自然語言處理技術近幾年發展非常快，像BERT、GPT-3、圖神經網絡、知識圖譜等技術被大量應用于項目實踐中。

今年大廠的NLP面試中對項目方面的考察深度也隨之提升了很多，經常會被面試官揪著細節一步一步讓你解釋：“為什么這么做？效果如何？你如何調整模型，你思考的邏輯是什么？”

“說說自己在項目中具體負責的模塊中用到的技術細節，遇到了什么問題？你使用的模型的損失函數、如何優化、怎么訓練模型的、用的什么數據集？優化算法的選擇做過哪些？為啥這么做？”

我們羅列了一些常見的大廠NLP項目深度考察問題：

• BERT模型太大了，而且效果發現不那么好比如next sentence prediction, 怎么辦？
  

• 文本生成評估指標，BLUE的缺點

• loss設計 triplet loss和交叉熵loss各自的優缺點，怎么選擇

• attention機制

• ernie模型

• 介紹一下flat及對于嵌套式語料的融合方式

• 為什么使用lightGBM，比起xgboost的優點是什么

• 樣本不均衡問題的解決辦法有哪些？具體項目中怎么做的？

• 長文本的處理

• 引入詞向量的相似性對于結果有什么不好的影響

• 如何引入知識圖譜

• 詞向量中很稀疏和出現未登錄詞，如何處理

• kmeans的k怎么選擇

• 新詞發現怎么做

• 模型選取、數據增強

• 從數據標注的制定標準，到選取模型，再到改進模型、錯誤分析

• NER數據中沒有實體標注的句子過多解決方式

• 同一句話兩個一樣字符串如何消岐

• 模型好壞的評估,如何衡量模型的性能
  

• 方面級情感分析的模型結構

• 模型學習中，正負樣本的訓練方式不同有什么影響

• 減輕特征工程的手段

你如果是一位面試候選人，上述問題你會“倒”在哪一關？

“實踐出真知”，只有動手實踐具體的項目，以解決問題為導向，在項目中理解技術本身，才能得到更深層次的理解。

你也許會在網絡中找到很多資源和論文、但我們面臨的問題并不是缺資源，而是找準資源并高效學習。很多時候你會發現，花費大量的時間在零零散散的內容上，但最后發現效率極低，浪費了很多寶貴的時間。

為了給初學者創造項目實踐的需求，我們向你推薦業界口碑俱佳的“NLP工程師培養計劃”的《自然語言處理項目集訓營》第22期。

實踐項目介紹

本課程以實?為原則，通過10個產業級應用項目，知識覆蓋了預訓練、詞法分析、信息抽取等基礎知識，情感分析、知識圖譜與智能問答、機器翻譯、對話、文本自動生成等NLP應?技術和系統，掌握產業實踐中的模型部署等。

