Melanie Tosik目前就任於旅遊搜索公司WayBlazer，她的工做內容是經過天然語言請求來生產個性化旅遊推薦路線。回顧她的學習歷程，她爲指望入門天然語言處理的初學者列出了一份學習資源清單。html
displaCy網站上的可視化依賴解析樹git
記得我曾經讀到過這樣一段話，若是你以爲有必要回答兩次一樣的問題，那就把答案發到博客上，這多是一個好主意。根據這一原則，也爲了節省回答問題的時間，我在這裏給出該問題的標準問法：「個人背景是研究**科學，我對學習NLP頗有興趣。應該從哪提及呢？」web
在您一頭扎進去閱讀本文以前，請注意，下面列表只是提供了很是通用的入門清單（有可能不完整）。 爲了幫助讀者更好地閱讀，我在括號內添加了簡短的描述並對難度作了估計。最好具有基本的編程技能（例如Python）。算法
在線課程編程
• Dan Jurafsky 和 Chris Manning：天然語言處理[很是棒的視頻介紹系列]網絡
https://www.youtube.com/watch?v=nfoudtpBV68&list=PL6397E4B26D00A269架構
• 斯坦福CS224d：天然語言處理的深度學習[更高級的機器學習算法、深度學習和NLP的神經網絡架構]機器學習
http://cs224d.stanford.edu/syllabus.html分佈式
• Coursera：天然語言處理簡介[由密西根大學提供的NLP課程]
https://www.coursera.org/learn/natural-language-processing
圖書館和開放資源
• spaCy（網站，博客）[Python; 新興的開放源碼庫並自帶炫酷的用法示例、API文檔和演示應用程序]
網站網址：https://spacy.io/
博客網址：https://explosion.ai/blog/
演示應用網址: https://spacy.io/docs/usage/showcase
• 天然語言工具包（NLTK）（網站，圖書）[Python; NLP實用編程介紹，主要用於教學目的]
網站網址：http://www.nltk.org
圖書網址: http://www.nltk.org/book/
• 斯坦福CoreNLP（網站）[由Java開發的高質量的天然語言分析工具包]
網站網址: https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/
活躍的博客
• 天然語言處理博客（HalDaumé）
博客網址：https://nlpers.blogspot.com/
• Google研究博客
博客網址：https://research.googleblog.com/
• 語言日誌博客（Mark Liberman）
博客網址：http://languagelog.ldc.upenn.edu/nll/
書籍
• 言語和語言處理（Daniel Jurafsky和James H. Martin）[經典的NLP教科書，涵蓋了全部NLP的基礎知識，第3版即將出版]
https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/
• 統計天然語言處理的基礎（Chris Manning和HinrichSchütze）[更高級的統計NLP方法]
https://nlp.stanford.edu/fsnlp/
• 信息檢索簡介（Chris Manning，Prabhakar Raghavan和HinrichSchütze）[關於排名/搜索的優秀參考書]
https://nlp.stanford.edu/IR-book/
• 天然語言處理中的神經網絡方法（Yoav Goldberg）[深刻介紹NLP的NN方法，和相對應的入門書籍]
https://www.amazon.com/Network-Methods-Natural-Language-Processing/dp/1627052984
入門書籍： http://u.cs.biu.ac.il/~yogo/nnlp.pdf
其它雜項
• 如何在TensorFlow中構建word2vec模型[學習指南]
https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/word2vec/index.html
• NLP深度學習的資源[按主題分類的關於深度學習的頂尖資源的概述]
https://github.com/andrewt3000/dl4nlp
• 最後一句話：計算語言學和深度學習——論天然語言處理的重要性。（Chris Manning）[文章]
http://mitp.nautil.us/article/170/last-words-computational-linguistics-and-deep-learning
• 對分佈式表徵的天然語言的理解（Kyunghyun Cho）[關於NLU的ML / NN方法的獨立講義]
https://github.com/nyu-dl/NLP_DL_Lecture_Note/blob/master/lecture_note.pdf
• 帶淚水的貝葉斯推論（Kevin Knight）[教程工做簿]
http://www.isi.edu/natural-language/people/bayes-with-tears.pdf
• 國際計算語言學協會（ACL）[期刊選集]
• 果殼問答網站(Quora)：我是如何學習天然語言處理的？
https://www.quora.com/How-do-I-learn-Natural-Language-Processing
DIY項目和數據集
• Nicolas Iderhoff已經建立了一份公開的、詳盡的NLP數據集的列表。除了這些，這裏還有一些項目，能夠推薦給那些想要親自動手實踐的NLP新手們：
數據集：https://github.com/niderhoff/nlp-datasets
• 基於隱馬爾可夫模型（HMM）實現詞性標註（POS tagging）.
https://en.wikipedia.org/wiki/Part-of-speech_tagging
https://en.wikipedia.org/wiki/Hidden_Markov_model
• 使用CYK算法執行上下文無關的語法解析
https://en.wikipedia.org/wiki/CYK_algorithm
https://en.wikipedia.org/wiki/Context-free_grammar
• 在文本集合中，計算給定兩個單詞之間的語義類似度，例如點互信息（PMI，Pointwise Mutual Information）
https://en.wikipedia.org/wiki/Semantic_similarity
https://en.wikipedia.org/wiki/Pointwise_mutual_information
• 使用樸素貝葉斯分類器來過濾垃圾郵件
https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier
https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_spam_filtering
• 根據單詞之間的編輯距離執行拼寫檢查
https://en.wikipedia.org/wiki/Spell_checker
https://en.wikipedia.org/wiki/Edit_distance
• 實現一個馬爾科夫鏈文本生成器
https://en.wikipedia.org/wiki/Markov_chain
• 使用LDA實現主題模型
https://en.wikipedia.org/wiki/Topic_model
https://en.wikipedia.org/wiki/Latent_Dirichlet_allocation
• 使用word2vec從大型文本語料庫，例如維基百科，生成單詞嵌入。
https://code.google.com/archive/p/word2vec/
https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Database_download
NLP在社交媒體上
• Twitter：#nlproc，NLPers上的文章列表（由Jason Baldrige提供）
https://twitter.com/hashtag/nlproc
https://twitter.com/jasonbaldridge/lists/nlpers
• Reddit 社交新聞站點：/r/LanguageTechnology
https://www.reddit.com/r/LanguageTechnology
• Medium發佈平臺：Nlp
原文連接：
https://medium.com/towards-data-science/how-to-get-started-in-nlp-6a62aa4eaeff