为了养成NLP卷王,我画了一张路线图

2022 年 3 月 23 日 夕小瑶的卖萌屋

又到了一年一度的校招季,与往年不同,受各种事件综合作用的影响,今年的校招季让很多应届生感到额外的寒冷和不安。

但换个角度来说,企业主每年都会嚷嚷着算法岗人才供不应求。当然这里不是说应聘的人不够多,而是能过及格线的候选人太少,导致一边有大量求职者找不到工作,一边企业主持续招不到合适的人。

前几天知乎上有个热帖:

原来今年不仅研究生惨,本科生也不好受哇。

受行情影响,今年的算法岗数量确实大概率相比往年会缩水,导致“大厂分数线”有所上升,这是我们无法改变的问题。而我们能自己把控的变量,只有让自己的实力提升,超过上涨的分数线。

因此,小轶等多位卖萌屋作者耗时三个周末,联合飞桨AI Studio制作了一份“NLP知识图谱”,来帮助大家梳理NLP方向知识点,卷出新高度!

卷王从来不在乎一本线有多高,只在乎自己能考全省第几
卖萌屋:一个致力于培养卷王的公众号

我们梳理出来的NLP图谱长这样:

路线图整体分为基础知识、任务范式、应用场景、前沿方向四大版块,涵盖了中文分词、句法分析、信息抽取、情感分析、机器翻译、摘要生成、智能问答、对话系统等8大NLP任务场景,以及预训练语言模型、对比学习、prompt-learning、模型压缩、数据增强等热门topic。

以应用场景-信息抽取版块为例,知识点长这样:

当然啦,学习的粒度要取决于个人的精力和具体情况,一般来说,学生阶段对NLP有个整体的认知,基础打好,然后在至少一个具体的应用场景有深入的研究和实践,就足够了,不需要面面俱到哦。

当然,对卷王来说,把这张图谱全啃了我也没意见。。

尽管费了些力,但为了让更多小伙伴从中受益,这份NLP图谱会完全免费公开。

下载链接:
https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/134234

注:需要在pc端打开嗷~~

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