这里，你不仅可以享受到通往顶尖人才的快乐、也可以结识志同道合的AI从业者以及未来的科学家。