本課程將帶你全面掌握自然語言處理技術，以期更好地幫助各位同學學以致用。通過完成一系列項目課題任務，也有可能成為一個創業項目或者幫助你完成一次重要的技術轉型。

項目學習目標：

????以語種識別為任務，掌握NLP模型搭建的標準化流程與常用方法，結合機器學習模型完成對文本數據的識別與搭建任務，常應用于機器翻譯，智能對話等場景中

項目學習重點：

????Part1：特征工程

• l? 數據清洗、分詞、數據降噪

????Part2：文本向量化

• l? 機器學習：TF-IDF/CounterVector

• l? 深度學習：Word2vec、Word Embedding、ELMo

????Part3：語種識別器建模

• l? 機器學習：樸素貝葉斯/SVM

• l? 深度學習：TextCNN/TextRNN

????Part4：語種識別器部署：使用Flask部署應用

項目學習目標：

使用機器學習和深度學習的多種模型實現文本分類；文本分類被廣泛應用于新聞分類、文本審核、電商評論分析、輿情監控以及智能客服等場景中。

項目學習重點：

Part1：NLP機器學習模型

• l? Jieba中文分詞處理

• l? 詞頻統計Wordcloud構建詞云

• l? TF-IDF/TextRank關鍵詞提取

• l? LDA主題模型建模

• l? 中文分類機器學習模型

• • ?BOW/N-gram/TF-IDF/Word2vec文本表示

  • ?Word Embedding/ELMo文本表示

  • ?NB/LR/SVM等機器學習分類模型

Part2：海量數據的中文分類方法：

• l? Spark：使用pyspark解決分類問題

Part3：NLP的深度學習模型方法：

• l? TextRNN、TextCNN、FastText

• l? TextBiRNN、TextRCNN、TextAttBiLSTM

• l? 深度學習文本分類HAN實戰

• l? Tensorflow深度學習文本分類模型部署

可求職崗位：

NLP算法工程師、文本挖掘工程師

《自然語言處理項目集訓營》第22期

?? 智能客服? ??知識圖譜????文本生成

???文本分類??? 情感分析? ? 金融法律

10大項目，助你成長為優秀的NLP工程師

對課程感興趣的同學

請掃描二維碼咨詢

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項目學習目標：

學習NLP在用戶情感分析應用中的解決方案，具體掌握：文本讀取與清洗、關鍵詞抽取(TF-IDF、TextRank)、中文分詞、文本表示(Word2vec、Word Embedding、ELMo)、機器學習建模(LR、SVM、樸素貝葉斯、Fast Text)、深度學習建模(TextCNN、TextRNN、Aattention Model)

情感分析常應用于電商數據分析、市場分析、選舉預測、消費分析以及可視化分析等領域

項目學習重點：

????Part1：中文文本分類

• l? 自定義ELMo網絡結構完成分類

????Part2：中文情感分析

• l? Bert模型訓練

• l? Tensorflow serveringinxing部署

????Part3：法律場景下的NLP解決方案

• l? TextCNN、Tide&textCNN以及Textdensenet模型融合

• l? Fast Text、TextCNN、TextRCNN、TextRNN模型融合

• l? 采用機器學習stacking方式：

• • 構造TF-IDF Stacking及統計特征????????????

  • 訓練Doc2Vec模型

  • 構造Doc2Vec-DBOW stacking特征、Doc2Vec-DM stacking特征

  • 訓練Word2vec模型、構造Word2vec特征
    

  • 使用XGBoost結合特征進行交叉驗證???????????????? ?

可求職崗位：

????文本挖掘工程師、?NLP算法工程師

項目學習目標：

????以不同場景的文本生成(詩詞小說文本生成、對聯生成、摘要生成等)為例，學習文本讀取與清洗、語言模型、seq2seq模型、注意力機制、自注意力機制與Transformer在文本生成中的作用。

????文本自動生成應用在自動撰寫新聞稿件、金融財報、營銷方案等場景。

項目學習重點：

????Part1：詩歌生成

• l? 使用Tensorflow框架，自定義LSTM網絡結構

????Part2：seq2seq構建寫對聯AI

• l? 谷歌開源、自定義seq2seq模型

• l? 雙向RNN， Attention注意力機制的解碼器

可求職崗位：

????文本挖掘工程師、NLP算法工程師

項目學習目標：

????以搜索引擎下的用戶數據為主要研究對象，通過用戶檢索query分析挖掘構建用戶畫像模型，掌握文本讀取與清洗、關鍵詞抽取、主題模型、用戶屬性模型構建與識別

項目學習重點：

• l? 查看并清洗掉無關數據

• l? 理解數據與任務之間的聯系

• l? 選擇合適的機器學習算法進行建模

• l? 定義baseline模型、深度學習模型訓練

• l? 添加人工特征進行最終優化

• l? 復盤整個項目

可求職崗位：

????用戶畫像工程師、NLP算法工程師

項目學習目標：

以對話機器人為主要場景，介紹對話機器人構建的核心算法依賴環節，實現生成式與檢索式對話機器人，掌握文本語義相似度學習（TF-IDF檢索、Siamese CNN、Siamese LSTM、DSSM、CDSSM、DSSM-LSTM）

