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保姆级 NLP 学习路线来袭！_nlp算法工程师成长路线图

作者：酷酷是懒虫 | 2024-07-31 04:06:42

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nlp算法工程师成长路线图

节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学.

针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。

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大家好，大模型的火热，让很多小伙伴对NLP学习的兴趣大增，但如果想真正学好，也并非易事。

今天我整理这个保姆级保姆级 NLP 学习路线，帮助大家快速成长，少走弯路。更多资料、技术交流，文末获取。

下面开始学习！

如何系统地学习

机器学习是一门既重理论又重实践的学科，想一口吃下这个老虎是不可能的，因此学习应该是个循环且逐渐细化的过程。

首先要有个全局印象，知道minimum的情况下要学哪些知识点：

在这里插入图片描述

之后就可以开始逐个击破，但也不用死磕，控制好目标难度，先用三个月时间进行第一轮学习：

读懂机器学习、深度学习原理，不要求手推公式
了解经典任务的baseline，动手实践，看懂代码
深入一个应用场景，尝试自己修改模型，提升效果

迈过了上面这道坎后，就可以重新回归理论，提高对自己的要求，比如手推公式、盲写模型、拿到比赛Top等。

Step1: 基础原理

机器学习最初入门时对数学的要求不是很高，掌握基础的线性代数、概率论就可以了，正常读下来的理工科大学生以上应该都没问题，可以直接开始学，碰到不清楚的概念再去复习。

统计机器学习部分，建议初学者先看懂线性分类、SVM、树模型和图模型，这里推荐李航的「统计学习方法」，薄薄的摸起来没有很大压力，背着也方便，我那本已经翻四五遍了。喜欢视频课程的话可以看吴恩达的「CS229公开课」或者林田轩的「机器学习基石」。但不管哪个教程，都不必要求一口气看完吃透，第一轮先重点看懂以下知识点就够了：

深度学习部分，推荐吴恩达的「深度学习」网课、李宏毅的「深度学习」网课或者邱锡鹏的「神经网络与深度学习」教材。先弄懂神经网络的反向传播推导，然后去了解词向量和其他的编码器的核心思想、前向反向过程：

Step2: 经典模型与技巧

有了上述的基础后，应该就能看懂模型结构和论文里的各种名词公式了。接下来就是了解NLP各个经典任务的baseline，并看懂源码。对于TF和Pytorch的问题不用太纠结，接口都差不多，找到什么就看什么，自己写的话建议Pytorch。

快速了解经典任务脉络可以看综述，建议先了解一两个该任务的经典模型再去看，否则容易云里雾里：

2020 A Survey on Text Classification: From Shallow to Deep Learning
2020 A Survey on Recent Advances in Sequence Labeling from Deep Learning Models 
2020 Evolution of Semantic Similarity - A Survey
2017 Neural text generation: A practical guide 
2018 Neural Text Generation: Past, Present and Beyond
2019 The survey: Text generation models in deep learning
2020 Efficient Transformers: A Survey
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文本分类

文本分类是NLP应用最多且入门必备的任务，TextCNN堪称第一baseline，往后的发展就是加RNN、加Attention、用Transformer、用GNN了。第一轮不用看得太细，每类编码器都找个代码看一下即可，顺便也为其他任务打下基础。

但如果要做具体任务的话，建议倒序去看SOTA论文，了解各种技巧，同时善用知乎，可以查到不少提分方法。

文本匹配

文本匹配会稍微复杂些，它有双塔和匹配两种任务范式。双塔模型可以先看SiamCNN，了解完结构后，再深入优化编码器的各种方法；基于匹配的方式则在于句子表示间的交互，了解BERT那种TextA+TextB拼接的做法之后，可以再看看阿里的RE2这种轻量级模型的做法：

序列标注

序列标注主要是对Embedding、编码器、结果推理三个模块进行优化，可以先读懂Bi-LSTM+CRF这种经典方案的源码，再去根据需要读论文改进。

文本生成

文本生成是最复杂的，具体的SOTA模型我还没梳理完，可以先了解Seq2Seq的经典实现，比如基于LSTM的编码解码+Attention、纯Transformer、GPT2以及T5，再根据兴趣学习VAE、GAN、RL等。

语言模型

语言模型虽然很早就有了，但18年BERT崛起之后才越来越被重视，成为NLP不可或缺的一个任务。了解BERT肯定是必须的，有时间的话再多看看后续改进，很经典的如XLNet、ALBERT、ELECTRA还是不容错过的。

Step3: 实践优化

上述任务都了解并且看了一些源码后，就该真正去当炼丹师了。千万别满足于跑通别人的github代码，最好去参加一次Kaggle、天池、Biendata等平台的比赛，享受优化模型的摧残。

Kaggle的优点是有各种kernel可以学习，国内比赛的优点是中文数据方便看case。建议把两者的优点结合，比如参加一个国内的文本匹配比赛，就去kaggle找相同任务的kernel看，学习别人的trick。同时多看些顶会论文并复现，争取做完一个任务后就把这个任务技巧摸清。

总结

其实自己刚开始学的时候只到了minimum的水平，在后续的实践、面试中才逐渐把知识点补全，并归到自己的体系里。刚入门的同学们也不要气馁，先懵懵懂懂地看一看原理，哆哆嗦嗦地跑一跑代码，时间会给你答案。怀疑自我的时候，就算算自己到底学了多久，没到一万小时之前都还来得及。

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