【导读】陈丹琦博士是自然语言处理研究员领域的新星大神,她从斯坦福毕业后,到普林斯顿大学任助理教授。她将深度学习用于一系列自然语言处理重要问题,帮助机器获取知识、更好地回答问题。她开设了COS 598C (Winter 2020)课程,深度学习自然语言处理, Deep Learning for Natural Language Processing,共有21讲,讲解最新NLP进展,非常值得follow。

本课程旨在介绍自然语言处理的前沿深度学习方法。本课程的主题包括词的嵌入/上下文化的词的嵌入、预训练和微调、机器翻译、问题回答、摘要、信息提取、语义分析和对话系统等。我们对每个主题进行了深入的讨论,并讨论了最近关于每个主题的重要论文,包括背景、方法、评价、目前的局限性和未来的发展方向。学生应定期阅读和提交研究论文,并完成一篇期末论文。

学习目标:

本课程旨在为您在自然语言处理方面的前沿研究做准备。我们将讨论在NLP的每个子领域中最有影响力的想法,最先进的技术和我们今天面临的主要问题。

练习你的研究技能,包括阅读研究论文,进行文献调查,口头和书面报告,以及提供建设性的反馈。

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普林斯顿大学,又译 普林斯敦大学,常被直接称为 普林斯顿,是美国一所私立研究型大学,现为八所常青藤学校之一,绰号为老虎。

【导读】这一份最新216页的ppt概述《深度学习自然语言处理》,包括神经网络基础,词向量表示,序列句子表示,分类标注、生成句子,预训练。

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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。

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课程简介: 本课程将向学生介绍NLP的基础知识,涵盖处理自然语言的标准框架以及解决各种NLP问题的算法和技术,包括最新的深度学习方法。 涵盖的主题包括语言建模,表示学习,文本分类,序列标记,语法解析,机器翻译,问题解答等。

课程安排:

  • 概述与简介
  • 语言模型
  • 文本分类
  • 线性模型
  • 词嵌入
  • 神经网络基础
  • 序列模型
  • EM模型
  • RNN神经语言模型
  • 解析介绍
  • 机器翻译
  • 神经机器翻译
  • 文本词嵌入
  • 问答系统
  • 对话系统
  • 嘉宾讲座

嘉宾介绍:

陈丹琦,普林斯顿大学计算机科学的助理教授,在此之前,是西雅图Facebook AI Research(FAIR)的访问科学家。 斯坦福大学计算机科学系获得博士学位,并在斯坦福NLP集团工作。研究方向:自然语言处理,文本理解、知识解释。

Karthik Narasimhan,普林斯顿大学计算机科学系助理教授,研究跨越自然语言处理和强化学习。

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