CMU课程上新:Neural Networks for NLP(18年视频课件放出)

2019 年 1 月 17 日 大数据文摘

大数据文摘出品


今天文摘菌给大家推荐一门非常棒的课程《Neural Networks for NLP》。这个课程首先简要介绍一下神经网络的基本知识,然后课程的大部讲分如何将神经网络应用于自然语言处理。


课程中的每一节都会介绍自然语言中的特定问题和现象,并描述建模的难点,当然,并也会绍几个解决这些问题的模型。


总的来说,这个“神课”会涉及用神经网络建模过程中所使用的各种技术,包括如何处理结构化句子,如何处理大数据,以及半监督和无监督学习,结构化预测和多语言建模等等。


注意,修读本门课程需要有一定的自然语言处理的知识储备,按照课程的要求,就是应该上过《17-711,NLP算法》。


2018年的课程视频已经公开,无法上外网的同学,国内也有热心的小伙伴将课程搬到了国内的B站,通过下面的链接可以打开哟


https://www.bilibili.com/video/av31156700/


19年的春季新课程新增了ELMo/BERT上下文词表示、模型可解释性等内容,PyTorch/DyNet代码示例。


19年课程的课程目录等详细信息,可以去课程主页去查看哟~~文摘菌在下面给大家简单介绍一下这门课程的师资以及作业等情况。


https://phontron.com/class/nn4nlp2019/schedule.html


师资力量



本课程有两位主讲教师,分别是:Graham Neubig、Antonios Anastasopoulos。其中Graham Neubig是卡内基梅陇大学的教授,主要研究自然语言处理,他对机器学习非常感兴趣。Antonios Anastasopoulos我是圣母大学的在读博士,目前David Chiang自然语言处理技术组的成员。专注于“濒危”语言的机器翻译和语音识别。



除了上课的教师外,还有一大批助教来解答同学们的疑惑。从助教安排,我们可以看出,课程在尽量做到有问必答。


作业介绍及资料公开


在课程的官网上,对课程的每一次作业都做了详细的说明,包括评分要求,完成作业的条件等等。除此之外还给出了作业示例。



课程官网也贴心的给大家准备好了每一次讲课的PPT,在上课之前,大家多多预习哟~


PPT下载地址:

https://phontron.com/class/nn4nlp2019/schedule.html


此次课程,初步是线下课程。请大家关注大数据文摘,如果后期有视频放出,文摘菌也一定会为大家更新的。


最后,再次给出课程主页:

https://phontron.com/class/nn4nlp2019/schedule.html

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