Distribution-is-all-you-need
概率统计到深度学习，四大技术路线图谱，都在这里！
https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need
自然语言处理路线图: 数学基础 -> 语言基础 -> 模型和算法
项目作者：Tae-Hwan Jung, Github:graykode,
2019-09-30 13:35, 选自Github
自然语言处理很多时候都是一门综合性的学问，它远远不止机器学习算法。
相比图像或语音，文本的变化更加复杂。
例如从预处理来看，NLP 就要求我们根据对数据的理解定制一种流程。
而且相比图像等更偏向感知的智能，自然语言包含更高一级的智能能力，
不论是承载思想、情感还是推理。
那么要怎样学习NLP自然语言处理，有什么比较好的路线吗？
通常而言，在数学和机器学习的基础上，
我们还需要了解自然语言的规则与现象，
这样才能进一步探讨该怎样处理自然语言。
本文介绍刚刚发布的一个开源项目，
韩国庆熙大学本科生 Tae-Hwan Jung 总结的一套 NLP 的技术路线图。
值得注意的是，Tae-Hwan Jung 此前已经开源了很多优秀的项目，
包括 4.3k+ star 量的 NLP 教程。
项目地址：https://github.com/graykode/nlp-roadmap
Tae-Hwan Jung 表示，本项目面向对 NLP 感兴趣的学生，
该路线图提供了学习 NLP 的思维导图及关键词信息，
它覆盖了从概率/统计到 SOTA NLP 模型的素材。
如上所示为 NLP 的技术基石，最基础的当然还是数学和算法方面的知识，此外语言学和机器学习知识也必不可少。再往上主要是文本挖掘与 NLP，在作者看来，前者更偏向于常规的算法与浅层机器学习模型，后者更偏向于深度学习模型。
本文介绍刚刚发布的一个开源项目，韩国庆熙大学本科生 Tae-Hwan Jung 总结了一套 NLP 的技术路线图。值得注意的是，Tae-Hwan Jung 此前已经开源了很多优秀的项目，包括 4.3k+ star 量的 NLP 教程。
项目地址：https://github.com/graykode/nlp-roadmap
Tae-Hwan Jung 表示，本项目面向对 NLP 感兴趣的学生，该路线图提供了学习 NLP 的思维导图及关键词信息，它覆盖了从概率/统计到 SOTA NLP 模型的素材。
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如上所示为 NLP 的技术基石，最基础的当然还是数学和算法方面的知识，此外语言学和机器学习知识也必不可少。再往上主要是文本挖掘与 NLP，在作者看来，前者更偏向于常规的算法与浅层机器学习模型，后者更偏向于深度学习模型。
四大技术线路图
如下从概率和统计到深度学习方法展示了四大技术路线图，它们从基石到高层展示了完整的知识领域。
概率与统计
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机器学习
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文本挖掘
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自然语言处理
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注意：
关键词之间的关系可能解释得比较模糊，因为是以语义思维导图的方式表示的。
读者们只需要看方框内的关键词就行，把它们当作必学部分；
在一张图中容纳如此多的关键词和知识点，非常的难，因此，请切记该路线图只是一种思路或者建议；
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