NLP学习路线：从word2vec到BERT

"该学习计划主要涵盖了自然语言处理（NLP）的核心概念和技术，包括从基础的词嵌入模型word2vec到高级的预训练模型如BERT和XLNet，以及深度学习在NLP中的应用。此外，还涉及了全局向量词嵌入（GloVe）、序列到序列模型（seq2seq）、注意力机制和Transformer架构，以及相关的语言学基础知识和深度学习技术。" 在NLP的学习旅程中，首先会接触到的是**word2vec**，这是一种用于生成词向量的模型，它有两个变体：CBOW和Skip-gram。CBOW通过上下文预测目标词，而Skip-gram则预测上下文词。哈弗曼树在word2vec中的作用是加速查找高频词，提高效率。评估word2vec效果的方法通常包括词向量的线性操作（如词类比任务）和词汇表外的单词预测能力。 接下来，是**GloVe**，它结合了局部和全局的统计信息来生成词向量，提供了一种在全局统计和词共现矩阵基础上学习词嵌入的方法。 在文本表示方面，**textRNN**和**textCNN**是两种常见的序列模型，它们分别基于循环神经网络和卷积神经网络，用于处理文本数据。 **seq2seq模型**和**注意力机制**是机器翻译等任务的关键。注意力机制允许模型在编码器-解码器架构中关注源序列的特定部分，提高了模型的性能。Transformer模型则进一步优化了这一机制，引入了自注意力和多头注意力，使得并行计算成为可能。 **BERT**模型是预训练语言模型的里程碑，通过掩码语言模型和下一句预测任务进行无监督学习，生成的双向表示在各种NLP任务上表现优异。**GPT**和**ELMo**也是类似的预训练模型，但各有特点，GPT基于自回归生成，ELMo则是基于上下文的词向量。 在深度学习与NLP的基础部分，会学习到如何利用**TF-IDF**、**信息增益**等特征选择方法，以及如何通过**协同过滤**、**余弦相似度**等算法计算文本相似度。**LSTM**作为一种克服长期依赖问题的RNN变体，其门控机制使得它在处理序列数据时能有效缓解梯度消失问题。 最后，对于**XLNet**，它通过自回归预训练解决了BERT的局限性，提供了更全面的上下文表示。 在学习这些技术的同时，理解**语音、词汇、语法**等语言学基础知识也是非常重要的，它们可以帮助我们更好地理解和构建NLP模型。 整个学习计划覆盖了NLP的多个层面，从基础的词向量模型到前沿的预训练模型，以及中间的模型结构和训练技巧，是系统学习和提升NLP技能的有效路径。