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好消息！一门非常棒的课程《Neural Networks for NLP》上新啦~
课程简介
这是卡内基梅隆大学的语言技术研究所发布的课程，课程首先简要介绍了神经网络的基本知识，然后大部分在讲如何将神经网络应用于自然语言处理。
课程中的每一节都会介绍自然语言中的特定问题和现象，并描述建模的难点，当然，并也会绍几个解决这些问题的模型。
总的来说，课程会涉及用神经网络建模过程中所使用的各种技术，包括如何处理结构化句子，如何处理大数据，以及半监督和无监督学习，结构化预测和多语言建模等等。
注意，修读本门课程需要有一定的自然语言处理的知识储备，按照课程的要求，最好学习过“11-711 Algorithms for NLP”课程，如果没有学过这门课程，只要有足够的NLP背景知识也可以来完成本门课程的学习（例如，了解n-gram语言建模，CKY解析和单词对齐等）。
11-711 Algorithms for NLP 课程链接：
http://demo.clab.cs.cmu.edu/11711fa18/
往年的课程视频已经公开，无法上外网的同学，B站走起！
2018年：
https://www.bilibili.com/video/av31156700/
2019年：
https://www.bilibili.com/video/av45731005/
课程安排
师资力量
本课程有两位主讲教师，分别是：Graham Neubig、LiuPengfei。其中Graham Neubig是卡内基梅陇大学的教授，主要研究自然语言处理，他对机器学习非常感兴趣。
Graham Neubig
LiuPengfei是卡内基梅隆大学语言技术学院的博士后，也是NeuLab的成员，与Graham Neubig等专家一起工作。18年3月，他获得了腾讯AI实验室博士学位奖学金，该奖学金在全球范围内授予了5名学生，他是在中国大学中（在他复旦读博期间）唯一的获奖者。
LiuPengfei
除了上课的教师外，还安排了很多助教来解答同学们的疑惑。从助教安排可以看出，课程在尽量做到有问必答。
最后的嘱托
在课程的官网上，对课程的每一次作业都做了详细的说明，包括评分要求，完成作业的条件等等。除此之外还给出了作业示例。
课程官网也贴心的给大家准备好了每一次讲课的PPT，在上课之前，可以多多预习。
PPT下载地址：
http://phontron.com/class/nn4nlp2020/schedule.html
此次课程，初步是线下课程。请大家关注大数据文摘，如果后期有视频放出，文摘菌也一定会为大家更新的。如果大家都很喜欢这门课程，或许文摘菌可以尝试去要授权，翻译给大家哦~就像文摘菌之前为大家翻译的fasi.ai一样~
最后，再次给出课程主页：
http://phontron.com/class/nn4nlp2020/
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