項目學習重點：

????Part1：智能問答系統構建

• l? Jieba分詞

• l? Mysql數據庫存儲

• l? TF-IDF檢索模型

• l? 使用Doc2Vec模型進行問題匹配

????Part2：深度學習文本匹配模型

• l? 深度語義匹配模型：DSSM、CDSSM、MV-DSSM

• l? 單語義文檔表達的深度學習模型ARC-I

• l? 多語義文檔表達的深度學習模型MV-LSTM

• l? 交互的文本相似度模型k-nrm

????Part3：百度開源問答系統AnyQ

????l? FAQ集合的問答系統框架

????l? 文本語義匹配工具SimNet

可求職崗位：

????語音機器人算法工程師、語音助手開發工程師、NLP算法工程師

《自然語言處理項目集訓營》第22期

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10大項目，助你成長為優秀的NLP工程師

對課程感興趣的同學

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項目學習目標：

深度學習領域中端到端方式構建并改進的一系列NLP新模型應用，如Transformer、Bert、ELECTRA等模型結合各大比賽案例進行講解如何應用這些模型解決典型的分類任務、句對建模任務、知識抽取任務等。具體落地應用場景一般有海量文本去重、推薦系統等。

項目學習重點：

????Part1：經典深度學習NLP建模

• ????l? 句子相似度判定Siamese Network

• ????l? 從神經語言模型到預訓練語言模型發展史

????Part2：新興NLP模型

• ????l? 基于Transformer的文本分類

• ????l? Bert及其變種在情感分析中的應用

• ????l? 新型模型ELECTRA及知識抽取案例講解

可求職崗位：

????深度學習算法工程師、NLP算法工程師

項目學習目標：

以NLP中最重要的語義匹配建模為學習任務，結合通用場景、金融領域場景、醫療領域場景，講解深度學習的各種模型在文本語義匹配建模任務中的解決方案。并結合場景數據講解在金融與醫療的垂直NLP應用領域（如智能客服）中對應的模型應用方法。

項目學習重點：

• ????l? 文本匹配問題

• ????l? 問答、對話與信息檢索NLP核心技術

• ? ??l??文本語義匹配場景：金融問答、閑聊、客服、問診等

• ????l? fancy-nlp、bert4keras工具庫

• ????l? 語義相似度建模場景數據格式介紹

• ????l? 孿生網絡結構分析與網絡搭建

• ????l? 孿生網絡相似度建模解決方案

  • 預處理、數據預處理與分析、數據增強

  • Word2vec、Word-embedding構建

  • 語義抽取子網絡搭建

  • 孿生雙塔結構搭建、不同損失函數構建

  • 模型訓練與優化、語義相似度度量與預估

• ? ??l? BERT句對建模網絡搭建與解決方案

• ????l? 平安醫療、支付寶/微信的金融語義匹配建模

  • 預處理、數據預處理與分析、數據增強

  • NLP特征與業務文本特征

  • SiameseCNN、SiameseRNN模型搭建

  • Albert、SiameseBert句對建模方案與應用

可求職崗位：

????? ??NLP算法工程師、智能問答研發工程師、文本挖掘工程師

項目學習目標：

針對非結構化數據的掌握知識圖譜中的實體和關系的抽取，neo4j圖數據庫的使用。知識圖譜廣泛應用于搜索引擎、問答系統、推薦系統、司法輔助、教育醫療、社交類業務等場景中。

項目學習重點：

????Part1：NER命名實體識別

• ????l? 基于規則、特征模板、神經網絡的NER方法

• ????l? 基于字的BiLSTM-CRF模型

????Part2：關系抽取

• ????l? TextCNN

• ????l? PCNN抽取

  • 結合Multi-Instance Learning

  • 結合Sentence-Level Attention

• ? ? l??TextCNN+Position Enbedding

Part3：知識圖譜在電商和醫療領域的應用

• ????l? 深度學習端到端的NER及關系抽取

• ????l? BiLSTM+CRF，Tree-LSTM

• ????l? 基于N-gram的匹配

• ????l? Mysql進行標注，neo4j進行全量查詢，

• ? ??l? Odps做持久化數據版本管理

面向崗位：

? ??知識圖譜工程師、?智能問答工程師、NLP算法工程師

項目學習目標：

本項目學習知識圖譜構建與應用全過程，包括數據采集、知識存儲、知識抽取、知識計算、知識應用，還基于知識圖譜構建了交互問答系統。整個過程使用到了多種NLP技術，從文本數據抽取與清洗、命名實體識別到用戶意圖識別，到實體關系抽取的系列模型，到問答與匹配技術，以及neo4j工具的使用和圖挖掘的一些算法。

