马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程 | 课程介绍

马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程是关于自然语言处理进阶课程的介绍。课程将涵盖语言建模、迁移学习和自我监督学习等内容。通过自监督学习,我们可以利用大量的文本数据来训练模型,并学习到文本的表示。课程还将讨论情感分析、问答系统等任务,并探讨伦理问题和安全问题。最后,我们还将介绍一些NLP的应用领域。

课程介绍:这是一次关于计算机科学高级自然语言处理课程的介绍性讲座。讲师是麻省大学的教授Mohit,他的研究重点是自然语言处理。课程将涵盖最近几年出现的革命性的自然语言处理技术。课程将完全异步进行,每周会发布新的讲座视频,并提供相关阅读材料。每周将有一次测验,以确保学生对所学内容有所了解。办公时间将提供额外的指导和解答问题的机会。课程将有一次期中考试,采用开卷开网的形式。

练习题和办公时间:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程主要讲述了关于课程练习题和办公时间的信息。练习题的目的是帮助学生为考试做好准备,并在办公时间内提供讨论的内容。助教们都在NLP研究方面有丰富经验,学生可以随时向他们提问。办公时间会根据需要进行调整,学生可以通过匿名表格或广场与教师和助教联系。请注意,教师的Gmail帐户是联系教师的推荐方式。

获取帮助和资源:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程主要介绍了如何在课程中获取帮助和资源。学生可以通过Piazza提问并在每周视频中得到回复。此外,课程没有正式的先决条件,但需要了解概率、线性代数和基本数学符号。课程将使用Python和PyTorch进行编程,并涉及矩阵微积分。学生还可以使用Google Collab来访问具有GPU的机器进行训练。课程将有周测、编程作业和问题集,并提供相关资源。学生应该根据自己的需求加强学习。

课程安排和要求:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程主要介绍了关于课程的一些安排和要求。包括使用Google Collab进行编程,期中考试的安排,期末项目的要求等。同时还提到了课程中的一些注意事项,比如不允许合作,以及期末项目的组队方式和评估方式。此外,还介绍了课程中使用的教材和阅读材料的来源。

NLP背景知识和发展:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了自然语言处理(NLP)的背景知识和相关领域的发展。NLP是指使用计算机对语言进行建模的任务,涉及到不同的语言层次和语言结构。通过将字符组合成单词、词干和后缀,我们可以传达更多的含义。此外,不同词性和时态也会对语言的含义产生影响。NLP的发展迅速,很多研究成果已经应用于工业领域,比如谷歌翻译。研究和工业界也在逐渐融合,共同推动着NLP的发展。

语法和语义:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲解了语法和语义在自然语言处理中的作用。语法是关于词性和单词如何组合的规则,而语义则涉及词语、短语和句子的意义。在NLP中,我们可以通过监督学习的方式来处理这些任务,使用训练数据集和标签来预测文本的情感分析等任务。这些任务对于了解人们对产品的看法以及流行观点等都非常有帮助。

监督学习和自我监督学习:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲述了自然语言处理中的监督学习以及最近的自我监督学习的进展。监督学习需要收集带有标签的文本数据,而自我监督学习利用大量无标签的文本数据进行训练。自然语言处理中的一些任务包括情感分析、问题回答、文本蕴涵和机器翻译等。此外,最新的进展表明,自我监督学习可以通过大量的文本数据进行训练,而不仅仅是依赖于标记数据。

自我监督学习目标:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了自我监督学习的两个常见目标:语言建模和屏蔽语言建模。通过语言建模,我们可以使用文本训练模型来预测句子中的下一个单词,从而学习文本的表示。屏蔽语言建模则是在文本中去除一些词语或片段,让模型预测被屏蔽的部分。自我监督学习的优势在于可以利用大量的机器可读文本来训练模型,从而更好地学习文本的表示。表示学习的目标是捕捉文本的语言属性,如语法和语义。目前,我们使用的文本表示是实值低维向量,例如用来表示单词的四维向量。

自监督学习和迁移学习:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了自监督学习和迁移学习的概念。自监督学习通过让计算机从大量文本中学习语言的一般特性,如句法、语义和话语,从而得到强大的文本表示。迁移学习则利用这些学习到的表示,在特定任务上进行微调,提高模型性能。这种方法已成为自然语言处理领域的首选方法,因为它能够在不同的任务上取得良好的效果。

迁移学习框架:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程摘要是关于迁移学习框架的内容。课程将分为四个高级单元,每个单元持续三周。第一个单元将涵盖背景知识,包括语言建模和神经语言模型。第二个单元将讨论最近的迁移学习方法,如Elmo和Bert。第三个单元将关注文本生成任务,如翻译和摘要生成。最后一个单元将涵盖一些重要主题,如数据集构建和模型评估。此外,还会探讨安全性问题。

窃取谷歌翻译模型:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程章节介绍了研究人员如何窃取谷歌翻译的底层模型,并使用相对较少的资金来实现。对于从事NLP工作的人来说,这些问题变得越来越重要,因为模型能够生成文本并在实际应用中使用。此外,视频还提到了道德考虑因素,以及在本学期将涉及的一些任务和作业。

使用语言模型的示例:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程是关于使用语言模型进行预测的示例。作者展示了两种不同的语言模型任务:情感分析和语言建模。作者还提到了模型的局限性,特别是在复杂问题上的表现。此外,作者还讨论了模型中存在的性别偏见问题,并提到这将在未来的课程中进一步讨论。在结束时,作者提到了即将发布的家庭作业。

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