斯坦福CS224n深度学习与自然语言处理-课程学习资料
斯坦福CS224n深度学习与自然语言处理课程,内容覆盖NLP中常用算法模型与典型应用

关键词标签: 斯坦福, NLP, 深度学习, 词向量, 语言模型, RNN, seq2seq, 注意力, CNN, transformer, 问答系统
CS224n; Natural Language Processing with Deep Learning; 深度学习与自然语言处理
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Natural Language Processing with Deep Learning
深度学习与自然语言处理
Stanford University
斯坦福大学
CS224n
⭐⭐⭐⭐⭐


课程介绍

CS224n; Natural Language Processing with Deep Learning; 深度学习与自然语言处理

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:网络信息浏览、搜索引擎、电子邮件、智能语音助手、智能客服、语言翻译、医疗报告等。近年来,深度学习方法在许多不同的NLP任务中获得了极佳的效果。

CS224n; Natural Language Processing with Deep Learning; 深度学习与自然语言处理

斯坦福大学的课程CS224n——自然语言处理与深度学习,正是围绕使用深度学习解决NLP问题为主题构建的高质量课程,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。

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课程内容覆盖:字词句等文本编码方法、循环神经网络(RNN、LSTM及变种)、卷积神经网络(textCNN及变种)、transformer自注意力与BERT、自然语言处理预训练模型等知识。课程也讲解了文本分类、命名实体识别、句法解析、指代消解、问答系统、神经网络文本生成、摘要生成等NLP应用领域相关方法和案例。


前置基础

学生应具有以下背景:


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课时编号 PPT注解链接 CS224n带学教程
第01讲 课程介绍与词向量初步 NLP介绍与词向量初步
第02讲 词向量进阶 词向量进阶
第03讲 神经网络知识回顾 神经网络知识回顾
第04讲 反向传播与计算图 神经网络反向传播与计算图
第05讲 句法分析与依存解析 句法分析与依存解析
第06讲 循环神经网络与语言模型 循环神经网络与语言模型
第07讲 梯度消失问题与RNN变种 梯度消失问题与RNN变种
第08讲 机器翻译、seq2seq与注意力机制 机器翻译、seq2seq与注意力机制
第09讲 课程大项目实用技巧与经验 cs224n课程大项目实用技巧与经验
第10讲 问答系统 NLP中的问答系统
第11讲 NLP中的卷积神经网络 NLP中的卷积神经网络
第12讲 子词模型 子词模型
第13讲 基于上下文的表征与NLP预训练模型(ELMo, transformer) 基于上下文的表征与NLP预训练模型
第14讲 Transformers自注意力与生成模型 Transformers自注意力与生成模型
第15讲 NLP文本生成任务 NLP文本生成任务
第16讲 指代消解问题与神经网络方法 指代消解问题与神经网络方法
第17讲 多任务学习 多任务学习(以问答系统为例)
第18讲 句法分析与树形递归神经网络 句法分析与树形递归神经网络
第19讲 AI安全偏见与公平 AI安全偏见与公平
第20讲 NLP与深度学习的未来 NLP与深度学习的未来


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笔记编号 在线笔记链接  
笔记1 词向量、SVD分解与word2vec 词向量、SVD分解与Word2vec
笔记2 GloVe及词向量的训练与评估 GloVe及词向量的训练与评估
笔记3 神经网络与反向传播 神经网络与反向传播
笔记4 句法分析与依存解析 句法分析与依存解析
笔记5 语言模型、RNN、GRU与LSTM 语言模型、RNN、GRU与LSTM
笔记6 神经机器翻译、seq2seq与注意力机制 神经机器翻译、seq2seq与注意力机制
笔记7 问答系统 问答系统
笔记8 NLP中的卷积神经网络 NLP中的卷积神经网络
笔记9 句法分析与树形递归神经网络 句法分析与树形递归神经网络


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作业编号 solution地址
大作业1 词向量、SVD分解与word2vec
大作业2 GloVe及词向量的训练与评估
大作业3 神经网络与反向传播
大作业4 句法分析与依存解析
大作业5 语言模型、RNN、GRU与LSTM


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序号 视频章节 视频清单
L1 第01讲 课程介绍与词向量初步
L2 第02讲 词向量进阶
L3 第03讲 神经网络知识回顾
L4 第04讲 反向传播与计算图
L5 第05讲 句法分析与依存解析
L6 第06讲 循环神经网络与语言模型
L7 第07讲 梯度消失问题与RNN变种
L8 第08讲 机器翻译、seq2seq与注意力机制
L9 第09讲 课程大项目实用技巧与经验
L10 第10讲 问答系统
L11 第11讲 NLP中的卷积神经网络
L12 第12讲 子词模型
L13 第13讲 基于上下文的表征与NLP预训练模型(ELMo, transformer)
L14 第14讲 Transformers自注意力与生成模型
L15 第15讲 NLP文本生成任务
L16 第16讲 指代消解问题与神经网络方法
L17 第09讲 多任务学习
L18 第18讲 句法分析与树形递归神经网络
L19 第19讲 AI安全偏见与公平
L20 第20讲 NLP与深度学习的未来


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本文作者 韩信子
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