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https://github.com/FudanNLP/nlp-beginner

NLP上手教程
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NLP上手教程

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README 

        
# NLP-Beginner：自然语言处理入门练习



新加入本实验室的同学，请按要求完成下面练习，并提交报告。



*请完成每次练习后把report上传到QQ群中的共享文件夹中的“Reports of nlp-beginner”目录，文件命名格式为“task 1+姓名”。*



参考：



1. [深度学习上手指南](https://github.com/nndl/nndl.github.io/blob/master/md/DeepGuide.md)

2. 《[神经网络与深度学习](https://nndl.github.io/)》 

3. 不懂问google



### 任务一：基于机器学习的文本分类



实现基于logistic/softmax regression的文本分类



1. 参考

   1. [文本分类](文本分类.md)

   2. 《[神经网络与深度学习](https://nndl.github.io/)》 第2/3章

2. 数据集：[Classify the sentiment of sentences from the Rotten Tomatoes dataset](https://www.kaggle.com/c/sentiment-analysis-on-movie-reviews)

3. 实现要求：NumPy

4. 需要了解的知识点：



   1. 文本特征表示：Bag-of-Word，N-gram

   2. 分类器：logistic/softmax  regression，损失函数、（随机）梯度下降、特征选择

   3. 数据集：训练集/验证集/测试集的划分

5. 实验：

   1. 分析不同的特征、损失函数、学习率对最终分类性能的影响

   2. shuffle 、batch、mini-batch 

6. 时间：两周



### 任务二：基于深度学习的文本分类



熟悉Pytorch，用Pytorch重写《任务一》，实现CNN、RNN的文本分类；



1. 参考



   1. https://pytorch.org/

   2. Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 

   3. 

2. word embedding 的方式初始化

1. 随机embedding的初始化方式

  2. 用glove 预训练的embedding进行初始化 https://nlp.stanford.edu/projects/glove/

3. 知识点：



   1. CNN/RNN的特征抽取

   2. 词嵌入

   3. Dropout

4. 时间：两周



### 任务三：基于注意力机制的文本匹配



输入两个句子判断，判断它们之间的关系。参考[ESIM]( https://arxiv.org/pdf/1609.06038v3.pdf)（可以只用LSTM，忽略Tree-LSTM），用双向的注意力机制实现。



1. 参考

   1. 《[神经网络与深度学习](https://nndl.github.io/)》 第7章

   2. Reasoning about Entailment with Neural Attention 

   3. Enhanced LSTM for Natural Language Inference 

2. 数据集：https://nlp.stanford.edu/projects/snli/

3. 实现要求：Pytorch

4. 知识点：

   1. 注意力机制

   2. token2token attetnion

5. 时间：两周



### 任务四：基于LSTM+CRF的序列标注



用LSTM+CRF来训练序列标注模型：以Named Entity Recognition为例。



1. 参考

   1. 《[神经网络与深度学习](https://nndl.github.io/)》 第6、11章

   2. https://arxiv.org/pdf/1603.01354.pdf

   3. https://arxiv.org/pdf/1603.01360.pdf

2. 数据集：CONLL 2003，https://www.clips.uantwerpen.be/conll2003/ner/

3. 实现要求：Pytorch

4. 知识点：

   1. 评价指标：precision、recall、F1

   2. 无向图模型、CRF

5. 时间：两周



### 任务五：基于神经网络的语言模型



用LSTM、GRU来训练字符级的语言模型，计算困惑度



1. 参考

   1. 《[神经网络与深度学习](https://nndl.github.io/)》 第6、15章

2. 数据集：poetryFromTang.txt

3. 实现要求：Pytorch

4. 知识点：

   1. 语言模型：困惑度等

   2. 文本生成

5. 时间：两周