自然语言处理入门全攻略：理论与实践结合

资源摘要信息:"本资源是一份关于自然语言处理（NLP）的入门学习指南，涵盖了从基础任务到实战应用的全过程。指南分为四个主要学习步骤，帮助学习者逐步深入了解和掌握NLP的核心技术和应用。 在自然语言处理的基础任务部分，介绍了两个关键领域：自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。NLU关注于使计算机能够理解和解释人类语言的含义，是机器阅读理解、情感分析、实体识别等任务的基础。NLG则着重于让计算机能够生成人类语言，广泛应用于聊天机器人、文本摘要、自动报告生成等领域。 Step 1 提供了机器学习和深度学习的快速入门资源，包括复旦大学邱老师的开源书《神经网络与深度学习》，豆瓣评分高达9.4，是一份高质量的学习资料。此外，还有《动手学习深度学习pytorch版》，这本书专注于使用PyTorch深度学习框架进行实践，有助于学习者通过动手实践来加深理解。 Step 2 侧重于自然语言处理的核心技术学习，推荐了HanLP这一自然语言处理工具包，以及某知乎er推荐的相关书籍，这些资源能帮助学习者掌握NLP的基本概念、算法和实现方法。 Step 3 深入到深度学习框架的学习，强调了动手实践的重要性。学习者将通过实践来熟悉深度学习模型的构建、训练和优化过程。 Step 4 为实战阶段，推荐了YSDA（俄罗斯国家研究型高等经济大学）的自然语言处理课程和慕课平台的入门上机实践，这些实战课程能帮助学习者将理论知识应用到真实问题的解决中，增强解决实际问题的能力。 最后，资源列表中的'nlp_learning-master'指向了一个可能包含上述学习材料和更多学习资源的压缩文件包。这个文件包可能是为了方便学习者下载和使用这些资源而准备的。"