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一只萌新，想把自己修煉成一個(gè)成熟的NLP研究人員，要經(jīng)過(guò)一條怎樣的路？

有個(gè)名叫Tae-Hwan Jung的韓國(guó)小伙伴，做了一份完整的思維導(dǎo)圖，從基礎(chǔ)概念開(kāi)始，到NLP的常用方法和著名算法，知識(shí)點(diǎn)全面覆蓋。

可以說(shuō)，從0到1，你需要的都在這里了：

這份精致的資源剛剛上線(xiàn)，不到一天Reddit熱度就超過(guò)400，獲得了連篇的贊美和謝意：

“肥腸感謝?！薄拔倚枰木褪沁@個(gè)！”“哇，真好?。　?/p>

所以，這套豐盛的思維導(dǎo)圖，都包含了哪些內(nèi)容？

四大版塊

就算你從前什么都不知道，也可以從第一個(gè)版塊開(kāi)始入門(mén)：

1 概率&統(tǒng)計(jì)

從中間的灰色方塊，發(fā)散出5個(gè)方面：

基礎(chǔ) (Basic) ，采樣 (Sampling) 、信息理論 (Information Theory) 、模型 (Model) ，以及貝葉斯 (Baysian) 。

每個(gè)方面，都有許多知識(shí)點(diǎn)和方法，需要你去掌握。

畢竟，有了概率統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)，才能昂首挺胸進(jìn)入第二個(gè)板塊。

2 機(jī)器學(xué)習(xí)

這個(gè)版塊，一共有7個(gè)分支：

線(xiàn)性回歸 (Linear Regression) 、邏輯回歸 (Logistic Regression) 、正則化 (Regularization) 、非概率 (Non-Probabilistic) 、聚類(lèi) (Clustering) 、降維 (Dimensionality Reduction) ，以及訓(xùn)練 (Training) 。

掌握了機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和常用方法，再正式向NLP進(jìn)發(fā)。

3 文本挖掘

文本挖掘，是用來(lái)從文本里獲得高質(zhì)量信息的方法。

圖上有6個(gè)分支：

基本流程 (Basic Procedure) 、圖 (Graph) 、文檔 (Document) 、詞嵌入 (Word Embedding)、序列標(biāo)注 (Sequential Labeling) ，以及NLP基本假設(shè) (NLP Basic Hypothesis)。

匯集了NLP路上的各種必備工具。

4 自然語(yǔ)言處理

裝備齊了，就該實(shí)踐了。這也是最后一張圖的中心思想：

雖然只有4個(gè)分支，但內(nèi)容豐盛。

一是基礎(chǔ) (Basic) ，詳細(xì)梳理了NLP常用的幾類(lèi)網(wǎng)絡(luò)：循環(huán)模型、卷積模型和遞歸模型。

二是語(yǔ)言模型 (Language Model) ，包含了編碼器-解碼器模型，以及詞表征到上下文表征 (Word Representation to Contextual Representation) 這兩部分。許多著名模型，比如BERT和XLNet，都是在這里得到了充分拆解，也是你需要努力學(xué)習(xí)的內(nèi)容。

三是分布式表征 (Distributed Representation) ，許多常用的詞嵌入方法都在這里，包括GloVe和Word2Vec，它們會(huì)一個(gè)個(gè)變成你的好朋友。

四是任務(wù) (Task) ，機(jī)器翻譯、問(wèn)答、閱讀理解、情緒分析……你已經(jīng)是合格的NLP研究人員了，有什么需求，就調(diào)教AI做些什么吧。

看完腦圖，有人問(wèn)了：是不是要把各種技術(shù)都實(shí)現(xiàn)一下？

韓國(guó)少年說(shuō)：“不不，你不用把這些全實(shí)現(xiàn)一遍。找一些感覺(jué)有趣的，實(shí)現(xiàn)一波就好了。”

△ 作者Tae-Hwan Jung，來(lái)自慶熙大學(xué)

One More Thing

Reddit樓下，許多小伙伴對(duì)這套腦圖表示膜拜，并且想知道是用什么做的。

韓國(guó)少年說(shuō)，Balsamiq Mockups。

GitHub傳送門(mén)：https://github.com/graykode/nlp-roadmap

Reddit傳送門(mén)：https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/d8jheo/p_natural_language_processing_roadmap_and_keyword/