大神帶你實現 NLP 從入門到獲獎，還有免費算力可以薅！

上次寫了一篇如何利用百度AI Studio免費GPU資源來研究各種深度學習算法的文章，但有讀者反饋說還不夠深入，希望每個研究方向都出一個詳細的介紹，了解更多并用學到的知識去實戰。這篇文章以NLP為主題，通過公開課、項目熱榜、應用實踐和比賽資訊四個方面帶讀者實現NLP從入門到獲獎。

百度AI Studio有專門的NLP專題網站：

https://aistudio.baidu.com/aistudio/nlp?_=1571383513589

這篇文章將帶讀者走進NLP的世界，結合自己的學習過程，給讀者介紹從入門到獲獎的道路。

線上大神講課，不容錯過

AI Studio的NLP專區網站目前公布了三門免費公開課，這里介紹一下

《中文自然語言處理知識入門與應用》百度自然語言處理部主任架構師 孫珂

《篇章分析》百度自然語言處理部主任架構師 肖欣延

《中文NLP預訓練模型ERNIE》 百度自然語言處理部資深研發工程師 龔建

以上三個公開課都是百度的工程師大牛講課，內容干貨滿滿。由于頁面篇幅原因，NLP專題頁面的公開課只放了上面三個公開課。感興趣的可以在AI Studio課程板塊：

https://aistudio.baidu.com/aistudio/course

尋找更多公開課。

研究應用實踐，走近工業

本欄目會更貼近工業實踐，讓讀者能更了解各種深度學習模型在工業上是如何使用的。

分類任務：如何在客服對話中，識別客戶情緒的好壞

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/121630

匹配任務：如何根據用戶的搜索語句，為用戶推薦相似問題

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/125034

在問答類社區場景中，如何根據用戶的問題推薦更多其感興趣的相關內容？本節課程將基于此場景出發，講解NLP的語義相似度匹配的任務，本案例介紹NLP最基本的任務類型之一——文本相似度匹配，Pairwise、Pointwise兩種訓練模式，來計算兩個文本的相似程度。

如何從快遞單中抽取關鍵信息

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/131360

在以前的快遞表單信息填寫產品流程中，用戶需要識別表單概念再進行摘取對應關鍵信息填寫，例如省、市、街道，都要一項項填。而大家現在在填快遞地址時，會有粘貼地址就自動給你填上省市街道的體驗吧？這就是NLP的效果之一。NLP序列化標注任務將允許用戶直接輸入個人自然表述，然后機器自動識別關鍵信息傳入后臺表單中。本項目將演示如何從用戶提供的快遞單中，抽取姓名、電話、省、市、區、詳細地址等內容，形成結構化信息。這可以輔助物流行業從業者進行有效信息的提取，從而降低客戶填單的成本。

語言的中外翻譯，你應該知道的NLP生成任務

項目地址：

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/120044

翻譯是一個非常成熟的NLP生成任務的典型場景。但在成熟的產品背后，離不開不斷提升和完善的NLP算法。常規的機器翻譯方法有統計機器翻譯和神經機器翻譯，這里我們主要討論神經機器翻譯。本課將通過動手實踐做一個簡單的神經翻譯程序。

看看項目熱榜，鞏固學習

NLP專題網站目前推薦了6個fork數比較高的項目，這里簡單介紹下：

深度學習入門NLP-文本分類

本項目數據的來源是從網站上爬取的56821條數據中文新聞摘要， 包含了國際、文化、娛樂、體育、財經、汽車、教育、科技、房產、證券10種類別。項目利用CNN模型，實現根據文章摘要，自動給新聞分類。

項目地址：

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/78959

循環神經網絡NLP-情感分類

IMDB是一個包含了來自互聯網的50000條嚴重兩極分化的評論的數據集。本項目采用IMDB數據集，利用LSTM模型，實現了一個對評論的情感進行分類的模型。

項目地址：

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/78968

PaddleHub 情感分析教程

本示例展示如何使用PaddleHub Senta Module進行預測。Senta是百度NLP開放的中文情感分析模型，可以用于進行中文句子的情感分析，輸出結果為正向/中性/負向中的一個，關于模型的結構細節，請查看Senta,（https://github.com/baidu/senta） 本示例代碼選擇的是Senta-BiLSTM模型。

項目地址：

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/79398

深度學習進階NLP-機器翻譯

機器翻譯即用計算機實現從源語言到目標語言轉換的過程，是自然語言處理的重要研究領域之一。本項目采用WMT-14數據集，建立了一個encoder和一個decoder，實現了機器翻譯的簡單算法，利用代碼說明了RNN在機器翻譯中的重要作用。

項目地址：

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/78973

ERNIE情感分類實驗

ERNIE是百度的自研模型， 通過建模海量數據中的詞、實體及實體關系，學習真實世界的語義知識。相較于BERT學習原始語言信號，ERNIE直接對先驗語義知識單元進行建模，增強了模型語義表示能力，以Transformer為網絡基本組件，以Masked Bi-Language Model和Next Sentence Prediction為訓練目標，通過預訓練得到通用語義表示，再結合簡單的輸出層，應用到下游的 NLP 任務。本示例展示利用ERNIE進行文本分類任務。

項目地址：

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/90231

基于THUCNews數據集的文本分類

THUCNews是清華大學根據新浪新聞RSS訂閱頻道2005~2011年間的歷史數據篩選過濾生成，包含74萬篇新聞文檔（2.19 GB），均為UTF-8純文本格式。本項目利用LSTM模型，利用THUCNews作為輸入，訓練一個能識別新聞類別的模型，例如預測某個新聞是屬于游戲、財經還是時政等等。

項目地址：

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/85638

熱榜篇幅有限，未能窮盡百度AI Studio社區里的所有優秀項目，更多的項目可以點擊

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectoverview/public/1

關注比賽資訊，贏取獎金

目前NLP專題網站上有三個關于NLP的比賽，分別是

飛槳常規賽: 機器閱讀理解

https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/4

飛槳常規賽：知識驅動對話

https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/3

飛槳常規賽: 問答摘要與推理

https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/14

參與人數還沒很多，現在參與能贏取獎金的幾率很高，快去報名參加吧。

在線參加活動，獲得禮物

百度AI Studio將從即日起到10月31日舉行免費學AI送禮品的活動，在這期間完成：

完成上述任意項目的Fork

在AI Studio上新建自然語言處理相關并公開項目（注：不可直接fork公開或直接復制粘貼內容）

即可獲得百度精美禮品一份，獎品包括百度智能音箱、定制移動電源、定制數據線、GPU算力卡(含100小時免費算力)等，不容錯過。

詳細參與方式和規則參考鏈接：

https://ai.baidu.com/forum/topic/show/956441

最后，告訴大家一個好消息，AI Studio持續送算力，十月份深度學習開放月的活動，每天登陸送 24 小時算力。即便沒有活動，一天也能送12小時，學習開發綽綽有余，大家趕緊過來薅羊毛啊！

人工智能

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