回顧

時間過的很快，時間過的很快。不知不覺，我們有三AI-NLP專欄就已經走過了一個季度了。

這三個月，我們的NLP專欄更新了不少的內容，從NLP中最常用的機器學習模型，如HMM、CRF，到如今非常火爆的BERT，XLnet等預訓練模型；從RNN等傳統的神經網絡抽取器，到現今最新的TransformerXL，基本涵蓋了NLP中的基本理論、最新的技術等。

同時，作為有三AI-NLP專欄重要的一環，在有三AI-NLP知識星球，注重體系化的介紹NLP的知識。從完成一個實際NLP任務為出發點，同步更新了詞向量、Attention、語義匹配、命名實體識別以及聊天機器人等內容，均包括原理講述，代碼解析等。

展望

更新完基本的NLP知識之后，有三AI-NLP專欄會開始介紹不同的NLP任務，例如分詞、語義匹配，文本分類，意圖識別，命名實體識別，聊天機器人，知識圖譜等。

專欄和知識星球的分工還是跟以前一樣，專欄介紹梗概性的原理，知識星球系統性的介紹細節和實現。

(1) 分詞、語義匹配，文本分類，意圖識別，命名實體識別等NLP基礎任務。后面計劃在專欄中介紹上述任務的基本概念和原理；在知識星球中，介紹如何用深度學習平臺完成某一個任務。

(2) 知識圖譜。知識圖譜對于NLP各項任務效果好壞的重要性，就好比基礎知識對于一個學生成績好壞的重要性。他是NLP最重要的基礎設施，目前各大公司都在著力打造知識圖譜，作為一個NLP工程師，必須要熟悉和了解他。后面計劃在專欄中介紹圖譜的基本概念和原理；在知識星球中，介紹如何實際搭建某個領域的知識圖譜。

(3) NLP預訓練模型。基于海量數據，進行超大規模網絡的無監督預訓練。具體的任務再通過少量的樣本進行Fine-Tune。目前這部分的內容在專欄中已經基本更新結束，后面會在知識星球里重點解析BERT、TransformerXL、GPT以及XLnet等的具體實現。

(4) 聊天機器人。后續會在專欄中介紹機器人的基本原理和概念；在知識星球中，介紹如何實際搭建一個聊天機器人，包括QA，對話系統以及閑聊機器人。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【NLP】有三AI-NLP专栏首季总结与展望的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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