NLP教程：超强入门指南，涵盖各项SOTA模型（文本分类、文本匹配、序列标注、文本生成、语言模型）汇总...

简介：
本教程为自然语言处理领域初学者提供全面指导，详细介绍包括文本分类、匹配、序列标注、生成及语言模型在内的多项最先进模型。 NLP学习指南 本教程旨在帮助同学们快速入门自然语言处理（NLP），并掌握各个任务的最新模型。我们汇总了各任务模型列表，并提供了对每个任务的概述与技巧，包括文本匹配、序列标注以及文本生成等。 在掌握了这些基础知识之后，可以开始逐一攻克不同任务，但也不必过于苛求自己，在确保目标难度适中的前提下，建议用三个月时间完成第一轮学习。在此期间，重点应放在理解机器学习和深度学习的基本原理上，并不需要深入推导公式；同时也要了解经典NLP任务的基准模型、动手实践代码并尝试修改现有模型以提升性能。 通过了上述阶段的学习后，则可以重新回到理论研究中去，在更高的层次上要求自己。例如，能够独立推导出各种算法或架构的手写过程，并在实践中运用这些知识来取得比赛中的优异成绩等。 第一步：掌握基础原理 对于刚开始接触NLP的初学者而言，数学基础知识（如线性代数和概率论）是必要的前提条件。一般理工科背景的学生应该能够轻松应对这部分内容。当遇到不熟悉的术语时，可以适时地回头复习相关概念或查阅资料进行补充学习。 在统计机器学习领域内，建议先从理解基础的模型开始入手，例如线性分类器、支持向量机（SVM）、树形结构以及图论模型等。推荐参考李航所著《统计学习方法》一书作为入门读物。