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This project forked from da-southampton/nlp_ability

0.0 1.0 0.0 3.36 MB

总结梳理自然语言处理工程师(NLP)需要积累的各方面知识,包括各种面试题,基础知识,工程能力等等,提升核心竞争力

Makefile 0.09% Jupyter Notebook 1.96% CSS 0.05% Python 85.00% TeX 3.94% Shell 0.73% Perl 4.73% Smalltalk 0.28% Emacs Lisp 2.54% JavaScript 0.12% NewLisp 0.24% Ruby 0.25% Slash 0.04% SystemVerilog 0.03%

nlp_ability's Introduction

背景介绍

建立这个仓库是为了梳理自然语言处理(NLP)各个方面的知识,提升自己的核心竞争力。我觉得NLP是一个值得深耕的领域,所以希望可以不停的提升自己的段位!

微信公众号:NLP从入门到放弃

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深度学习自然语言处理

1.Transformer/Bert

Transformer 相关知识 进度
史上最全Transformer面试题 已完成并上传
答案解析(1)-史上最全Transformer面试题 已经完成并上传
Pytorch代码分析--如何让Bert在finetune小数据集时更“稳”一点 已经完成并上传
解决老大难问题-如何一行代码带你随心所欲重新初始化bert的某些参数(附Pytorch代码详细解读) 已经完成并上传
3分钟从零解读Transformer的Encoder 已经完成并上传
原版Transformer的位置编码究竟有没有包含相对位置信息 已经完成并上传
BN踩坑记--谈一下Batch Normalization的优缺点和适用场景 已经完成并上传
谈一下相对位置编码 已经完成并上传
NLP任务中-layer-norm比BatchNorm好在哪里 已经完成并上传
谈一谈Decoder模块 已经完成并上传
Transformer的并行化 已经完成并上传
Transformer全部文章合辑 已经完成并上传

2.词向量-word embedding

  • 词向量面试题梳理
词向量面试题梳理 进度
史上最全词向量面试题-Word2vec/fasttext/glove/Elmo 已经完成并上传
  • Word2vec
Word2vec相关知识 进度
Word2vec两种训练模型详细解读-一个词经过模型训练可以获得几个词向量 已经完成并上传
Word2vec两种优化方式细节详细解读 已经完成并上传
Word2vec-负采样和层序softmax与原模型是否等价 已经完成并上传
Word2vec为何需要二次采样以及相关细节详细解读 已经完成并上传
Word2vec的负采样 已经完成并上传
Word2vec模型究竟是如何获得词向量的 已经完成并上传
Word2vec训练参数的选定 已经完成并上传
CBOW和skip-gram相较而言,彼此相对适合哪些场景.md 已经完成并上传
  • Fasttext
Fasttext相关知识 进度
Fasttext详解解读(1)-文本分类 已经完成并上传
Fasttext详解解读(2)-训练词向量 已经完成并上传
Fasttext源码详细解读(C++版)
  • Glove
Glove相关知识 进度
GLove细节详细解读 已经完成并上传

3 句向量-sentence embedding

句向量模型相关知识 进度
句向量模型综述 持续更新中

4.文本相似度

文本相似度 相关知识 进度
五千字全面数据文本相似度/文本匹配模型 已经完成并上传
WMD的简单理解(不涉及优化加速) 已经完成并上传

5. 关键词提取

关键词提取相关知识 进度
TFIDF模型提取关键词解读
TextRank提取关键词
各种dirty工作技巧

6. 命名体识别

命名体识别相关资源 进度
HMM/CRF 详细解读
BiLstm-CRF详细解读
手撕BiLSTM-CRF代码
词典匹配命名体识别详细解读
命名体识别最新进展

7. 文本分类

文本分类相关知识 进度
TextCNN论文详细解读
手撕 TextCNN/Fasttext/Albert 文本分类
TextCNN/Fasttext/Albert 实际工作应用经验
多标签文本分类
文本分类各种优化策略和方法

8. 机器翻译

机器翻译相关知识 进度
OpenNMT源代码解读(pytorch版)-baseline操作OpenNMT-py 已经完成并上传
手撕Seq2seq-attention机器翻译代码
基于seq2seq机器翻译的各种优化策略解读
subword相关论文详细解读
ConS2S论文详细解读
GNMT论文详细解读
Seq2seq过程图画版详细解读

9.多模态

多模态相关知识汇总 进度
层次分类体系的必要性-多模态讲解系列(1) 完成
文本和图像特征表示模块详解-多模态讲解系列(2) 完成
层次体系具体是如何构建的-多模态讲解系列(3) 待完成

Pytorch

Pytorch技巧
pytorch对text数据的预处理-综述 已经上传
pytorch处理文本数据代码版本1-处理文本相似度数据 已经上传
pytorch处理文本数据代码版本2-处理文本相似度数据 已经上传你
Pytorch中mask attention是如何实现的代码版本1-阅读文本相似度模型的小总结
Pytorch调参总结
验证集loss上升,准确率却上升该如何理解?

搜索

搜索相关知识 进度
各种关于搜索的好文章资源总结-看到比较不错的就放上来

推荐系统

推荐系统相关知识 进度
各种关于推荐的好文章资源总结-看到比较不错的就放上来

模型部署

1.Kafka

2.Docker

3.Elasticsearch

4.Flask+nginx

5. Grpc

6. TensorRT

数据结构

主要是刷leetcode,和剑指offer,刷题不在多,在思路,在质量

nlp_ability's People

Contributors

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