《娜璋带你读论文》系列主要是督促自己阅读优秀论文及听取学术讲座，并分享给大家，希望您喜欢。由于作者的英文水平和学术能力不高，需要不断提升，所以还请大家批评指正，非常欢迎大家给我留言评论，学术路上期待与您前行，加油~

最近准备挤时间好好阅读论文并撰写相关论文，这篇博客是在B站学习“深度之眼”Pvop老师的分享，题目为《高手是怎样学习NLP》，这里非常推荐大家去原网站学习及购买课程，真的挺好的一个教程。秀璋也希望能与您一起在学术科研路上一起前行，博士路漫漫，加油~

• https://www.bilibili.com/video/BV1zf4y1y7g6?p=2
• https://blog.csdn.net/oldmao_2001/article/details/101898723

一.为什么要学习NLP基础理论

在讲为什么要学习自然语言处理之前（Why should we learn NLP），大家可能都会看到一句话“NLP是人工智能皇冠上的明珠”。下图将人工智能分成了四个层次，从下往上越来越复杂。自然语言处理能作为语言沟通，并且能从大规模文本数据中提取信息。

• 运算智能：计算机CPU/GPU运算速度，最基础底层
• 感知智能：主要包括听觉、视觉和触觉，涉及语音识别、图像识别、CV领域
• 认知智能：主要包括语言、知识和推理，自然语言是人类区别动物，语言体现了智能
• 创建智能：构建机器人拥有人类的情感，与人类沟通

1.作为语言沟通的目的
这个目的主要讲智能对话和机器翻译两个内容。

• 智能对话
  智能客服、智能音箱
• 机器翻译
  同声传译、文本翻译

比如下图是一张招聘NLP算法工程师的信息，他需要具备跟踪学术界和工业界最新进展，因为新技术更新非常快，所以学术界论文是非常重要的。同时需要具有query语义解析、tensorflow/keras、word2vec、GPT、bert、DeepMatch等知识。如果你有CCF A会议（如ACL/AAAI）的论文，很多大厂都会招聘，月薪也非常高。

2.从大规模文本数据中提取信息
数据通常分为结构化数据和非结构化数据，如下：

• 结构化数据：数据库、日期、电话号码等
• 非结构化数据：文本、电子邮件、社交媒体等

非结构数据中包含海量的待挖掘信息，从大规模文本数据中提取信息衍生出以下任务：

• 机器阅读理解：给你一篇文章和一个问题，从文章中找答案，和英文阅读理解类似。比如从文章中搜索“姚明”的出生年月信息。
• 信息抽取：将新闻从非结构化数据转换为结构化数据，比如时间、地点、人物、事件等。
• 舆情分析：比如通过微博挖掘发现大众的舆论情感倾向，再如公关公司研究艺人的评价等。
• 文本分类：比如将新闻分为体育类别或时尚类别，垃圾邮件识别分类等。
• …

那么，为什么要通过读论文的方式学习自然语言处理呢？

• 技术发展日新月异，通过论文可以获得最前沿的技术。
• 论文可以获得一手的知识。
• 熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。
• 复现论文也可以提高编程能力，算法工程师包括理论水平和工程能力。编程能力够用就行，好的idea能复现及实现自己的想法。
• …

为什么要读基础论文（baseline paper）呢？
下面总结了自然语言基础，最基础的三个方向如下：

• 词向量
  现在自然语言处理都是基于神经网络的，神经网络需要的输入是数，所以需要将词映射成数进行输入，这就是词向量的作用，而one-hot的维度太大较稀疏，并且词向量具有语义信息。
• 序列生成Seq2Seq
  序列生成任务比如对话生成回复，智能音箱生成序列等，也叫Seq2Seq任务，能够生成一些漂亮的句子才认为你是智能，你一直做分类别人任务是统计的方法。
• 注意力机制
  Attention是从很多信息中找到重要的信息。

同时文本分类和机器翻译是两个重要的任务，其中textcnn和chartextcnn论文是纯文本分类任务，fasttext是词向量相关的，HAN是attention相关的，SGM是序列生成做多标签文本分类。机器翻译主要介绍两个经典的模型，即Deep LSTM和Bahdanau NMT。

二.NLP发展历程与前进方向

这里的发展历程主要结合Baseline论文进行讲解的。

1.2003年NNLM神经网络语言模型提出

• 传统方法：通过统计n-grams来学习语言模型
• NNLM：通过深度学习的方式自动学习一个语言模型，并且和n-grams模型的效果相当，第一篇将词映射成向量的论文

2.2013年Word2Vec模型
之前的词向量学习速度太慢，训练时间太长，无法在大规模语料进行训练，所以效果较差。2013年Google提出Word2Vec模型，通过加快词向量的训练，实现在大规模语料上训练得到非常好的词向量，极大推动了自然语言处理的发展。Word2Vec在NLP领域的重要性类似于AlexNet在CV领域的重要性，真的很关键。

3.2014年TextCNN模型
之前文本分类模型较为复杂，效果一般。TextCNN模型非常简单，但效果非常好，包括卷积层、池化层和全连接层组成，卷积层 kernel_sizes=(2,3,4)。为什么效果好呢？因为它使用Word2Vec，通过使用预训练的词向量在简单的CNN模型上取得了非常好的效果。

Yoon Kim在论文(2014 EMNLP) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification提出TextCNN。

4.2014年Deep NMT模型
之前的统计机器翻译包含复杂的规则和统计方法，神经机器翻译通过神经网络自动训练神经机器翻译模型，包括四层SLTM。2016年，谷歌翻译正式使用神经机器翻译代替统计机器翻译，其负责人表示“这意味着用500行神经网络模型代码取代50万行基于短语的机器翻译代码”。

