强烈推荐十大NLP主流经典项目：预训练BERT、知识图谱、智能问答、机器翻译、文本自动生成等...

自然语言处理技术近几年发展非常快，像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术被大量应用于项目实践中。

今年大厂的NLP面试中对项目方面的考察深度也随之提升了很多，经常会被面试官揪着细节一步一步让你解释：“为什么这么做？效果如何？你如何调整模型，你思考的逻辑是什么？”

“说说自己在项目中具体负责的模块中用到的技术细节，遇到了什么问题？你使用的模型的损失函数、如何优化、怎么训练模型的、用的什么数据集？优化算法的选择做过哪些？为啥这么做？”

我们罗列了一些常见的大厂NLP项目深度考察问题：

• BERT模型太大了，而且效果发现不那么好比如next sentence prediction, 怎么办？
  

• 文本生成评估指标，BLUE的缺点

• loss设计 triplet loss和交叉熵loss各自的优缺点，怎么选择

• attention机制

• ernie模型

• 介绍一下flat及对于嵌套式语料的融合方式

• 为什么使用lightGBM，比起xgboost的优点是什么

• 样本不均衡问题的解决办法有哪些？具体项目中怎么做的？

• 长文本的处理

• 引入词向量的相似性对于结果有什么不好的影响

• 如何引入知识图谱

• 词向量中很稀疏和出现未登录词，如何处理

• kmeans的k怎么选择

• 新词发现怎么做

• 模型选取、数据增强

• 从数据标注的制定标准，到选取模型，再到改进模型、错误分析

• NER数据中没有实体标注的句子过多解决方式

• 同一句话两个一样字符串如何消岐

• 模型好坏的评估,如何衡量模型的性能
  

• 方面级情感分析的模型结构

• 模型学习中，正负样本的训练方式不同有什么影响

• 减轻特征工程的手段

你如果是一位面试候选人，上述问题你会“倒”在哪一关？

“实践出真知”，只有动手实践具体的项目，以解决问题为导向，在项目中理解技术本身，才能得到更深层次的理解。

你也许会在网络中找到很多资源和论文、但我们面临的问题并不是缺资源，而是找准资源并高效学习。很多时候你会发现，花费大量的时间在零零散散的内容上，但最后发现效率极低，浪费了很多宝贵的时间。

为了给初学者创造项目实践的需求，我们向你推荐业界口碑俱佳的“NLP工程师培养计划”的《自然语言处理项目集训营》第22期。

实践项目介绍

本课程以实⽤为原则，通过10个产业级应用项目，知识覆盖了预训练、词法分析、信息抽取等基础知识，情感分析、知识图谱与智能问答、机器翻译、对话、文本自动生成等NLP应⽤技术和系统，掌握产业实践中的模型部署等。

本课程将带你全面掌握自然语言处理技术，以期更好地帮助各位同学学以致用。通过完成一系列项目课题任务，也有可能成为一个创业项目或者帮助你完成一次重要的技术转型。

项目学习目标：

    以语种识别为任务，掌握NLP模型搭建的标准化流程与常用方法，结合机器学习模型完成对文本数据的识别与搭建任务，常应用于机器翻译，智能对话等场景中

项目学习重点：

    Part1：特征工程

• l  数据清洗、分词、数据降噪

    Part2：文本向量化

• l  机器学习：TF-IDF/CounterVector

• l  深度学习：Word2vec、Word Embedding、ELMo

    Part3：语种识别器建模

• l  机器学习：朴素贝叶斯/SVM

• l  深度学习：TextCNN/TextRNN

    Part4：语种识别器部署：使用Flask部署应用

项目学习目标：

使用机器学习和深度学习的多种模型实现文本分类；文本分类被广泛应用于新闻分类、文本审核、电商评论分析、舆情监控以及智能客服等场景中。

项目学习重点：

Part1：NLP机器学习模型

• l  Jieba中文分词处理

• l  词频统计Wordcloud构建词云

• l  TF-IDF/TextRank关键词提取

• l  LDA主题模型建模

• l  中文分类机器学习模型

• •  BOW/N-gram/TF-IDF/Word2vec文本表示

  •  Word Embedding/ELMo文本表示

  •  NB/LR/SVM等机器学习分类模型

Part2：海量数据的中文分类方法：

• l  Spark：使用pyspark解决分类问题

Part3：NLP的深度学习模型方法：

• l  TextRNN、TextCNN、FastText

• l  TextBiRNN、TextRCNN、TextAttBiLSTM

• l  深度学习文本分类HAN实战

• l  Tensorflow深度学习文本分类模型部署

可求职岗位：

NLP算法工程师、文本挖掘工程师

《自然语言处理项目集训营》第22期

 ☑ 智能客服  ☑ 知识图谱  ☑ 文本生成

 ☑ 文本分类  ☑ 情感分析  ☑ 金融法律

10大项目，助你成长为优秀的NLP工程师

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