NLP学习路线（自用）

NLP 学习路线规划（从基础到科研）

你的目标是 申请 NUS NLP 方向的 PhD，所以 NLP 学习路线不仅要涵盖基础知识，还要逐步深入到 前沿技术、论文阅读、实验复现和科研能力提升。这里我给你一个完整的学习路径，帮助你高效构建 NLP 知识体系，并逐步积累科研能力。

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学习路线总览

阶段 1（基础） - 计算机科学 & 机器学习基础
阶段 2（核心） - 传统 NLP 技术 & 深度学习 NLP
阶段 3（进阶） - Transformer & 预训练模型（BERT、GPT等）
阶段 4（科研） - 论文阅读 & 复现 & 研究能力提升
阶段 5（应用 & PhD 申请） - 高级任务 & 论文发表 & 联系导师

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阶段 1：计算机科学 & 机器学习基础（2~3 个月）

目标：掌握 NLP 所需的基础编程技能、数学知识、机器学习理论。

✅ 1. 编程基础（如果已有基础可跳过）

• Python 基础（必备）
  • 学习 Python 语法、数据结构（list, dict, set, tuple）、面向对象编程。
  • 参考课程：CS50’s Introduction to Python (Harvard)
• 数据处理 & NumPy/Pandas
  • 了解 NLP 任务的数据处理方式，如文本预处理、数据清洗、特征提取。
  • 资源：Kaggle Pandas 教程

✅ 2. 数学基础

• 线性代数（矩阵运算、特征分解、SVD）
• 概率统计（贝叶斯定理、最大似然估计）
• 优化方法（梯度下降、Adam、RMSprop）
• 资源：
  • MIT 线性代数课程 (Gilbert Strang)
  • 《Pattern Recognition and Machine Learning》（Bishop）

✅ 3. 机器学习基础

• 监督学习 vs 无监督学习
• 逻辑回归、SVM、决策树、随机森林
• 神经网络基础（MLP, BP算法）
• Scikit-learn & PyTorch/TensorFlow
• 推荐课程：
  • Andrew Ng’s Machine Learning
  • CS229 (Stanford)

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阶段 2：传统 NLP 技术 & 深度学习 NLP（2~3 个月）

目标：掌握 NLP 基础方法，能进行 NLP 任务的实践，如文本分类、情感分析等。

✅ 1. 经典 NLP 处理技术

• 文本预处理
  • Tokenization（分词）、Stemming（词干化）、Lemmatization（词形还原）
  • Stopwords 过滤、TF-IDF、n-gram
• Word Embeddings（词向量）
  • Word2Vec（CBOW & Skip-gram）
  • GloVe, FastText
  • 实践：Word2Vec 实现
• 文本分类任务
  • 逻辑回归 + TF-IDF
  • Naive Bayes 进行情感分析

✅ 2. 深度学习在 NLP 的应用

• RNN/LSTM/GRU（用于文本序列建模）
• Seq2Seq + Attention（用于翻译、摘要生成）
• CNN for NLP（用于文本分类）
• 资源：
  • CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning (Stanford)
  • Deep Learning for NLP (Oxford)

✅ 3. 实践项目

• 基于 Word2Vec + LSTM 进行文本分类
• 实现 Seq2Seq 进行机器翻译（English → French）

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阶段 3：Transformer & 预训练模型（2~3 个月）

目标：深入理解 Transformer，并掌握 BERT、GPT 等预训练模型。

✅ 1. Transformer 理论

• Self-Attention
• Multi-Head Attention
• Positional Encoding
• Transformer 结构解析
• 资源：
  • 论文：Attention Is All You Need (Vaswani et al., 2017)
  • 视频：Illustrated Transformer

✅ 2. 预训练模型

• BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）
  • Masked Language Model（MLM）
  • Next Sentence Prediction（NSP）
  • Fine-tuning BERT 进行文本分类
• GPT（Generative Pre-trained Transformer）
  • 自回归语言建模
  • OpenAI GPT-3 结构
• T5 & BART
  • 任务无关的文本生成架构（Text-to-Text Transfer）
• 资源：
  • 论文：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers
  • 实践：Hugging Face Transformers

✅ 3. 实践项目

• Fine-tune BERT 进行情感分析
• 使用 GPT-2 进行文本生成
• 用 DistilBERT 进行知识蒸馏（与你的研究结合！）

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阶段 4：论文阅读 & 复现 & 研究能力提升（持续进行）

目标：阅读前沿 NLP 论文，复现 SOTA 研究，并进行科研探索。

✅ 1. 论文阅读

• ACL, EMNLP, NAACL（年度最佳论文）
• NeurIPS, ICML, ICLR（机器学习相关）
• 资源：
  • Papers With Code (NLP)

✅ 2. 论文复现

• 选择最新的 NLP 论文，使用 PyTorch 复现其方法，并对比实验效果。
• 目标：理解研究问题、实验设计、超参数调优等。

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阶段 5：高级应用 & PhD 申请准备

目标：构建高水平研究项目，准备 PhD 申请。

✅ 1. 结合知识蒸馏进行 NLP 研究

• 例如：
  • BERT 蒸馏（TinyBERT、DistilBERT）
  • 低资源语言的蒸馏
  • 模型剪枝 & 量化

✅ 2. 发表论文

• 硕士期间，争取完成一篇 ACL/EMNLP 论文。

✅ 3. 联系 NUS PhD 导师

• 研究导师的论文，主动联系，表达兴趣。

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总结

• 入门（阶段 1-2）：打牢机器学习 & NLP 基础。
• 进阶（阶段 3）：掌握 Transformer & 预训练模型。
• 科研（阶段 4-5）：阅读论文、复现实验、撰写论文 & PhD 申请。

如果你需要 具体书单、论文推荐、实验指导，欢迎随时问我！