Ilya Sutskever(Google)在2014 NIPS年发表Sequence to Sequence Learning with Neural Networks。

5.2015年Attention模型
注意力机制是自然语言处理最核心的算法之一，它通过简单的机制能够自动从复杂的信息中选择关键的信息。因为自然语言处理具有海量词汇，而只有某些词汇非常重要，比如情感分类的sad、happy。

三.技术演化路径

1.One-hot表示想分布式表示的发展

• Word2Vec
• Glove

One-hot表示主要采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位。你有多少个词就有多长，所以维度很大且稀疏。分布式表示维度较低，含有语义和语法信息，通过词向量能获取它们的相似度。

• [“中国”, “美国”, “日本”, “美国”] —> [[1,0,0], [0,1,0], [0,0,1], [0,1,0]]

2.机器学习方法往深度学习方法的发展

• TextCNN
• CharTextCNN
• NMT

之前都是基于统计的特征，如n-grams统计文章具有多少短语，每个短语出现多少次，再加上机器学习模型（SVM、LR）预测。深度学习方法是特征工程和模型集成于一体的。

3.大粒度向小粒度发展

• FastText
• CharTextCNN
• C2W

之前都是词级别模型，如Word2Vec、Glove、TextCNN，每个词映射成一个向量，有人就会想“为什么不每个字符映射成一个向量呢？”，或者将前缀、后缀（如pre）映射成向量，就发展了小粒度N-gram模型和字符级别模型。比如paper之前是一个向量，但papers后就不认识了，所以慢慢发展了小粒度模型。

4.简单任务向复杂任务的发展

• NMT
• SGM

复杂任务包括神经机器翻译、多类别文本分类、阅读理解、信息抽取等。

四.学习路径推荐

希望大家不要担心基础薄弱或转专业，希望大家扎实学习，从基础理论知识、编程实践（Python+Pytorch）、论文阅读，找idea进行提升。

• 基础知识学习
  编程能力、深度学习、自然语言处理基础知识
• Baseline学习
  词向量、文本分类、Seq2Seq、Attention
• 进阶学习
  信息抽取、预训练模型、图神经网络、知识图谱

那么，如何产出论文呢？
想要发CCF A就需要有好的idea，找idea就要大量阅读论文，通过看别人怎么做的以及不足点来发现问题（idea），然后再找解决方法以及调研，调研看看有没有人发过类似的论文。解决问题同样要继续阅读大量论文，反复循环补充新的idea，最后产出论文。

这里补充下Pvop老师的学习路径，真的挺佩服的，自己也需要努力学习，早日发表出自己的A类论文。

Pvop老师最早从文本分类论文开始阅读，发现Google翻译词性存在问题，就想是否能把词性和神经机器翻译结合（词性+NMT），相当于发现了第一个idea。然后就去看神经翻译的文章，发现有别人做过了，这就是论文撞车，然后继续阅读了大约10多篇文章，发现已经有很多人做并形成领域，就不继续做这个工作了。当时也尝试改进了别人的模型，其实idea还是可以的，但当时编程能力比较薄弱，TensorFlow代码提升不高，就没有成文。接着继续看机器翻译的文章，看到机器翻译中增加噪音判断翻译效果，他就想能不能在文本分类或命名实体识别中也增加噪音，就形成了自己的最终idea，最终投递到AAAI上。整个过程因为老师方向不一致，也是他自己去完成的。

自然语言处理三大会议，他们的论文都比较高，虽然有C类的。

• ACL（CCF-A）
• EMNLP（CCF-B）
• NAACL（CCF-C）

基础知识如下图所示：

下面给出了学习路径NLP Baseline论文，推荐大家好好学习下这些基础论文，该领域很多工作都是在他们的基础上进行改进的，它们就是NLP的基石。这里第一篇是介绍Word2Vec的，ICLR虽然不在CCF列表中，但它的影响力非常高，因为它2013年才举办，包括第八篇注意力机制也是该会议。

下面给出知识体系，也推荐大家去深度之眼学习他们的课程。

• 选修知识
  一站式基础学习，为基础不牢固同学扫清障碍
• baseline
  学习baseline论文的共性知识模块，入门NLP/CV，为进入细分领域打好基础
• 细分专题
  学习细分领域经典、前沿的知识，了解研究领域发展趋势，将知识应用到工程中

五.课程安排

他们的课程安排是一周一篇Paper学习，包括论文和代码复现，感觉挺好的。具体内容如下

• Word2Vec：词向量训练
• Glove：词向量训练
• C2W：词向量训练
• TextCNN：文本分类
• CharTextCNN：文本分类
• FastText：词向量+文本分类
• Deep NMT：Seq2Seq
• Bahdanau NMT：Seq2Seq
• Han Attention：注意力机制
• SGM：序列标注做文本分类

每篇论文的阅读方法如下图所示：

• 导读
  储备知识、背景介绍（论文解决什么问题、为什么这么做及研究意义）
• 精读
  模型精讲、实验分析和讨论、论文总结（关键点、创新点、启发点）
• 代码
  数据集、基于Pytorch实现、训练和测试

学习收获总结如下：

• 学会理解NLP的关键技术，如词嵌入、预训练、文本分类、Seq2Seq、注意力机制等
• 学会NLP的很多编程知识，如分词、分句、word2id、attention写法等
• 学会如何看懂一篇论文，知道论文的一般结构，做到看论文不慌不忙、重点明确
• 学会论文的一般结构和写作方法，为自己写论文打下基础
• 具有一定独立学习NLP其他文字的能力

六.总结

合抱之木，生于毫末；九层之台，起于垒土；千里之行，始于足下。
最后希望这篇文章对您有所帮助！

同时我也帮忙宣传下他们的公众号吧，再次感谢深度之眼Pvop老师，加油！