NLP太難學了！？吃透NLP的方法來拿走

最近有粉絲私信我，NLP很難學，這條路能堅持走嗎？有相同困惑的朋友可以一起探討一下：

大佬你好，我目前從事ERP運維工作，想轉行NLP，開始是學數(shù)據(jù)結構和c刷了些leetcode題，然后把cs224n和它的大作業(yè)都擼了一遍，做了點情感文本分類的小任務。

準備去小公司找實習攢項目經(jīng)驗時卻被同學勸退，說小公司學不到東西，然后有人建議趁早轉做開發(fā)，nlp的路太難走了很難競爭。

感覺自己實力很弱，也沒有人帶，去小公司怕淪為打雜工具人，大廠沒有項目經(jīng)歷又進不去。

這種情況是應該趁早自學轉一個新領域比如后端嗎？但總感覺這樣之前的都白學了，很焦慮也很糾結。希望大佬能幫助指點下方向。

這位朋友的問題，我從兩方面回答。

這是學習路徑不夠清晰的問題，深度學習既重理論又重實踐，一步登天不可取，學習應該是循環(huán)且逐漸細化的。

先看一下學NLP的需要掌握的知識點全貌??

路徑大致為：基本原理→經(jīng)典模型→項目實踐

先閱讀機器學習和深度學習原理，其次了解經(jīng)典任務的baseline，動手實踐，最后看懂代碼，在應用程序場景中,嘗試修改模型,提高效果

清楚路徑后，逐個吃透：

基本原理部分有線性代數(shù)和概率論基礎就能看懂，統(tǒng)計機器學習部分，建議初學者先看懂線性分類、SVM、樹模型和圖模型。

有上述基礎后，就能看懂模型結構和論文里的各種名詞公式。接下來就是了解NLP各個經(jīng)典任務的baseline，并看懂源碼。

對于TF和Pytorch的問題不用太糾結，接口都差不多，找到什么就看什么，自己寫的話建議Pytorch。

上述任務都了解并且看了一些源碼后，就可以去煉丹了。

這個問題可以理解成，學到什么程度好找工作？

面試無非就是像面試官證明兩點：①我知道怎么做②我做過

因此企業(yè)最看重的自然是項目經(jīng)歷，但初學者又很難接觸到工業(yè)界項目，怎么辦？

建議學好后去參加一次Kaggle、天池等平臺的比賽，享受優(yōu)化模型的摧殘。比賽項目和企業(yè)實操所需能力至少能匹配60%。

學習路線清楚了，那具體應該學哪些內(nèi)容，以及怎么樣去coding實踐呢？

有沒有現(xiàn)成的資料供你系統(tǒng)性的學習NLP？我已經(jīng)給你準備好了。

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它基于花書「Deep learning」、斯坦福CS224n自然語言處理、【論文】baseline基礎篇目——Word2Vec 詞向量扛鼎之作等經(jīng)典入門教程設計，關于我學習路徑中提到的知識點，它都有體現(xiàn)。

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