介绍
2023 年见证了自然语言处理 （NLP） 的突破性进展，以及 Bard 和 ChatGPT 等强大语言模型的兴起。这些奇迹不仅是人工智能发展的壮举，它们标志着一个新时代的到来，在这个时代，机器可以以前所未有的准确性和流畅度理解和生成人类语言。从个性化聊天机器人到实时翻译，NLP 正在彻底改变我们与技术以及彼此互动的方式。随着这些应用程序变得越来越普遍，掌握 NLP 将不再是一种技能，而是一种必需品。
牢记这一点，我们创建了一个为期六个月的分步学习路径，以在 2024 年成为 NLP 专家。此 NLP 学习路径将从您需要事先了解的先决条件开始。此后，我们将逐月指导您，告诉您成为 NLP 专家需要学习和练习的内容。
所以，让我们开始吧！
2024 年综合 NLP 学习路径概述
您对自然语言处理 （NLP） 感到好奇吗？那么这个学习路径就是为你准备的！它旨在帮助您在短短 6 个月内学习 NLP 的基础知识，即使您是初学者。
你会学到什么？
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第1个月：
开始使用 Python 和基本机器学习。了解 NLP 的统计、概率和深度学习概念。
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第 2 个月和第 3 个月：
掌握文本处理技术、词嵌入和深度学习框架，如 PyTorch 和 TensorFlow。在文本摘要和机器翻译方面构建您的第一个项目。
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第 4 个月和第 5 个月：
发现强大的预训练模型，如 BERT 和 GPT-3。学习迁移学习、提示工程和微调技术。使用大型语言模型构建应用程序。
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第 6 个月：
通过创建自己的语言模型，将您的技能提升到一个新的水平。成为 NLP 专家！
为什么选择这条路？
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易于遵循：
这条道路是为初学者设计的，有明确的说明和项目。
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实践学习：
您将在实践中学习，通过实际项目来培养您的技能。
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成为专家：
在这条路的尽头，你将具备构建自己的 NLP 应用程序的技能。
先决条件
在开始此 NLP 学习路径之前，必须在以下方面打下坚实的基础：
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Python：
熟悉 Python 编程语言，因为它广泛用于 NLP 库和框架中。
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基本机器学习算法：
基本了解机器学习算法，例如逻辑回归、决策树、KNN 和朴素贝叶斯。
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深度学习的基本概念：
熟悉深度学习的基本概念，包括神经网络及其训练过程。
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数学：
复习你的统计学和概率知识，因为它们构成了许多 NLP 技术的支柱。
第 1 季度：基础知识
在第一季度，我们将专注于基本的 NLP 技术和建立 NLP 的基础知识。到本季度末，我们的目标是掌握 NLP 的基本知识。
第 1 个月：文本预处理和单词嵌入
在 NLP 之旅的第一个月，请关注以下主题：
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文本预处理：
通过掌握文本预处理技术来学习 NLP 的基础方面。这包括了解正则表达式在模式匹配方面的强大功能，实现停用词删除以过滤掉常用词，以及探索词干提取和词形还原以将单词还原为词根形式。
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词嵌入：
掌握词嵌入的概念，这对于捕获文本数据中的语义关系至关重要。熟练掌握一种热编码，一种基本表示形式；TF-IDF，一种考虑术语重要性的方法；Word2Vec，学习词向量；和 FastText，包含子词信息。
项目
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情绪分析：
运用您获得的技能对文本数据进行情感分析。利用文本预处理方法和各种词嵌入技术来理解和分类情感，为更高级的 NLP 应用程序奠定基础。
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假新闻检测：
演示 NLP 在实际场景中的实际应用。建立一个专注于检测假新闻的项目，通过使用文本预处理和单词嵌入来揭示表明错误信息的模式和语言线索。
研究论文
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TF-IDF：
深入研究关于术语频率-逆文档频率 （
TF-IDF
） 的研究论文，并了解其在 NLP 中的重要性。
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Word2Vec：
探索关于
Word2Vec
（一种流行的单词嵌入技术）的研究论文。
第 2 个月：深度学习 NLP 和文本摘要
在第二个月，深入研究深度学习的世界及其在 NLP 中的应用：
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深度学习 NLP 框架：
让自己沉浸在强大的深度学习环境中，重点关注 PyTorch 和 TensorFlow 等框架。获得实践经验，利用他们的能力来解决复杂的 NLP 挑战。
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NLP技术：
