自然语言处理中的初学者资源列表
维护者
Dibya Chakravorty
贡献
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这个列表如何开始
2016年11月10日，黑客新闻（HN）用户Aarohmankad向HN社区询问了有关初学者NLP资源的建议。此问HN线程变得很受欢迎，并在头版停留了一段时间。在这段时间里，它收集了有关初学者NLP资源的许多社区生成的建议。此列表试图将讨论汇总到一致的资源列表中。我还写了一篇博客文章。
目录
- 图书
- MOOC
- YouTube视频
- 在线大学课程
- 可以玩的包装
- 学术论文
- 通过做学习
- 开源项目
- 有趣的想法
- 蜜蜂
- 用户组
- 其他指南
图书
- 语音和语言处理：NLP中的经典和标准教科书。第三版前出版草案可在此处提供。
- 使用Python的自然语言处理：面向应用程序的书。示例在Python（NLTK）中。在这里免费的在线版本。
- 驯服文本：面向应用程序的书。例子在Java中。
- 统计自然语言处理的基础：统计NLP上的经典文本。深入实施解析器，标签者等。
- 自然语言处理手册：NLP的完整处理，始于历史根源，并以NLP的现代方法结束。
- 统计机器翻译：学习如何制作像Google翻译这样的服务
- 信息检索简介：了解Google搜索和Google新闻（搜索，文本分类，聚类等）等服务的螺栓和螺栓
- 序言和自然语言分析：在Prolog中实施NLP Algortihms。
MOOC
- 密歇根大学提供的Coursera课程：入门课程涵盖所有先决条件的材料。偏爱的编程语言是Python。
- Comlumbia University提供的Coursera课程，可在学术洪流上获得：理论和概念课程。此时只有课程材料可用。
YouTube视频
- Jurafsky和Martin的视频系列：Jurafsky和Martin都是Stanford的教授，他们在NLP上写了多本经典教科书。
- Stanford CS224D：NLP中的深度学习：NLP深度学习的应用
- NLP与Python和NLTK：使用Python和NLTK的面向应用程序的视频系列。
在线大学课程
可以玩的包装
- NLTK：Python中最受欢迎的NLP库。书籍/免费在线版本的形式出色的文档。强大而可扩展的。
- 斯坦福·科伦普（Stanford Corenlp）：快速并提供用爪哇撰写的丰富的NLP图书馆。这里有在线演示。
- Spacy：Python的另一个新兴NLP库。快速和状态。在实施最新算法的同时，试图保持统一的API。他们有一个博客和在线演示。
- Apache Tika：提供了一个统一的接口，用于从许多不同的文件格式（PPT，PDF等）和分析中提取文本数据和元数据。
学术论文
- NLP中的深度学习：一种GITHUB回购，收集了NLP深度学习论文。
通过做学习
通常，学习的最佳方法是为现有的开源NLP项目做出贡献或实施有趣的想法。
开源项目
- 贝蒂：贝蒂（Betty）是一个开源项目，既有现实生活中的使用又是实用的NLP注意事项，并且正在寻找新的维护者。
有趣的想法
- 基于互动小说/解析器的小说：一个视频游戏，玩家的交互主要涉及文本。听这个关于该主题的启发性牙线播客。
蜜蜂
- IBM Watson Cloud：来自IBM Watson的制造商。它使您可以通过API在应用中集成NLP功能。有一个免费的层/免费试用。
用户组
- AI中的ACM特殊兴趣小组：如果您渴望面对人类接触。
其他指南
- Quora关于如何进入NLP的问题
- GITHUB上的Awesome-NLP：一个包含策划NLP资源列表的GitHub repo。
