托马斯·西贝尔(Thomas M. Siebel)机器学习教授,语言学和计算机科学教授,斯坦福人工智能实验室(SAIL)主任,以人为中心的人工智能研究所副主任。

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【导读】本文为大家带来了一份斯坦福大学的最新课程CS224n——自然语言处理与深度学习,主讲人是斯坦福大学Chris Manning,他是斯坦福大学机器学习教授,语言学和计算机科学教授,斯坦福人工智能实验室(SAIL)主任,以人为本的人工智能研究所副所长。

近年来,深度学习方法在许多不同的NLP任务中获得了非常高的性能,使用不需要传统的、特定于任务的特征工程的单个端到端神经模型。在本课程中,学生将深入了解NLP深度学习的前沿研究。通过讲座、作业和期末专题,学生将学习设计、实施和理解自己的神经网络模型所需的必要技能。本课程使用Pytorch 进行教学。

1. 课程介绍(Description)

自然语言处理(NLP)是信息时代最重要的技术之一,也是人工智能的重要组成部分。NLP的应用无处不在,因为人们几乎用语言交流一切:网络搜索、广告、电子邮件、客户服务、语言翻译、虚拟代理、医疗报告等。近年来,深度学习方法在许多不同的NLP任务中获得了非常高的性能,使用不需要传统的、特定于任务的特征工程的单个端到端神经模型。在本课程中,学生将深入了解NLP深度学习的前沿研究。通过讲座、作业和期末专题,学生将学习设计、实施和理解自己的神经网络模型所需的必要技能。作为去年的试点,CS224n将在今年使用Pytorch进行教学。

课程链接:http://web.stanford.edu/class/cs224n/

2. 之前的课程(Previous offerings)

本课程于2017年由早期的CS224n(自然语言处理)和CS224d(自然语言处理与深度学习)课程合并而成。下面你可以找到存档的网站和学生项目报告。

CS224n Websites: Winter 2019 / Winter 2018 / Winter 2017 / Autumn 2015 / Autumn 2014 / Autumn 2013 / Autumn 2012 / Autumn 2011 / Winter 2011 / Spring 2010 / Spring 2009 / Spring 2008 / Spring 2007 / Spring 2006 / Spring 2005 / Spring 2004 / Spring 2003 / Spring 2002 / Spring 2000

CS224n Lecture Videos: Winter 2019 / Winter 2017 CS224n Reports: Winter 2019 / Winter 2018 / Winter 2017 / Autumn 2015 and earlier

CS224d Reports: Spring 2016 / Spring 2015

3. 预备知识(Prerequisites)

1)精通Python

所有的课堂作业都将使用Python(使用NumPy和PyTorch)。如果您需要提醒自己使用Python,或者您对NumPy不是很熟悉,则可以参加第1周的Python复习(在时间表中列出)。如果你有丰富的编程经验,但使用不同的语言(如C/ c++ /Matlab/Java/Javascript),你可能会很好。

2)大学微积分,线性代数(如MATH 51, CME 100)

你应该能够熟练地进行(多变量)求导,理解矩阵/向量符号和运算。

3)基本概率及统计(例如CS 109 或同等课程)

你应该了解基本的概率,高斯分布,均值,标准差等。

4)机器学习的基础(例如CS 221或CS 229)

我们将阐述成本函数,求导数,用梯度下降法进行优化。如果你已经有了基本的机器学习和/或深度学习的知识,课程将会更容易;但是,没有它也可以使用CS224n。在网页、书籍和视频形式中,有很多关于ML的介绍。哈尔·道姆(Hal Daume)正在开设的机器学习课程是一种很好的入门方式。阅读那本书的前5章将是很好的背景知识。知道前7章会更好!

4. 参考书籍(Reference Texts)

所有这些都可以在网上免费阅读:

  • Dan Jurafsky and James H. Martin. Speech and Language Processing (3rd ed. draft)

  • Jacob Eisenstein. Natural Language Processing

  • Yoav Goldberg. A Primer on Neural Network Models for Natural Language Processing

  • Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville. Deep Learning

  • Delip Rao and Brian McMahan. Natural Language Processing with PyTorch. (requires Stanford login)

如果你没有神经网络方面的背景知识,但无论如何还是想要学习这门课程,你可能会发现这些书中的一本对你提供更多的背景知识很有帮助:

  • Michael A. Nielsen. Neural Networks and Deep Learning

  • Eugene Charniak. Introduction to Deep Learning

5. 主讲:Christopher Manning

克里斯托弗·曼宁(Christopher Manning)是斯坦福大学(Stanford University)计算机科学和语言学系机器学习教授,斯坦福大学人工智能实验室(SAIL)主任。他的研究目标是能够智能处理、理解和生成人类语言材料的计算机。曼宁是将深度学习应用于自然语言处理领域的领军人物,在树递归神经网络、词向量手套模型、情感分析、神经网络依赖分析、神经机器翻译、问答和深度语言理解等领域都有著名的研究成果。他还专注于解析、自然语言推理和多语言处理的计算语言方法,包括斯坦福依赖关系和通用依赖关系的主要开发者。曼宁与人合著了《自然语言处理的统计方法》(Manning and Schütze 1999)和《信息检索》(Manning,Raghavan and Schütze,2008)两本领先的教科书,还合著了关于能性和复杂谓词的语言学专著。他是ACM Fellow,AAAI Fellow,ACL Fellow,也是前ACL主席(2015)。他的研究曾获得ACL、Coling、EMNLP和CHI最佳论文奖。1994年,他在澳大利亚国立大学获得学士学位,在斯坦福大学获得博士学位。在回到斯坦福大学之前,他曾在卡内基梅隆大学和悉尼大学担任教职。他是斯坦福NLP小组的创始人,负责斯坦福大学CoreNLP软件的开发。

个人主页:https://nlp.stanford.edu/~manning/

6. 课程安排

01: 介绍和词向量(Introduction and Word Vectors)

 Gensim字矢量示例(Gensim word vectors example)

02:单词向量2和单词意义(Word Vectors 2 and Word Senses)

03:Python复习课(Python review session)

04:词窗口分类、神经网络和矩阵演算(Word Window Classification, Neural Networks, and Matrix Calculus)

05:反向传播和计算图(Backpropagation and Computation Graphs)

06:语言结构:依存分析(Linguistic Structure: Dependency Parsing)

07:一个句子的概率?递归神经网络和语言模型(The probability of a sentence? Recurrent Neural Networks and Language Models)

08:消失的梯度和花哨的RNNs (Vanishing Gradients and Fancy RNNs)

09:机器翻译,Seq2Seq and Attention (Machine Translation, Seq2Seq and Attention)

10:最终项目的实用技巧(Practical Tips for Final Projects)

11:问答和默认的最终项目(Question Answering and the Default Final Project)

12:NLP的ConvNets(ConvNets for NLP)

13:部分单词(子单词模型)和转换器结构的信息(部分单词(子单词模型)和转换器结构的信息)

14:上下文单词表示(Contextual Word Representations)

15:使用的建模上下文:上下文表示和预训练(Modeling contexts of use: Contextual Representations and Pretraining)

16:自然语言生成(Natural Language Generation)

17:语言参考和共指解析(Reference in Language and Coreference Resolution)

18:AI中的公平和包容(Fairness and Inclusion in AI)

19:选区解析和树递归神经网络(Constituency Parsing and Tree Recursive Neural Networks)

20:NLP以及深度学习的未来(NLP+深度学习的未来)

PPT下载链接:https://pan.baidu.com/s/1opTmkGfaRHF-xBRHGtUIRw 提取码:re2l

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