181个NLP教程合集，Colab一键直达，无需环境配置，此外还有481个文本数据集
梅宁航 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
学习NLP不用愁了。
算力、环境配置谷歌提供，Colab套件对NLP全场景支持。
有了算力，还差教程，现在NLP学习合集大全套来了。
△超强NLP合集
网站名直译过来就是——超强NLP合集！
181个超全资源合集，各个类型全都有，总有一款适合你。
△资源概览
资源怎么使用？
光说不练假把式，既然是资源，就是让人用的，满满干货，无套路。
使用资源只需要三步：
1、打开网站，选择、搜索自己感兴趣的内容，比如搜索NLP领域最火的BERT。
△网站地址见文末
2、可以按描述内容选择自己感兴趣的模型，打开最后一列的Colab链接。
得益于谷歌的慷慨，无需担心环境配置，直接进去学习即可。
这里以第一个BERT搜索结果为例👇。
△Transfer Learning with BERT
3、在进入Colab之后，和本地notebook文件使用方法是一样的，检查好配置之后，就可以按照目录进行学习，实时交互反馈结果。
这也是这份合集的意义，不再是干巴巴的说教，而是图文并茂可运行的实例，练起来！
总有一款模型适合你
当然，BERT只是其中一种类型，如果还没看够，下面是我们梳理的一些分类，可供选用。
1、按所用模型分类，可分为ANN、AxCell、BERT、CNN、GPT-2、LSTM等；
2、按任务类型分类，可分为分类、对话系统、词嵌入、语言模型、机器翻译、问答系统、情感分析等；
3、按所用框架分类，可分为PyTorch、TensorFlow、Keras等。
基本上涵盖了现在NLP发展的全景，不论是框架还是模型、任务，你都能在这里找到适合自己学习的对象。
此外，你也可以为抗击疫情出份力。
△COVID-19相关内容
可以BERT来了解疫情期间人们的情绪变化，内容丰富，目录清晰，上手即可操作。
比如说OpenAI刚更新的GPT模型，当然，受限于时间，现在只有GPT-2模型，但了解一下GPT本身也是好的。
△GPT-2模型
其中有一位国人作者，15 亿参数 GPT2 中文预训练模型，可以对GPT2本身有直观了解。
并且和谷歌drive一起使用，数据集存放也非常方便，全部流程只需点击两次。
模型本身已经被训练完毕，只需要加载训练使用即可，就这么简单，适合想直接使用的研究。
神奇的小网站
在作者发布之后，Reddit一片感谢贴，毕竟这么简单无套路的资源合集，可以说很良心了。
△讨论区图
而且这个搜集资源的小网站也是个好去处，481个数据集，从几M到上G，从CSV格式到JSON格式，应有尽有，可以马克一下作为资源站收藏。
△数据集
还有，他们还开发了一款名为RABBIT的文本分类器，可以实时对媒体报道进行分类，帮助我们更好分辨媒体报道的倾向性。
△文本分类器RABBIT
妈妈再也不用担心我被“FAKE NEWS”骗了。
⚠️使用教程和下载数据集都要大路畅通哟~
仅仅教程收藏是没用的，一定要自己上手试试哟~
参考链接：
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/gvsh51/p_181_nlp_colab_notebooks_found_here/
https://notebooks.quantumstat.com
— 完 —
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