NLP相关知识汇总（持续更新）_nlp知识总结

基础知识点

作为一个半路出家搞NLP的人，知识系统实在是不系统，不完整，只能用到什么查什么，姑且先这么记录一下学习历史吧。为了避免版权问题，都只给链接，希望原链接不要失效吧。

一、数据处理

1. one hot 编码

• 什么是one hot编码？为什么要使用one hot编码？
• 机器学习：数据预处理之独热编码（One-Hot）

2. word embedding

• Word Embedding的发展和原理简介

3. word2vec

• word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础
• word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型

4. 句法分析

• constituent parsing & dependency parsing

二、网络层

1. MLP

2. CNN

3. RNN

变种LSTM，GRU等

三、数据增广

1. Active learning

在已有初步模型基础上，有效选择需要标注的数据，让标注效果最大化

• 【Active Learning - 01】深入学习“主动学习”：如何显著地减少标注代价

四、tricks

Dropout

• 深度学习中Dropout原理解析

Attention

• 论文：Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate
• 哈佛大学 NLP 研究组写的，代码原理双管齐下：The Annotated Transformer，译文

Batch-Normalization

• 【AI数学】Batch-Normalization详细解析

Layer-Normalization

• 【AI数学】Layer-Normalization详细解析

五、主要相关领域

序列标注

CRF

• 原理介绍，解析易懂：简明条件随机场CRF介绍（附带纯Keras实现）
• CRF层在BiLSTM上的应用，英文，举例说明：CRF Layer on the Top of BiLSTM

六、新技术

Transformer

• 论文原文：Attention Is All You Need
• 一文读懂「Attention is All You Need」| 附代码实现
• BERT大火却不懂Transformer？读这一篇就够了 通过举例说明，形象
• 详解Transformer （Attention Is All You Need） 和上文可协同理解

BERT

2018年10月底公布了BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers) 在11项nlp任务中的卓越表现

• 论文原文：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
• 论文译文：2018年最强自然语言模型 Google BERT 论文全文中译
• 【NLP】彻底搞懂BERT (和arxiv的版本略有不同，大致内容相同)

XLNet

• 论文原文：XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding

七、经典论文

• A Neural Probabilistic Language Model》
  • 说明无监督的数据可以用来作为语言模型的训练数据
  • 【论文阅读】A Neural Probabilistic Language Model
• Ordered Neurons: Integrating Tree Structures into Recurrent Neural Networks
  • 将神经元经过特定排序是为了将层级结构（树结构）整合到LSTM中去，从而允许LSTM能自动学习到层级结构信息。
  • ON-LSTM：用有序神经元表达层次结构