NLP 实战
怎么训练一个语言模型
1、 语料获取及预处理
billion words：https://github.com/ciprian-chelba/1-billion-word-language-modeling-benchmark
下载其 training-monolingual 语料 并使用 get_data 脚本进行 tokenize 和 shuffle（ 不清楚 shuffle 对于语言模型有多大影响）
语言模型可以对句子通顺度建模，可以用于纠错
句法分析
- Stanford Parser 最经典
- SyntaxNet 最快、准确率最高
机器翻译
引入 seq2seq 模型的神经机器翻译，不仅仅是语言翻译
文本分类问题的思路
特征选择粒度：字粒度，词粒度
Ngram：1~5
长短文本：长文本tf-idf；摘要
短文本：word embedding
模型类型
传统机器学习模型：LR，朴素贝叶斯，SVM最大熵，GBDT，随机森林，KNN等等
深度学习模型：CNN，RNN（包括普通RNNLSTM 双向 LSTMGRU 等），CNN 与 RNN 结合，当然也有用普通的前馈神经网络做的（一般的DNN）
其他任务
聚类，Rank 模型，CTR预估，其他（打标签，构建知识图谱 等）
