陈丹琦,清华本科(姚班),斯坦福博士即将毕业,师从Christopher Manning,毕业后成为普林斯顿大学计算机学院助理教授,在学期间曾在ACL,EMNLP,NIPS等自然语言处理与机器学习定会发表多篇文章。

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这门研究生水平的课程将专注于NLP框架、算法和方法的高级研究,包括语言建模、文本分类、机器翻译和问题回答等最先进的技术。本课程将包括多种编程作业、论文阅读、期中和期末专题。在这门课之前,学生应该至少学习过一门自然语言处理/机器学习的入门课程,并且熟悉Python编程。

本课程包括相关主题的介绍性讲座。这些讲座是和COS 484联合的,请看这里的课程安排。

https://princeton-nlp.github.io/cos484/cos584.html

Date Topics Fri (2/5) Language Models Fri (2/12) Text classification Fri (2/19) Word embeddings Fri (2/26) Feedforward Neural Networks Fri (3/5) Conditional Random Fields Fri (3/12) No meeting (midterm) Fri (3/19) Recurrent neural networks and neural language models Fri (3/26) Dependency parsing Fri (4/2) Machine translation Fri (4/9) Transformers Fri (4/16) Pre-training Fri (4/23) Language Grounding

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