探索一系列先进的 NLP 技术，包括用于特征提取的卷积神经网络 （CNN）、用于顺序数据的递归神经网络 （RNN）、用于处理长程依赖关系的长短期记忆 （LSTM） 网络、用于高效训练的门控递归单元 （GRU） 以及用于序列到序列学习等任务的编码器-解码器模型。
项目
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文本摘要：
运用您对深度学习 NLP 技术的了解，创建一个从冗长的文本中自动生成简明摘要的系统。这个项目可以提高你理解和表达有意义内容的技能。
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机器翻译：
通过开发机器翻译项目来探索多语言交流。利用深度学习模型在语言之间无缝翻译文本，展示 NLP 在弥合语言差距方面的变革力量。
研究论文
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CNN
，RNN：
探索 NLP 背景下的卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（
RNN
）的研究论文。
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LSTM ，
编码器-解码器
：
深入研究有关长短期记忆（
LSTM
）和编码器-解码器架构的研究论文。
第 3 个月：注意力机制和迁移学习
在第三个月，专注于NLP中的注意力机制和迁移学习：
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注意力就是你所需要的：
深入研究开创性的研究论文“注意力
就是你所需要的一切
”，以揭示注意力机制在 NLP 任务中的变革作用。掌握注意力背后的基本概念及其在提高模型性能中的应用。
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基于变压器的模型：
探索最先进的基于 transformer 的模型领域，如 BERT、Roberta 和 GPT-1-2。了解这些预训练模型如何通过捕捉语言中错综复杂的上下文关系来重塑 NLP 的格局。
项目
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下一个词预测：
运用你新发现的注意力机制知识来开发一个项目，专注于预测给定句子中的下一个单词。这种实践努力将提高你实施基于注意力的策略的技能，为语言建模和上下文理解提供有价值的见解。
研究论文
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注意力论文：
深入研究关于变压器模型中注意力机制的研究
论文
。这篇研究论文介绍了许多关键概念。
第 2 季度：从头开始构建 LLM
到第 1 季度末，您将拥有 NLP 所需的扎实基础知识。您可以做一系列项目来进一步加强您的知识。我将在下面的描述中留下这些项目的链接。现在，在第 2 季度，是更多的动手部分。在这里，我们将仔细研究 LLM 以及如何训练、微调和构建它们。我们在第 2 季度的目标是知道如何微调并从头开始制作 LLM。
第 4 个月：利用语言模型和提示工程
在第四个月，学习如何利用语言模型和工程提示来获得更好的 NLP 性能：
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开始使用 LLM：
通过了解不同类型的语言模型 （LLM） 开始探索语言模型 （LLM），例如基本模型和为特定任务量身定制的模型。了解语言表示和任务适应。
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基础模型：
探索 GPT（生成式预训练转换器）、PaLM（模式学习模型）和 Llama 等关键模型。了解使这些模型成为推进 NLP 应用程序不可或缺的架构基础和功能。
项目
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使用 RAG 构建 LLM 应用程序：
通过开发利用
检索增强生成 （RAG） 技术
的应用程序来应用您的知识。利用快速工程和检索机制的强大功能来增强语言生成，创建能够展示高级语言模型实际影响的应用程序。
第 5 个月：微调基础模型和高级技术
在第五个月，专注于微调基础模型和高级技术。深入研究微调语言模型的复杂性，探索提示工程微调 （PEFT） 和 Lora-Qlora 等先进技术。了解这些方法如何显着增强基础模型对特定 NLP 任务的适应性。
项目
Finetune LLM 模型：
通过开展一个涉及为特定 NLP 任务完善基础语言模型的项目来应用您的微调技术知识。这种实践经验将加深您对模型适应和优化的理解，这对于为特定应用程序定制语言模型至关重要。
另请参阅：
微调大型语言模型 （LLM） 的初学者指南
第 6 个月：从头开始训练 LLM 并构建自定义模型
在 NLP 学习路径的最后一个月，探索从头开始训练语言模型和构建自定义模型的过程：
项目
构建 LLM 模型：
通过承担一个具有挑战性的项目来结束您的 NLP 之旅 - 从头开始训练自定义语言模型，类似于创建针对特定 NLP 任务量身定制的 Llama 2。这项工作将展示您在模型架构设计、训练方法方面的熟练程度以及解决特定任务细微差别的能力，标志着您掌握自然语言处理的一个重要里程碑。
另请参阅：
从头开始构建自己的大型语言模型的初学者指南
总结
恭喜您完成了这个为期 6 个月的综合 NLP 学习路径，并在 2024 年成为 NLP 专家。
你的结构化旅程使你具备了基本技能、实践项目和研究探索。请记住，持续学习是提高您在这个动态 NLP 领域的专业知识的关键。祝您NLP探索愉快！
原文地址：
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/nlp-learning-path/
非常感谢大家的阅读，小Mo在这里祝你在末来的 Python 学习职业生涯中一切顺利！
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