# 自然语言处理学习笔记
机器学习及深度学习原理和示例，基于 Tensorflow 和 PyTorch 框架，Transformer、BERT、ALBERT等最新预训练模型及源代码详解，及基于预训练模型进行各种自然语言处理任务。以及模型部署
## [01-传统模型](./01-传统模型)
两种传统的模型：
- [01-基于规则与基于概率的模型](./01-传统模型/01-基于规则与基于概率的模型.ipynb)
- 基于规则或模板生成对话系统
- 基于概率的语言模型
- 利用语料数据，实现了简略的 2-gram 模型，并利用该模型判断句子的合理性
- [02-基于搜索的决策系统.ipynb](./01-传统模型/02-基于搜索的决策系统.ipynb )
- 根据中国城市的位置信息，实现简单的路径规划系统
- 根据武汉地铁的各站点的位置信息，实现简单的路径规划系统
- 图的广度优先搜索及深度优先搜索
- 搜索问题的抽象模式
- Travelling Sales man Problem
- 启发式
- A* 搜索
- 动态规划
## [02-机器学习](./02-机器学习)
- 机器学习算法，及其应用
## [03-神经网络Python实现](./03-神经网络Python实现)
- python 实现基本的神经网络：激活函数，损失函数，前向传播，反向传播
- python 实现各种梯度下降算法，初始化，Batch Normalization，正则化
- python 实行 CNN
## [04-深度学习框架](./04-深度学习框架)
- [TensorFlow](./04-深度学习框架/TensorFlow) ：
- [01-TensorFlow张量与自动微分](./04-深度学习框架/TensorFlow/01-TensorFlow张量与自动微分.ipynb)
- Tensor Flow 基本概念，张量，张量运算，自动微分，及 tf.function 和 AutoGraph 使用原理
- [02-TensorFlow数据管道及特征列](./04-深度学习框架/TensorFlow/02-TensorFlow数据管道及特征列.ipynb)
- TensorFlow 的数据管道，利用 tf.data.Dataset 预处理数据，提升性能
- TensorFlow 内置的特征函数，用于特征工程
- [03-TensorFlow高阶API](./04-深度学习框架/TensorFlow/03-TensorFlow高阶API.ipynb)
- 三种创建模型方法：Sequential、函数式、tf.keras.Model子类化
- 三种模型训练方法：模型的 fit 方法，train_on_batch 方法，利用 tf.GradientTape自定义训练循环
- [04-TensorFlow常用函数](./04-深度学习框架/TensorFlow/04-TensorFlow常用函数.ipynb)
- [05-tf.function与AutoGraph](./04-深度学习框架/TensorFlow/05-tf.function与AutoGraph.ipynb)
- tf.function 使用详解
- [Torch](./04-深度学习框架/Torch) ：
- [01-PyTorch入门](./04-深度学习框架/Torch/01-PyTorch入门.ipynb)
- Torch 基本概念，张量，CUDA张量，自动求导
- 创建模型：Sequential 模型，nn.Module指模型
- Torch 数据管道
- Torch 实现线性回归，逻辑回归，CNN，RNN，残差网络，及语言模型
## [05-深度学习](./05-深度学习)
- 创建神经网络，实现图像分类与情感分类，涉及到词向量，CNN，RNN 等模型
- CNN架构，自编码器，对抗生成网络，风格迁移基本原理 等
## [06-自然语言处理](./06-自然语言处理)
### 基本的文本处理：
#### 涉及到分词、词表征、文档表征，原理及代码实现
[00-文本处理的基本流程](./06-自然语言处理/00-文本处理的基本流程.ipynb)
[00-文本预处理常用函数](./06-自然语言处理/00-文本预处理常用函数.ipynb)
[01-分词](./06-自然语言处理/01-分词.ipynb)
[01-编辑距离](./06-自然语言处理/01-编辑距离.ipynb)
[02-词表征与词向量](./06-自然语言处理/02-词表征与词向量.ipynb)
[03-训练词向量](./06-自然语言处理/03-训练词向量.ipynb)
[04-文档向量](./06-自然语言处理/04-文档向量.ipynb)
[04-文档向量](./06-自然语言处理/04-文档向量.py)
[05-doc2vec](./06-自然语言处理/05-doc2vec.md)
### PageRank和TextRank
[06-PageRank及TextRank](./06-自然语言处理/06-PageRank及TextRank.md)
### 主题模型
[09-LDA主题模型](./06-自然语言处理/09-LDA主题模型.ipynb)
### 利用神经网络实现文本分类、语言模型、语言生成
[07-keras-imdb-classification](./06-自然语言处理/07-keras-imdb-classification.py)
