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CMU “神经网络NLP” 课程上新,不容错过!(附往年课程视频)

发布时间:2020-03-11

大数据文摘出品

好消息!一门非常棒的课程《Neural Networks for NLP》上新啦~

课程简介

这是卡内基梅隆大学的语言技术研究所发布的课程,课程首先简要介绍了神经网络的基本知识,然后大部分在讲如何将神经网络应用于自然语言处理。

课程中的每一节都会介绍自然语言中的特定问题和现象,并描述建模的难点,当然,并也会绍几个解决这些问题的模型。

总的来说,课程会涉及用神经网络建模过程中所使用的各种技术,包括如何处理结构化句子,如何处理大数据,以及半监督和无监督学习,结构化预测和多语言建模等等。

注意,修读本门课程需要有一定的自然语言处理的知识储备,按照课程的要求,最好学习过“11-711 Algorithms for NLP”课程,如果没有学过这门课程,只要有足够的NLP背景知识也可以来完成本门课程的学习(例如,了解n-gram语言建模,CKY解析和单词对齐等)。

11-711 Algorithms for NLP 课程链接:

http://demo.clab.cs.cmu.edu/11711fa18/

往年的课程视频已经公开,无法上外网的同学,B站走起!

2018年:

https://www.bilibili.com/video/av31156700/

2019年:

https://www.bilibili.com/video/av45731005/

课程安排

师资力量

本课程有两位主讲教师,分别是:Graham Neubig、LiuPengfei。其中Graham Neubig是卡内基梅陇大学的教授,主要研究自然语言处理,他对机器学习非常感兴趣。

Graham Neubig

LiuPengfei是卡内基梅隆大学语言技术学院的博士后,也是NeuLab的成员,与Graham Neubig等专家一起工作。18年3月,他获得了腾讯AI实验室博士学位奖学金,该奖学金在全球范围内授予了5名学生,他是在中国大学中(在他复旦读博期间)唯一的获奖者。

LiuPengfei

除了上课的教师外,还安排了很多助教来解答同学们的疑惑。从助教安排可以看出,课程在尽量做到有问必答。

最后的嘱托

在课程的官网上,对课程的每一次作业都做了详细的说明,包括评分要求,完成作业的条件等等。除此之外还给出了作业示例。

课程官网也贴心的给大家准备好了每一次讲课的PPT,在上课之前,可以多多预习。

PPT下载地址:

http://phontron.com/class/nn4nlp2020/schedule.html

此次课程,初步是线下课程。请大家关注大数据文摘,如果后期有视频放出,文摘菌也一定会为大家更新的。如果大家都很喜欢这门课程,或许文摘菌可以尝试去要授权,翻译给大家哦~就像文摘菌之前为大家翻译的fasi.ai一样~

最后,再次给出课程主页:

http://phontron.com/class/nn4nlp2020/



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