不可错过！CMU-2020《神经网络自然语言处理》课程课件17讲PPT！

【导读】居家学习顶尖名校美国卡内基梅隆大学《《神经网络自然语言处理》课程》课件17讲PPT！从词嵌入、结构化预测、到知识图谱等。

简介

神经网络为建模语言提供了强大的新工具，并已被用于改善一些任务的最新技术，并解决过去不容易解决的新问题。这门课(在卡内基梅隆大学语言技术学院)将从神经网络的简要概述开始，然后用大部分时间展示如何将神经网络应用于自然语言问题。每个部分将介绍一个特定的问题或自然语言的现象，描述为什么很难建模，并演示几个模型，旨在解决这个问题。在此过程中，本课程将涵盖在创建神经网络模型中有用的不同技术，包括处理不同大小和结构的句子、高效处理大数据、半监督和非监督学习、结构化预测和多语言建模。

地址：

http://phontron.com/class/nn4nlp2020/

http://phontron.com/class/nn4nlp2020/schedule.html

课程安排

师资力量

本课程有两位主讲教师，分别是：Graham Neubig、LiuPengfei。其中Graham Neubig是卡内基梅陇大学的教授，主要研究自然语言处理，他对机器学习非常感兴趣。

Graham Neubig

LiuPengfei是卡内基梅隆大学语言技术学院的博士后，也是NeuLab的成员，与Graham Neubig等专家一起工作。18年3月，他获得了腾讯AI实验室博士学位奖学金，该奖学金在全球范围内授予了5名学生，他是在中国大学中（在他复旦读博期间）唯一的获奖者。

LiuPengfei

除了上课的教师外，还安排了很多助教来解答同学们的疑惑。从助教安排可以看出，课程在尽量做到有问必答。

课程内容

1. Introduction, Bag-of-words, and Multi-layer Perceptron 

(介绍,Bag-of-words,多层感知器)

http://phontron.com/class/nn4nlp2020/assets/slides/nn4nlp-01-intro.pdf

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