[08-keras-imdb-rnn](./06-自然语言处理/08-keras-imdb-rnn.py)
[10-RNN语言模型](./06-自然语言处理/10-RNN语言模型.ipynb)
[15-基于词向量和LSTM对豆瓣影评分类(TensorFlow)](./06-自然语言处理/15-基于词向量和LSTM对豆瓣影评分类(TensorFlow).ipynb)
[16-基于RNN的字符级自然语言生成](./06-自然语言处理/16-基于RNN的字符级自然语言生成.ipynb)
[39-自然语言生成](./06-自然语言处理/39-自然语言生成.ipynb)
## 序列标注任务：
### HMM算法、CRF算法，原理及代码实现
[11-基于HMM和Viterbi算法的序列标注](./06-自然语言处理/11-基于HMM和Viterbi算法的序列标注.ipynb)
[12-BiLSTM和CRF算法的序列标注原理](./06-自然语言处理/12-BiLSTM和CRF算法的序列标注原理.ipynb)
[13-基于BiLSTM和CRF算法的命名实体识别(PyTorch)](./06-自然语言处理/13-基于BiLSTM和CRF算法的命名实体识别(PyTorch).ipynb)
[14-基于BiLSTM和CRF算法的命名实体识别(TensorFlow)](./06-自然语言处理/14-基于BiLSTM和CRF算法的命名实体识别(TensorFlow).ipynb)
## Attention机制及Transformer模型
[25-Attention机制](./06-自然语言处理/25-Attention机制.ipynb)
[26-Attention使用示例](./06-自然语言处理/26-Attention使用示例.ipynb)
[27-基于Attention的中译英(TensorFlow)](./06-自然语言处理/27-基于Attention的中译英(TensorFlow).ipynb)
[28-基于Attention的图片标注(TensorFlow)](./06-自然语言处理/28-基于Attention的图片标注(TensorFlow).ipynb)
[30-Transformer模型及源代码(PyTorch)](./06-自然语言处理/30-Transformer模型及源代码(PyTorch).ipynb)
[31-基于Transformer的中译英(TensorFlow)](./06-自然语言处理/31-基于Transformer的中译英(TensorFlow).ipynb)
[32-基于Transformer的seq2seq模型(PyTorch)](./06-自然语言处理/32-基于Transformer的seq2seq模型(PyTorch).ipynb)
[33-Transformer-XL](./06-自然语言处理/33-Transformer-XL.ipynb)
[34-Transformer优化](./06-自然语言处理/34-Transformer优化.ipynb)
## BERT及后续预训练模型
### BERT 模型原理及代码实现，基于 PyTorch 和 TensorFlow
[20-ELMo模型](./06-自然语言处理/20-ELMo模型.ipynb)
[40-BERT基本原理及运用](./06-自然语言处理/40-BERT基本原理及运用.ipynb)
[41-BERT创建训练数据(Tensorflow)](./06-自然语言处理/41-BERT创建训练数据(Tensorflow).ipynb)
[42-BERT模型详解及代码实现(Tensorflow)](./06-自然语言处理/42-BERT模型详解及代码实现(Tensorflow).ipynb)
[42-BERT模型详解及代码实现(Tensorflow)](./06-自然语言处理/42-BERT模型详解及代码实现(Tensorflow).py)
[43-BERT模型详解及代码实现(Tensorflow)](./06-自然语言处理/43-BERT模型详解及代码实现(Tensorflow).py)
[44-BERT预训练及代码实现(Tensorflow)](./06-自然语言处理/44-BERT预训练及代码实现(Tensorflow).ipynb)
#### BERT官方源码
[40-bert-modeling(TensorFlow)](./06-自然语言处理/40-bert-modeling(TensorFlow))
### 基于BERT的自然语言处理任务
[45-基于BERT的文本分类](./06-自然语言处理/45-基于BERT的文本分类.ipynb)
[46-基于BERT的问答任务](./06-自然语言处理/46-基于BERT的问答任务.ipynb)
[47-基于BERT的文本摘要](./06-自然语言处理/47-基于BERT的文本摘要.ipynb)
[48-基于BERT的命名实体识别](./06-自然语言处理/48-基于BERT的命名实体识别.ipynb)
[49-以BERT为底层结构的分类模型](./06-自然语言处理/49-以BERT为底层结构的分类模型.ipynb)
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