建立这个仓库是为了梳理自然语言处理(NLP)各个方面的知识,提升自己的核心竞争力。我觉得NLP是一个值得深耕的领域,所以希望可以不停的提升自己的段位!
微信公众号:NLP从入门到放弃
Transformer 相关知识 | 进度 |
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史上最全Transformer面试题 | 已完成并上传 |
答案解析(1)-史上最全Transformer面试题 | 已经完成并上传 |
Pytorch代码分析--如何让Bert在finetune小数据集时更“稳”一点 | 已经完成并上传 |
解决老大难问题-如何一行代码带你随心所欲重新初始化bert的某些参数(附Pytorch代码详细解读) | 已经完成并上传 |
3分钟从零解读Transformer的Encoder | 已经完成并上传 |
原版Transformer的位置编码究竟有没有包含相对位置信息 | 已经完成并上传 |
BN踩坑记--谈一下Batch Normalization的优缺点和适用场景 | 已经完成并上传 |
谈一下相对位置编码 | 已经完成并上传 |
NLP任务中-layer-norm比BatchNorm好在哪里 | 已经完成并上传 |
谈一谈Decoder模块 | 已经完成并上传 |
Transformer的并行化 | 已经完成并上传 |
Transformer全部文章合辑 | 已经完成并上传 |
- 词向量面试题梳理
词向量面试题梳理 | 进度 |
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史上最全词向量面试题-Word2vec/fasttext/glove/Elmo | 已经完成并上传 |
- Word2vec
Word2vec相关知识 | 进度 |
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Word2vec两种训练模型详细解读-一个词经过模型训练可以获得几个词向量 | 已经完成并上传 |
Word2vec两种优化方式细节详细解读 | 已经完成并上传 |
Word2vec-负采样和层序softmax与原模型是否等价 | 已经完成并上传 |
Word2vec为何需要二次采样以及相关细节详细解读 | 已经完成并上传 |
Word2vec的负采样 | 已经完成并上传 |
Word2vec模型究竟是如何获得词向量的 | 已经完成并上传 |
Word2vec训练参数的选定 | 已经完成并上传 |
CBOW和skip-gram相较而言,彼此相对适合哪些场景.md | 已经完成并上传 |
- Fasttext
Fasttext相关知识 | 进度 |
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Fasttext详解解读(1)-文本分类 | 已经完成并上传 |
Fasttext详解解读(2)-训练词向量 | 已经完成并上传 |
Fasttext源码详细解读(C++版) |
- Glove
Glove相关知识 | 进度 |
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GLove细节详细解读 | 已经完成并上传 |
句向量模型相关知识 | 进度 |
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句向量模型综述 | 持续更新中 |
文本相似度 相关知识 | 进度 |
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基本相似度模型介绍 | |
WMD的简单理解(不涉及优化加速) | 已经完成并上传 |
机器翻译相关知识 | 进度 |
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OpenNMT源代码解读(pytorch版) | |
手撕Seq2seq-attention机器翻译代码 | |
基于seq2seq机器翻译的各种优化策略解读 | |
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命名体识别相关资源 | 进度 |
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HMM/CRF 详细解读 | |
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文本分类相关知识 | 进度 |
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TextCNN论文详细解读 | |
手撕 TextCNN/Fasttext/Albert 文本分类 | |
TextCNN/Fasttext/Albert 实际工作应用经验 | |
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文本分类各种优化策略和方法 |
关键词提取相关知识 | 进度 |
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多模态相关知识汇总 | 进度 |
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文本和图像特征表示模块详解-多模态讲解系列(2) | 完成 |
层次体系具体是如何构建的-多模态讲解系列(3) | 待完成 |
Pytorch技巧 | |
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验证集loss上升,准确率却上升该如何理解? | |
搜索相关知识 | 进度 |
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主要是刷leetcode,和剑指offer,刷题不在多,在思路,在质量