NLP可以說是機(jī)器學(xué)習(xí)中最受歡迎的領(lǐng)域之一，這項(xiàng)技術(shù)改變了我們與世界互動(dòng)的方式。今天要和大家分享的是8個(gè)免費(fèi)的學(xué)習(xí)NLP在線資源，感興趣的朋友歡迎收藏。

自然語言處理（NLP）作為人工智能研究的核心領(lǐng)域之一，長久以來都受到廣泛關(guān)注。

微軟全球執(zhí)行副總裁沈向洋博士曾表示“懂語言者得天下，人工智能對(duì)人類影響最為深刻的就是自然語言方面。”現(xiàn)在很多研究人員都在進(jìn)入自然語言領(lǐng)域，希望可以解決“讓機(jī)器理解人類語言”這一難題。

如果你也對(duì)NLP感興趣，不妨關(guān)注一下這8個(gè)免費(fèi)學(xué)習(xí)NLP的在線資源：

1|自然語言處理

格式：課程

地址：https://www.coursera.org/learn/language-processing

簡介：此在線課程涵蓋從基礎(chǔ)到高級(jí)NLP，它是Coursera上高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)化的一部分。你可以免費(fèi)注冊(cè)本課程，你將學(xué)習(xí)情緒分析、總結(jié)、對(duì)話狀態(tài)跟蹤等。你將學(xué)習(xí)的主題包括文本分類介紹、語言建模和序列標(biāo)記、語義向量空間模型、序列到序列任務(wù)等等。

課程學(xué)完后，你將能夠構(gòu)建自己的會(huì)話聊天機(jī)器人，以幫助在StackOverflow網(wǎng)站上進(jìn)行搜索。

2 |自然語言處理——微軟

格式：課程

地址：https://www.edx.org/course/natural-language-processing-nlp-3

簡介：這是一個(gè)自學(xué)的學(xué)習(xí)課程，它將為你提供適用于NLP的尖端技術(shù)的全面介紹。本課程的持續(xù)時(shí)間為6周，將對(duì)自然語言處理以及如何使用經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行全面概述。你將學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯、應(yīng)用于NLP的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)、視覺語言多模式語言以及深度語義相似度模型（DSSM）及其應(yīng)用。

你還將學(xué)習(xí)如何應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型來解決機(jī)器翻譯和對(duì)話問題、深度結(jié)構(gòu)化的信息檢索和自然語言應(yīng)用語義模型、自然語言應(yīng)用的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型以及圖像字幕和視覺問題回答的深度學(xué)習(xí)模型。7月1日開課！

3 |深度學(xué)習(xí)的自然語言處理

格式：視頻

地址：https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5Jsnh1rnUwq_TcylNr7EkRe6

簡介：這是斯坦福大學(xué)提供的關(guān)于NLP的系列講座，在這里你將了解應(yīng)用于NLP的深度學(xué)習(xí)的前沿研究。該系列講座每講時(shí)長約80分鐘，主題包括深度學(xué)習(xí)的NLP、單詞矢量表示、單詞表示的全局向量、 word window分類和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反向傳播、依存句法分析、TensorFlow簡介和其他此類相關(guān)主題。

4 |自然語言處理——卡耐基梅隆大學(xué)

格式：PDF和視頻

地址：http://demo.clab.cs.cmu.edu/NLP/

簡介：本課程由卡耐基梅隆大學(xué)提供，該課程涵蓋了將人類語言（如英語和中文）表示為計(jì)算系統(tǒng)的各種方式，以及利用這些表示來編寫與文本和語音數(shù)據(jù)相關(guān)的程序的各種方法，如翻譯、總結(jié)、提取信息、數(shù)據(jù)庫的自然界面、會(huì)話代理等。課程包括機(jī)器學(xué)習(xí)和語言學(xué)的核心思想。

5 |深層自然語言處理

格式：視頻和幻燈片

地址：https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017/lectures/blob/master/README.md

簡介：這是一個(gè)GitHub資源庫，其中包含牛津大學(xué)的深層NLP課程，以演講幻燈片和視頻形式呈現(xiàn)。本課程重點(diǎn)介紹使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析和生成語音和文本的最新進(jìn)展。將向你介紹相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的數(shù)學(xué)定義，并推導(dǎo)出相關(guān)的優(yōu)化算法。該課程涵蓋NLP中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一系列應(yīng)用，包括文本潛在維度分析、將語音轉(zhuǎn)錄為文本、在語言之間進(jìn)行翻譯以及回答問題。

6 |Python的自然語言處理

格式：電子書

地址：http://www.nltk.org/book/

簡介：這是由Steven Bird，Ewan Klein和Edward Loper撰寫的《用Python

進(jìn)行自然語言處理》一書的電子書版本。本書更多的是使用Python第3版的實(shí)用方法，你將學(xué)習(xí)各種主題，如語言處理、訪問文本語料庫和詞匯資源、處理原始文本、編寫結(jié)構(gòu)化程序、分類文本、分析句子結(jié)構(gòu)等等。

7 |使用NLTK的NLP入門

格式：視頻

地址：https://www.udemy.com/natural-language-processing-nlp-for-beginners-using-nltk-in-python/

簡介：這是一個(gè)視頻系列，你將通過NLTK了解NLP的基礎(chǔ)知識(shí)。視頻基本上集中在NLP中稱為頻率分布的非常有用的功能。你將學(xué)習(xí)如何計(jì)算、制表和繪制詞語的頻率分布。

8 |演講和語言處理

格式：電子書

地址：https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/

簡介：這是作者Dan Jurafsky和James H. Martin的電子書，你將學(xué)習(xí)語言處理的基礎(chǔ)知識(shí)。這里包括的主題是文本規(guī)范化、編輯距離、正則表達(dá)、語言建模、邏輯回歸、矢量語義、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)語言模型和其他此類相關(guān)主題。