文章主题：NLP学习路线, Python编程, Tensorflow框架, 正则表达式
📚🚀继上文，AI专家必备清单再续！🔍今天带你深入探索NLP领域的神器——掌握这些工具，你的技能直线上升！👩💻1️⃣ **自然语言理解的殿堂** 🧠 —— 从基础的NLTK到深度的PyTorch, NLP之旅始于Python语法基础。📚2️⃣ **文本预处理神器** 🔨 —— SpaCy帮你剔除噪声，提取关键信息，让数据更纯净！📊3️⃣ **语义分析的利器** 📈 —— Stanford CoreNLP和GloVe模型让你洞察语言背后的含义。🔍4️⃣ **情感分析的秘密武器** 😊 —— TextBlob帮你解读用户情绪，洞悉市场趋势。🤔5️⃣ **实战工具集锦** 🔋 —— Jupyter Notebook与Hugging Face Transformers，实践出真知！💻6️⃣ **持续学习的加速器** 🚀 —— Kaggle和GitHub，海量资源等你来挖掘！📚记住，NLP不是一蹴而就，而是日积月累。🚀保持好奇心，AI世界的大门永远为你敞开！👩💻SEO优化提示：使用行业术语、关键词强化、添加emoji表情以增加可读性和吸引力。
编程工具
🌟程序员必备技能💡：面对众多编程语言如Java、Python、C/C++与Go等，如何抉择成为关键。每种都有其独特应用场景和优势，选择就像踏上编程之旅的起点。首先，理解基础需求是导航的关键，明确项目目标和平台兼容性。🎨Java稳定且广泛应用，Python灵活易学，C/C++底层强项，Go则适合高效网络开发。📚深入研究语言特性，掌握其核心原理，而非盲目跟风。🚀实践是检验真理的唯一标准，通过实际项目经验来验证哪种最适合你。别忘了持续学习和跟踪技术动态，编程世界永不停歇！💻
如果只是入门，仅推荐Python这门编程语言。
🌟掌握Python基础语法无疑是机器学习入门的关键，但深入理解并熟练运用才是关键步骤！🎓从简单的变量赋值到复杂的数据处理和模型构建，你需要达到能够流畅解决编程挑战的境界。🔍遇到问题不再只是百度搜索，而是能通过代码逻辑自行解析和调试。🚀不断提升你的编程智慧，将Python的力量发挥到极致，为机器学习之路打下坚实基础。🏆别忘了，持续学习和实践是关键，让你的技术在数据世界中熠熠生辉！
1) Python安装：
关于python安装包，我推荐下载Anaconda，Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本Python并存、切换以及各种第三方包安装问题。下载地址：https://www.anaconda.com/download/ 推荐选Anaconda （python 3.7版本）
具体安装步骤可以见我的网盘链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1aZwwRTFqy0Onxjf359QzuQ ；提取码：77×6
IDE：推荐使用pycharm专业版，下载地址：https://www.jetbrains.com/，因为是付费的，所以按照教程将其进行激活即可用一年哦
2) python入门的资料推荐
a.廖雪峰的python教程
这个可是每个学python必备的入门学习教程，当然还有其他的，如Java，Js等教程
链接地址为：
b.南京大学python视频教程
这个教程非常值得推荐，python主要语法和常用的库基本涵盖了。
视频下载地址：https://yun.baidu.com/s/1cCbERs 密码:7thx
看完以上教程和视频，你基本可以入门python学习了
3) 深度学习主要框架的学习
🌟深入理解机器学习，必修之路是Tensorflow与Keras💡。📚海量资源丰富，不妨根据需求挑选适合的教程📚。在这个领域，TensorFlow因其广泛应用和广泛认可而脱颖而出，成为众多企业首选的深度学习框架。\n欲在职场立足，掌握Tensorflow不仅能提升技能，还能满足行业标准。🚀赶紧踏上这趟技术革新的列车，开启你的深度学习探索之旅吧！🏆
a.Tensorflow入门
我已经将相关的书籍和实战代码放在网盘里面了，可以自行浏览（真是为你们操碎了心），网盘地址为：
NLP基本任务和学习路线
基本任务：
下游具体NLP任务主要分为4大类
