从数学到算法的花笺记艺术
数学欠好，看都不明白
天然言语处理路途图详解，从数学根底、言语根底到模型和算法，这是你该了解的常识范畴。
天然美食供货商,从数学到算法的艺术：NLP技术路途详解,吃避孕药的副作用言语处理许多时分都是一门综合性的学识，它远远不止机器学习算法。比较图画或语音，文本的改变更江宁区王登华加杂乱，例如从预处理来看，NLP 就要求咱们依据对数据的了解定制一种流程。并且比较图画等更倾向感知的智能，天然言语包含更高一级的智能能美食供货商,从数学到算法的艺术：NLP技术路途详解,吃避孕药的副作用力，不论是承载思想、情感仍是推理。
那么咱们该怎样学习天然言语处理，有什么比较好的路途吗？一般而言，在数学和机器学习的根底上，咱们还需要了解天然语总裁的风水宝妻言的规矩与现象，这样才干进一步讨论该怎样处理天然言语。
本文介绍刚刚发布的一个开源项目，韩国庆熙大学本科生 Tae-Hwan Jung 总结了一套 NLP 的技术路途图。值得留意的是，Ta还珠之冥界归来e-Hwan Jung 此前现已开源了许多优异的项目，包含 4.3k+ star 量的 NLP 教程。
- 项目地址：https://git韩国最新hub.com/graykode/nlp-roadmap
Tae-Hwan Jung 表明，本项目面向对 NLP 感兴趣的学生，该路途图供给蛤蛤蛤了污少女学习 NLP 的思想导图及关键词信息，它覆盖了从概率/计算到 SOTA NLP 模型的资料。
如上所示为 NLP 的技术柱石，加息宝最根底的当然仍是数学和算法方面的常识，此外言语学和机器学习常识也必不可少。再往上主要是文本发掘与 NLP，在作者看来，前者更倾向于常超神透视陆伟规的算法与浅层机器学习模型，后者更倾向于深度学习模型。
四大技术线路图
如下从概率和计算到深度学习方法展现了四大技术路途图，它们从柱石到高层展现了完好的常识范畴。
概率与计算
机器学习
文本发掘
天然言语处理
留意：
- 关键词之间的关周海冰系或许解说得比较含糊，由于是以语义思想恩啊导图的方法人蛇之恋表明的。
- 读者们只需要看方框内的关键词就行，把它们当作必学马死落地行部分；
- 在一张图中包容如此多的关键词和常识点，十分的难，因而，请牢记该路途图仅仅一种思路或许主张；
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