項目學習重點：

• l? 項目背景與項目內容

• l? 數據采集與信息抽取

• l? 實體提取、實體關系抽取

• l? neo4j工具與圖數據庫進行圖計算

• l? 基于RDF三元組數據庫Apache Jena進行知識存儲

• l? Cypher語法與查詢語句知識

• l? 數值、類別、時序特征構建與特征選擇

• l? 圖挖掘與圖譜知識挖掘

• l? Pyhanlp進行分詞與實體識別

• l? Feedforward-network意圖識別

• l? TextCNN/TextRNN/TextRCNN意圖識別

• l? 使用字典形式進行槽填充（slot filling）

• l? 網絡分析與路徑查詢

• l? 圖計算與社區發現

• l? 知識圖譜交互與可視化

• l? 實體與關系查詢功能頁面實現

• l??基于圖譜的問答系統實現

面向崗位：

????知識圖譜工程師、?智能問答工程師、NLP算法工程師

《自然語言處理項目集訓營》第22期

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業界獨創的服務模式

• 尊享8對1的VIP服務

  每一位學員都會配置獨享服務群，配置8位專屬服務老師全程陪伴

  包括:

  • 2位工業專家講師、1位全職助教、1位工業助教、

  • 2位就業指導老師、1位督學班主任、1位課程顧問

• 全天答疑，保證有問必答，作業1對1批改，考試1對1批改

• 免費提供GPU&CPU云平臺（GPU有額度免費時長）

• 作業和練習
  課程每個重要的知識點后都配置了對應的作業和練習，作業會得到助教的1V1批改反饋

• 階段考試
  

  每個學習階段安排了考試，通過考核才能進入下一個階段，對階段性學習效果達成自檢

• 課程直播和錄播相結合，學員可以靈活安排學習計劃和進度

學員收獲的offer

自本課程開設以來，已經有一大批畢業學員入職NLP領域的互聯網公司、金融行業、科研院所、創業公司，甚至越來越的的傳統行業也開始注重AI技術的應用如何在本行業中創造新的價值。下面是一部分學員的offer情況：

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適合什么樣的人？

• 機器學習或深度學習領域自學一段時間，停留在使用模型/工具上，有一定的算法理論基礎，但非常缺乏NLP項目經驗；??

• 有一定的編程經驗，想通過技術轉型進入NLP算法領域求職的，缺乏系統性學習；

• 非CS專業出身的本科或碩士生，希望獲得算法崗實習或校招崗位的，缺乏計算機編程經驗和算法理論知識學習

科學的課程進度

為滿足不同基礎的學員可以循序漸進的系統化學習，本課程可以根據學員自身的知識儲備條件，選擇從哪個階段開始學習。完整的課程安排可以滿足沒有編程經驗和算法基礎的學員通過5-6個月的高強度學習入門NLP技術。

階段一

Week1 |Python編程基礎

Week2-3 |Python數據分析

Week4?|?人工智能的數統概基礎

階段二

Week5-6?|?大數據技術

Week7-9｜機器學習與深度學習的算法基礎與應用

階段三

Week10-12｜自然語言處理的算法基礎

階段四

Week13｜項目1——語種識別器

Week13｜項目2—新聞文本挖掘和分類（ML/DL）

Week14｜項目3—ELMo、BERT情感分析與法律NLP應用

Week15｜項目4—文本自動生成

Week16｜項目5—搜索引擎用戶畫像項目

階段五

Week17｜項目6—智能客服與聊天機器人

Week18｜項目7—最新深度學習NLP模型案例應用

Week19｜項目8—金融與醫療場景的語義匹配建模應用項目

Week20｜項目9—知識圖譜的實體與關系抽取

Week21｜項目10—知識圖譜構建與知識挖掘及問答系統

階段六

就業推薦與面試輔導

?報名須知

• 本課程為收費教學。

• 本期招收學員名額有限。

• 品質保障！學習不滿意，可在開課后7天內，無條件全額退款

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的强烈推荐十大NLP主流经典项目：预训练BERT、知识图谱、智能问答、机器翻译、文本自动生成等...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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