序列标注：分词、实体识别、语义标注…… 分类任务：文本分类、情感计算…… 句子关系判断：entailment、QA、自然语言推理 生成式任务：机器翻译、文本摘要
对于中文分词技术，根据CIPS2016 中文信息处理报告，权威证明可以看出：
学习路线：
1）正则表达式
Regex, the mighty tool for string manipulation, is an essential foundation in data ninjaing. From web scraping to data hygiene, regex plays a crucial role in extracting precious information and connecting dots. Its prowess lies in efficiently navigating through text, making it a go-to solution for every data cleansing need. Embrace the power of regex and boost your digital prowess with SEO-friendly language. 📊🔍🌐
推荐资料入门：
精通正则表达式
regexper 可视化：例 [a-z]*(\d{4}(\D+))
pythex 在线测试正则表达式：
2）中文分词和词性标注
🌟在自然语言处理（NLP）的世界里，初始且至关重要的步骤无疑是分词与词性标注。这个词游戏不仅定义了后续工作的基础，还直接影响着诸如情感分析、实体识别等高级任务的精确度。🌍
分词我比较过三种方法：jieba，ltp，pkuseg，Stanford CoreNLP分词
jieba：分词领域比较广，分词效果不错，配置方便，速度很快
ltp：分词效果不错，配置相对于来说比较方便，比jieba复杂点
pkuseg：针对于某一领域（如：新闻），效果较优，但是模型加载时间长，分词较慢
Stanford CoreNLP分词：针对于英文分词效果优于中文分词效果
3）命名实体识别
命名实体识别（NER）是信息提取应用领域的重要基础工具，一般来说，命名实体识别指的是人名，地名，时间名，机构名等
针对于命名实体识别，识别效果应针对于某一领域细分去研究，这样的效果比较好
推荐资料：
github开源项目：ChineseNER
Stanford CoreNLP 进行中文命名实体识别
4）序列标注
使用序列生出模型，主要是标记出三元组中subject及object的起始位置，从而抽取信息。
推荐资料：
序列标注问题
5）seq2seq
使用seq2seq端到端的模型，主要借鉴文本摘要的思想，将三元组看成是非结构化文本的摘要，从而进行抽取，其中还涉及Attention机制。
推荐资料：
seq2seq详解
详解从Seq2Seq模型到Attention模型
6）关系挖掘
目前主流的关系抽取技术分为有监督的学习方法、半监督的学习方法和无监督的学习方法三种：
1、有监督的学习方法将关系抽取任务当做分类问题，根据训练数据设计有效的特征，从而学习各种分类模型，然后使用训练好的分类器预测关系。该方法的问题在于需要大量的人工标注训练语料，而语料标注工作通常非常耗时耗力。
2、半监督的学习方法主要采用Bootstrapping进行关系抽取。对于要抽取的关系，该方法首先手工设定若干种子实例，然后迭代地从数据从抽取关系对应的关系模板和更多的实例。
3、无监督的学习方法假设拥有相同语义关系的实体对拥有相似的上下文信息。因此可以利用每个实体对对应上下文信息来代表该实体对的语义关系，并对所有实体对的语义关系进行聚类。
与其他两种方法相比，有监督的学习方法能够抽取更有效的特征，其准确率和召回率都更高。因此有监督的学习方法受到了越来越多学者的关注。
针对于包含隐含语义关系的文本，如何将其关系三元组提取出来是本产品解决的核心问题，解决方案为：实体关系挖掘目前现在做的是特定领域实体关系挖掘：将其可以视为一个分类问题：给定两个实体和实体所在的文本中，判断该实体属于哪种类型
推荐资料，我已经在网盘总结好了，详细见我网盘链接：
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